La première étude montrant le lien très clair entre les poussées de ‘coronavirus’ et la présence de réseaux 5G est enfin sortie.

Cette étude prouve le lien direct entre les réseaux 5G et les poussées de ‘coronavirus’

Début 2020, la pandémie de Covid-19 et ses effets ont surpris les scientifiques et les politiciens. Si une étude visant à comprendre le phénomène et pouvant par conséquent aider à clarifier ses causes avait été réalisée, elle devrait être rendue publique et/ou prise en considération. La corrélation entre les cas de coronavirus et la présence de réseaux 5G a été abordée dans les médias alternatifs et les réseaux sociaux. Il est à noter que, au moins en Espagne, la presse n’a pas couvert les études scientifiques concernant la 5G, ni posé de questions au gouvernement à ce sujet dans les conférences de presse quotidiennes où il fait état de la situation. L’équipe de scientifiques conseillant le gouvernement espagnol n’a pas non plus soulevé cette question.

Il est logique que la possibilité de démontrer cette corrélation soit très importante pour aider à comprendre et résoudre le problème.

Objectif

Voir s’il existe une corrélation entre les cas de coronavirus et la présence de réseaux 5G. Sans entrer pour l’instant dans l’analyse de relation de cause à effet, qui sera faite ultérieurement en cas de résultats positifs. Puisque l’échantillon statistique est suffisamment grand, il est possible que les résultats obtenus aient un haut niveau de fiabilité.

Matériel et méthodes

L’étude a bénéficié des données statistiques officielles publiées quotidiennement. Il faut noter que dans ces publications, la méthodologie utilisée pour compter les cas d’infections à coronavirus ne fournit généralement pas de données réelles. En Espagne et dans de nombreux autres pays, cela n’a pas été calculé car il n’y a pas assez de tests pour de telles analyses. Mais cela ne modifie pas les résultats de cette étude, puisqu’elle se base sur le mode comparatif plutôt que le nombre absolu d’infections. Par conséquent, afin d’éviter les erreurs statistiques, nous comparerons la valeur de densité des cas confirmés de coronavirus (exprimée en nombre de cas pour 1000 habitants) au lieu des valeurs absolues. Puisque le critère de comptage utilisé par les autorités sanitaires dans le même État ou la même ville est le même, la comparaison des valeurs publiées pour différentes villes ou régions sera aussi fiable pour les statistiques. Les comparaisons de cas confirmés entre différents pays, en excluant les cas asymptomatiques, seront aussi fiables. L’exception possible d’un pays non transparent qui pourrait manipuler la publication de ses données, échappe au contrôle de cette étude.

La méthode utilisée a été de comparer l’incidence (nombre de cas pour 1000 habitants) entre pays avec et sans technologie 5G. Entre régions d’un même pays avec et sans technologie 5G. Entre villes du même état avec et sans technologie 5G. Entre différents quartiers d’une même ville avec la carte de réseau 5G de la ville. De comparer des États aux frontières communes avec et sans technologie 5G. De comparer le cas d’un État inclus dans un autre, comme c’est le cas de Saint-Marin.

Les données de chaque carte ont été relevées le même jour. Voici, ci-dessous, les résultats graphiques et les données publiés :

1. Carte des 9 pays ayant le plus d’infections dans le monde.

2. Carte et taux d’infection des 5 pays ayant la plus forte incidence en Europe.

3. Carte et taux d’infection de 4 pays voisins sur la même latitude : Portugal, Espagne, Italie, Grèce.

4. Saint-Marin : Comparaison des taux d’infection avec l’Italie et la Croatie.

5. Italie : Carte d’incidence et réseau 5G.

6. Espagne : Carte de la couverture 5G et taux d’infection.

7. Barcelone : Cartes couverture 5G et taux d’infection.

8. Madrid : Carte couverture 5G et taux d’infection.

9. New York : Carte incidence du coronavirus et réseau 5G.

10. ‘Effet frontière’ entre le Mexique et les États-Unis.

11. Canada, États-Unis et Mexique, carte réseaux 5G et taux d’infection.

12. Afrique : Carte réseau 5G.

13. Golfe Persique : Réseau 5G et bases militaires US.

14. Carte et taux d’infection en Chine et pays voisins.

1. Carte des 9 pays ayant le plus d’infections dans le monde

2. Carte et taux d’infection des 5 pays ayant la plus forte incidence en Europe

3. Carte et taux d’infection de 4 pays voisins sur la même latitude: Portugal, Espagne, Italie, Grèce

4. Saint-Marin : Comparaison des taux d’infection avec l’Italie et la Croatie

Pourquoi Saint-Marin ? Parce que l’indépendance de cet État et ses restrictions relativement peu nombreuses sur l’utilisation des radiofréquences, en font l’endroit idéal pour tester les derniers développements de connectivité télécoms.

Ayant l’intention de doubler le nombre de ses sites mobiles dans le pays, Telecom Italia installera en outre un réseau de petites cellules dans le centre de Saint-Marin.

5. Italie : Carte d’incidence et réseau 5G

6. Espagne : Carte de la couverture 5G et taux d’infection

Dans les villes avec 5G, les données devraient avoir un lien avec le nombre d’infections dans ces villes. Les données par ville n’étant pas disponibles, la comparaison a été faite avec les données des régions autonomes. Cela fait que les données des capitales sont diluées dans celles de leur région.

C’est pourquoi la comparaison dans les régions autonomes avec une ou deux provinces est plus significative : Estrémadure, Murcie, Madrid, Navarre, La Rioja, îles Baléares, Asturies ou îles Canaries. Et aussi le Pays basque, puisque les trois villes principales ont la 5G.

7. Barcelone : Cartes couvertures 5G et taux d’infection

8. Madrid : Cartes couverture 5G et taux d’infection

9. New York : Carte incidence coronavirus et réseau 5G

10. ‘Effet frontière’ entre le Mexique et les États-Unis

La moyenne des cas de coronavirus dans les 4 États frontaliers étasuniens est de 0,242, soit plus de 2000% de plus qu’au Mexique.
La moyenne aux États-Unis est de 0,814, soit 7000% de plus qu’au Mexique.

11. Canada, États-Unis et Mexique, carte réseaux 5G et taux d’infection

12. Afrique : Carte réseau 5G

13. Golfe Persique : Réseau 5G et bases militaires US

14. Carte et taux d’infection en Chine et pays voisins

Résultats et discussion

Pour savoir si le résultat obtenu est ou non celui d’un phénomène aléatoire, il faut faire l’analyse statistique des résultats relevés pour calculer la probabilité d’apparition de l’événement. Le calcul de probabilité est obtenu en divisant le nombre de cas favorables par le nombre de cas possibles. Si le résultat indique qu’un phénomène n’est pas aléatoire, il montre une raison causale suffisante pour analyser les causes.

Pour éliminer toute majoration de valeur, nous opterons toujours pour l’option numérique la plus prudente.

Calculons la probabilité de trois des exemples analysés ci-dessus.

a) Probabilité que les 9 pays les plus contagieux de la planète soient des pays avec des réseaux 5G.

Il y a 194 pays sur la planète. Au 6 mars 2020, selon la GSMA, 24 pays avaient la technologie 5G.

Pr = 24/194 x 23/193 x 22/192 (neuf fois au total) = 0,1237 x 0,1191 x 0,1145 x 0,1099 x 0,1052 x 0,1005 x 0,0957 x 0,0909 x 0,0860 = = 1,47 x 10^-9.

La probabilité est de 1 sur 680.000.000.

Si l’on inclut le Japon, qui a aussi la 5G et des taux d’infection similaires à ceux de la Corée du Sud… la probabilité est de 1 sur 8.500.000.000.

b) Probabilité de la présence de réseaux de 5G dans les 5 pays les plus contagieux d’Europe.

Il y a 49 pays en Europe, mais il est actuellement difficile de savoir s’ils déploient tous actuellement la 5G, car il y en a 5 qui ont déclaré un moratoire, et beaucoup d’autres n’ont pas de réseaux opérationnels bien que les entreprises fassent des publications comme s’ils étaient déjà actifs quand elles ont signé des accords. Nous allons faire un calcul minoré, par prudence, en supposant que 15 pays ont la 5G opérationnelle.

Pr = 15/49 x 14/48 x 13/47 x 12/46 x 11/45 = 0,00157.

La probabilité est de 1 sur 637.

c) Le cas de Saint-Marin est très significatif. Inclus dans le territoire italien, sa culture, économie et niveau social sont similaires, mais le taux d’infection est beaucoup plus grand. La seule différence est le temps d’exposition des San Marinais au rayonnement 5G, car c’est le premier État du monde qui a mis en œuvre cette technologie, le 4 septembre 2018, contre le 5 juin 2019 en Italie. Cela ouvre la voie au débat sur l’influence probable de la 5G dans l’exacerbation des taux d’infection.

Pr = 1/194 x 1/194.

La probabilité est de 1 sur 37.636.

Ces chiffres sont suffisamment éloquents pour rendre inutile le calcul des autres cas.

Les résultats pour la ville de Barcelone, indiquent que les facteurs sociologiques n’ont pas d’influence significative sur les taux d’infection, mais si nous voyons un lien clair avec la couverture 5G, qui a été rajouté à la couverture 4G, nous avons une corrélation entre la couverture du réseau mobile et le pourcentage de cas de coronavirus. Si nous disposions de davantage de données, cette étude aurait pu être étendue à d’autres villes.

Conclusions

1. Les résultats obtenus démontrent un lien clair et étroit entre le taux d’infections du coronavirus et les emplacements d’antennes 5G.

2. Cette étude n’analyse pas les effets bénéfiques ou nocifs du rayonnement électromagnétique 5G sur l’Homme. Elle ne fait qu’indiquer une relation de cause à effet possible dans la pandémie actuelle.

3. L’effet frontière est significatif, original et propre à cette pandémie : Il présente des différences marquées entre les états contigus avec et sans installation 5G. il est particulièrement significatif que les pays limitrophes de la Chine aient des taux d’infection très faibles. On peut aussi le comparer entre le Mexique et les USA, entre le Portugal et l’Espagne…

4. Le cas de Saint-Marin est particulièrement significatif. Cet État a été le premier au monde à installer la 5G et, donc, l’État où les citoyens ont été le plus longtemps exposés aux rayonnements 5G et, chose révélatrice, le premier État infecté dans le monde. La probabilité que cela se produise est de 1 sur 37.636.

5. Dans les villes étudiées, Madrid, Barcelone et New York, on voit aussi cette corrélation. Dans l’étude de la ville de Barcelone, on constate que le facteur socio-économique joue un rôle important.

6. Il est très révélateur que sur le continent africain, avec ses ressources sanitaires limitées mais sans 5G, le taux d’infection soit très faible. Il n’y a que quelques antennes en Afrique du Sud, où les taux d’infection sont les plus élevés d’Afrique.

7. Taux d’infection dilués. Les taux de certaines régions sont influencés par les villes avec 5G, mais les taux d’infection de ces villes sont dilués dans ceux de la région où elles sont situées. Il est donc plus important, comme dans le cas de l’Espagne, de comparer les régions autonomes formées d’une province, que celles avec trois anciennes provinces ou plus. Ainsi, nous constatons que quelques régions avec la 5G, comme La Rioja, Madrid et la Navarre, ont des taux entre 4 et 8 fois plus élevés que les autres sans 5G. Il en va de même pour d’autres villes du monde où le réseau 5G ne couvre pas tout le territoire de l’État ou de la région.

8. Ces données et résultats ont la qualité d’avoir été obtenus ‘in vivo’, non basées sur des données prospectives ou d’étude de laboratoire. Jamais auparavant nous n’avons eu autant d’informations épidémiologiques sur une maladie de l’Homme pour pouvoir lancer des études scientifiques. Un moyen de répondre à la question de la relation de cause à effet, serait de déconnecter les réseaux 5G, au moins à titre préventif, et de voir les résultats de l’évolution des cas de coronavirus. Il serait de même possible d’étudier le taux d’infection dans un État qui a déclaré un moratoire sur la 5G après le début de la pandémie, pour voir si les statistiques changent. Compte tenu des preuves présentées ici, les données et les conclusions de cette étude doivent être prises en considération de toute urgence. Étant donné la gravité de la pandémie en ce moment, la presse et les autorités politiques et sanitaires ont la responsabilité de prendre des mesures urgentes. Ne pas agir au vu des conclusions de cette étude, pourrait être considéré au minimum comme de la négligence et même probablement comme de la négligence criminelle.

Bartomeu Payeras i Cifre, biologiste spécialisé en microbiologie à l’université de Barcelone, a publié plusieurs documents de recherche. Il a travaillé et fait de la recherche sur les bactéries et les virus de la variole dans les laboratoires pharmaceutiques Hubber de Barcelone. Il a créé le Département de microbiologie marine du Laboratoire océanographique de Palma de Majorque et y a travaillé. Analyse clinique au Centre d’Analisis Clinicos à Palma. Génie génétique : échange épisodique entre Paracolobacter et Citrobacter C-3 avec bactériophage. Biogramme, méthode d’évaluation de l’activité de la vitamine B12. Étude de la contamination bactérienne marine dans le port de Maon. Professeur de mathématiques, physique, chimie et biologie à l’IEM. Découvreur du code Dali, avec lequel il a crypté ses dons dans ses tableaux.

Original en espagnol : Étude du lien entre le nombre de cas de coronavirus sur mille habitants et la localisation des antennes 5G, Bartomeu Payeras i Cifre, 14 avril 2020

Traduction en anglais : Étude montrant le lien direct entre les réseaux 5G et les poussées de ‘coronavirus’, Claire Edwards, 24 avril 2020
Adaptation de l’anglais en français de Petrus Lombard

Source : https://www.alterinfo.net/Etude-du-lien-entre-les-flambees-de-coronavirus-et-la-5G_a154873.html