デニスランクール
デニスは物理学の博士号 (1984 年、トロント大学) を取得しており、元終身在職教授 (オタワ大学) であり、主要な科学雑誌に XNUMX 以上の論文を発表しています。 デニスのレポートと記事は、彼の Web サイトでご覧いただけます。 デニスランクール.ca.
デニス・ランクール博士
世界中とルーマニアのすべての原因による死亡
さて、私はまったく違うことについて話します。 全死因死亡についてお話します。 死の原因については気にするつもりはありません。 死者数を数えるだけです。 ルーマニアのデータもお見せします。 そして、私が提示するすべてのグラフと結果は、私自身と共同研究者が過去 XNUMX 年以上にわたって執筆してきたいくつかの科学レポートに含まれています。 そしてそれらはこのウェブサイトの科学レポートで見つけることができます。 そして、これらは全死因死亡率研究における私の主な協力者です。 そしてそのうちの二人は私たちと一緒にここの部屋にいます。 彼らはプラハ出身です。 そして、もう一つの場所の名前は忘れないと言いましたが、忘れなかったのです、それについてはごめんなさい、ジェレミー。
(01:05):
それで、ほぼ 1900 年の歴史的な記録を始めたいと思います。1900 年から始まるいくつかのデータを示します。もしよろしければ、実際に Covid の始まりから始めます。 今では全死因死亡率があり、死亡者数を数えているだけです。 そしてこれは、第二次世界大戦直後の 1946 年以降のフランスのケースです。 そして、北半球のどこでも見られるのは、冬には死亡率が高く、死亡率も高く、夏には減少するということです。 したがって、非常に規則的な季節パターンがあります。
デニス・ランクール（00:11):
このことはXNUMX年以上前から知られていました。 そして、それは完全には理解されていないと私は主張します。 完全に理解されているわけではありませんが、月ごとのパターンは次のとおりです。 そこで、フランスにおける月ごとの死亡率を調べてみます。 そして、フランスの夏から夏にかけての各冬を年ごと、サイクル年ごとに統合すると、次のようになります。 そのため、厳しい冬が続き、その後に気温が低くなるということが起こります。 で、模様はこんな感じです。
(02:17):
したがって、第二次世界大戦後、人口ベースの死亡率はほぼ減少し続けています。 そして通常、その年に死亡するのは人口の 1% です。 これが私たちが扱うデータの種類です。 そして昨年は、いわゆるパンデミックの最初の年でした。 そして今、アメリカに行けば、別の例を挙げると、全死因死亡率を調べることができます。 これは特定の年齢層の年別です。 15歳から24歳までの年齢層です。 そして男と女に分かれました。
これで XNUMX 色が揃いました。 そして、このグラフを使用すると、死亡率を測定すると何が分かるのかを説明できますが、これは難しい数字です。 政府は死者の数を数えることに非常に真剣であり、それは合法的なプロセスであるため、政府が死者を正しく数えていなかったとは誰も言えません。 これは確かなデータです。 そしてこれがご覧のとおりです。
(03:18):
1918 年にイベントがあり、そのイベントは CDC によって回収され、スペイン風邪と呼ばれたことがわかります。 私も知っていますし、これがウイルス性の呼吸器疾患ではないことを示す科学論文がいくつかあります。 この死亡率の巨大なピークでは、50歳以上の人は一人も死亡しなかった。 そのピークで亡くなったのは若者とその家族、そして十代の若者だけだった。 そしてその時代に金持ちは死ななかった。 それが1918年のことでした。
そしてアメリカでは大恐慌と呼ばれる事態が起こりました。 大規模な経済崩壊に続いて、経済関連のダストボウルが発生し、部分的には環境大惨事となった。 それが大きな困難であり、米国における最近の困難でした。 そして、その期間には男性と女性の両方で死亡率が見られます。 第二次世界大戦では、男性には死亡率があるのに対し、女性には死亡率がないことがわかります。 そして、その理由は誰もが理解していると思います。 そしてベトナム戦争の時代には、男性の死亡率には段差があることがわかります。 これは全死因死亡率で見られるものです。
(04:30):
結論として、私は明らかに南極を除くすべての大陸の XNUMX か国以上で、全死因死亡率を単位時間ごと、週ごと、日ごと、月ごと、年齢層ごとに詳細に調査してきました。性別によって。 そして、全死因死亡率データから分かることは、次のことだけだと言えます。 先ほど説明したように、季節変動があります。 冬に最大となり、南半球ではその逆になります。 彼らの冬は私たちの夏です。 それは彼らの死亡率が最大になるときです。 赤道地域では、死亡率に季節変動はありません。 スパイクはなく、フラットなラインです。 したがって、半球に従う季節変動があります。
先ほども言ったように、戦争も見られます。 経済崩壊、人口に影響を与える大規模な経済崩壊が見られます。 夏の猛暑に慣れていない北緯の地域では、夏の熱波が見られ、非常に暑いときに階段から落ちて死亡することもありますが、人が死亡することもあります。 そして、これらの猛暑の中では、ピークが約 XNUMX 週間続くことがあります。
(05:44):
地震が見える。 すぐに地震が見えます。 人々は建物に押しつぶされます。 死者数を数えると、地震によるピークがわかります。 しかし、CDCが主張した1957年、58年、68年、2009年に発生したパンデミックは確認も検出もされていません。これらのパンデミック、いわゆるパンデミックは、検出できるような超過死亡率を引き起こしません。いかなる管轄区域においても、あるいはいかなる手段においても。 これらのいわゆるパンデミックでは、超過死亡を国規模または州規模で検出することはできません。 したがって、それが何であれ、それらは過剰な死亡を引き起こしませんでした。 そして、あなたは… 1918年について説明しました。
そして、コロナの時代がやってきます。 そして、コロナ禍では大規模な攻撃があった。 さまざまな管轄区域で、弱い立場にある人々に対する多方面からの攻撃が多数ありました。 したがって、ワクチンを導入する前に州が何をしたかによって異なります…ワクチンについてもお話します。 しかし、州の行動によっては超過死亡、時には膨大な量の超過死亡を引き起こした。 そしてその例をお見せします。
(07:00):
そこでまず最初にお伝えしたいのは、このいわゆるワクチンにノーベル賞が授与されたというプロパガンダの一環として、社会的に何かが起こっているだけだということです。 そして、これがいかに不合理であるかを示したいと思います。なぜなら、これを支持していた政治家全員が、このワクチン、私たちがノーベル賞を与えたこの魔法のワクチンによって何千万もの命が救われたと主張していたからです。
さて、私たちはそれを調べ、その主張の根拠を調べました、そしてその主張の根拠は、 ランセット感染症 2022年にワトソンらによってそして彼らは、14万人から19万人の命が救われたと主張している。 そこで私たちは物理学者として、科学者として、「わかりました、それがあなたの主張なのなら、時間ごとの全死因死亡率のスケールでどのようになるかを計算して見てみましょう」と言いました。
(07:54):
それで、どこかから始めて、カナダに行きましょう。そうすれば季節のサイクルがわかります。 つまり、これはゼロから始まる全死因死亡率です。 そして、季節変動を見てみましょう。 その縦線はパンデミックの宣言です。 そこに青で表示されている最初のピークは、カナダがこのいわゆるパンデミックを懸念して積極的な初期治療を行ったために、病院や介護施設で高齢者や弱い立場にある人々を殺害していることです。
そして、これは西側諸国の多くのホットスポットで起こりましたが、東ヨーロッパ諸国やロシアでは起こりませんでした。 つまり、国によって、彼らが何をしたかによって、それが問題なのです。 彼らがこれを行っていないドイツでは、このようなことは起こりませんでした。 わかった。 それから私たちはワクチンを持ち込んでいますが、彼らはこのワクチン、つまりワクチンの数が灰色の曲線であると主張しています。 これはカナダで投与されているワクチンの累積投与量です。
(08:56):
そして、彼らは「あの時ワクチンを導入できたことを神に感謝します。さもなければ、そこで死亡率が赤字になっていたでしょう。」と主張しているのです。 彼らは、彼らのワクチンのおかげで、彼らが計算した赤字の死亡率から私たちが救われたと主張しています。 彼らは、人間社会の歴史の中で見たことのないような死亡率があっただろうと主張しています。
そして、本当にありがたいことに、このワクチンは、この信じられないほどの死亡率があったであろうちょうどその時期に登場し、私たちを救い、死亡率を基本的にこれまでと同じレベルまで下げてくれました。 それがワクチンの効果でした。 中途半端でもなく、その中間でもない、ただ事態を沈静化させただけだ。 これはワクチンの魔法であり、買収された政治家のために働いている買収された科学者によって書かれた数学的モデルの魔法によって説明されます。 それは真実ではありません。 ワクチンは命を救いませんでした。
(09:50):
実際、ルーマニアを紹介します。 いくつかのスライドを省略します。 ここはまたカナダです。 しかし、生の全死因死亡率を示す代わりに、死亡率の超過のみを示すように死亡率を修正しました。そのため、パンデミックまではフラットなベースラインが得られ、その後は政府の方針に応じてさまざまな時点で発生する超過を確認できます。をしていました。 そして再び、予測された救命数の曲線。
今では米国でもこれができるようになりました。 米国はカナダよりも健康面で弱い立場にある人々を多く抱える国であり、彼らを非常に積極的に扱った。 したがって、ベースライン、青の全死因超過死亡率には、カナダでは見られない大きな特徴があります。 そして、これは非常に奇妙なウイルスであり、私たちがここで扱っているのは、パスポートを持っているからです。 大陸上のXNUMX大交流相手国から数千キロ離れているにもかかわらず、米国からカナダへの横断を拒否した。
(11:01):
ワクチンは国境を越えていなかった。 最初はドイツに渡らなかった。 超過死亡率の強さのマップを描くと、ワクチンには管轄区域に応じた明確なパスポートがあることがわかります。 言い換えれば、これは蔓延するウイルス性呼吸器疾患ではなかったのです。 すべての死因による死亡率を研究した私たちの結論は、そこに到達する前に結論をお話しますが、データがあるということです。この確かなデータは、特に有毒な病原体が地球上に侵入し、それが蔓延したという考えと矛盾しています。そしてそれ自体が大混乱を引き起こしました。
その代わりに、私たちが目にしているのは、超過死亡が存在するあらゆる場所で、行われた信じられないほど積極的な治療法とワクチンの観点からそれを理解することができ、それを数値化することができるということです。 結論は先にお伝えしたので、少し話は飛ばしますが、構いません。 これは、ヨーロッパ全体、またはここに含めることができた国々全体のヨーロッパの様子です。 これは米国、米国の状況と非常によく似ています。
(12:06):
さて、ルーマニアをご紹介します。 ルーマニアではパンデミックが発表された直後に超過死亡は発生しておらず、これは西ヨーロッパ諸国のホットスポットの特徴にすぎません。 しかしその後、大規模な超過ピークが始まります。 ルーマニアについてもっと詳しい人々と話すうちに、私はそれを理解し始めています。 そして、ワクチンが本格的に開発されます。 そして、ルーマニア人がおそらく他の人ほどワクチン接種を受けていなかったことは知っていますが、それでも、この理論論文の主張は、ワクチンがなかったら超過死亡率は赤線になっていただろうということです。
しかし、そのパターンを見ると、ワクチンの展開を開始した直後にピークがあり、その後再びワクチンを展開すると非常に大きなピークがあり、その後、最後のピークがブースターに直接関連していることがわかります。私たちが与えられている線量。 したがって、講演の最後にルーマニアについて話すときに、それについて詳しく説明するつもりです。
(13:11):
それで、全死因死亡率の話に戻りますが、理論家が私たちに語っているような理論的なレッドラインの話ではなく、確かなデータに戻ると、これが米国の状況です。 一番下には月ごとの全死因死亡率が表示されます。 各グラフにはパンデミックの発表を示す縦線があります。 そして不思議なことに、パンデミックの発表と同時に、死亡率の初期の巨大なピークが存在する世界中のホットスポットに同時にホットスポットが存在します。 これについて記事を書いたのは私が初めてで、通常ウイルスは政治的指示に従わないのに従わないのだから、何か別のことがあるに違いないと指摘しました。 また、この機能が拡散したという証拠もありません。
(13:58):
たとえば、それは北半球全体で同時に発生します。 そしてそれがその後広まったという証拠はありません。 それは局所的で、そこにとどまり、医療チームは、この恐ろしい毒性のものが私たちに降りかかると告げられ、宣伝されていたため、主に非常に積極的な治療によるものでした。 そして今、私たちはそれがパンデミックであると発表しました。 そのため、彼らはできる限りの援助を試みる許可を持っていましたが、時には過剰な処方をしてしまうこともありました。 彼らは人々に人工呼吸器を装着させますが、これは恐ろしいことです。
そして、これを最も積極的に行った場所、つまりこれらの治療法、そして私たちのデータでそれを追跡することができますが、このタイプの最大のピークがありました。 イタリア北部、ストックホルムでも特に高齢者を保護していて、ああいうピークがありました。 そしてニューヨーク市は明らかに有名です。 したがって、これは主に、ここで米国のデータに見られるニューヨーク市のピークです。 次に、中央の曲線は、再び全死因死亡率ですが、現在は週ごとに、より細かい時間分解能になっています。 そのため、より詳細な情報を確認できます。 上の曲線はそれを拡大したものです。
(15:12):
そして、米国の有史以来、そして死亡率史上初めて見たのは、米国の真夏にピークが発生しているということです。 前代未聞。 そこで、それを示すためにそこに黒い点を置きました。 最初の事件は、彼らが非常に暑い南部の州に住む貧しい人々を実際に攻撃していた時代に起こりました。 そして、その合計死亡率は貧困と相関関係があります。 貧乏だったらその時点で死んでるよ。 そうでなければ、あなたは死ななかった。 そして彼らはワクチンを奪い合いました。
そして、そこでワクチンを展開する夏のピークは、彼らがワクチンエクイティと呼んだものからのものであり、これは、まだワクチンを接種していない人、抵抗している人、または遠く離れた人全員にワクチンを接種するために米国で数千人を雇うことを意味しました離れてケアホームにいる。 そして、彼らは積極的にそれらすべての人々にワクチンを接種しました。 それはゲイツとそれらすべての人々によって資金提供され、彼らはそこで米国の死亡率の巨大なピークを生み出しました。 最近の新型コロナウイルス感染症における米国の死亡率はこんな感じだ。
(16:19):
米国の死亡率を年齢層別に見ると、24歳から25歳、44歳からXNUMX歳など、ワクチン接種前の年齢層がわかり、ベースラインのパーセントとして表される超過死亡率の増加率がわかります。年齢層別の死亡率が一番上にあるようです。 そしてワクチン接種期間には、死亡率の年齢構成が劇的に変化し、より若い人へと移行します。 それは、量的に高齢者が死亡していないことを意味するものではありません。
ご想像のとおり、死亡者のほとんどは高齢者ですが、これはベースラインに対する割合で表されます。 そういう意味では、若い人たちにシフトしていきます。 そして米国では、新型コロナウイルス感染症期間全体の超過死亡率の合計は、米国50州の州内の貧困と完全に相関している。 これほど強い相関関係は、社会科学では決して見ることができません。 とても珍しいことです。
(17:20):
そして、それは単に強い相関関係と呼ばれているだけではありません…相関係数の値がその値である場合、それは専門的には非常に良好な相関関係と呼ばれます。 そしてそれは原点を通過します。つまり、それは単なる相関関係ではなく、比例関係であることを意味します。 その州の貧困層が多いほど、その州で死亡する人も多くなります。 正比例します。 これは、ウイルスが行わないもう XNUMX つのことです。 彼らは貧しい人々だけを殺すことを選択しているわけではありません。 そんなことは起こらない。 それはウイルス感染の兆候ではありません。 したがって、私たちが確認した大多数の法域で死亡率を引き起こすために何が起こっているのかについての私たちのモデルは、次のモデルです。
私たちは文献を強調します…そうですね、まず第一に、政府が何をしたかがあります。 社会経済的影響。 多くの人が仕事を失い、社会的つながりを失い、定期的な活動を失い、社会での地位を失いました。 それに関連する信じられないほどのストレス。 あらゆる種類の規制規則がありました。 人々には制度的な圧力がかけられていました。 あなたが知っているあらゆる種類の条件がありました。
(18:30):
そして一部の国では、他の国よりもはるかに暴力的でした。 ペルーでは10,000万人を雇用した…彼らはすぐに10,000万人の予備役兵を呼んで、新型コロナウイルス検査で陽性反応が出そうな人をすべて見つけ出し、年齢に関係なく家族から引き離し、隔離することとした。 そして、その慣行の結果として、ペルーでは死亡率が大幅に上昇しています。 それで攻撃性がありました。 それは心理的ストレスと社会的孤立を引き起こしました。 そして科学的には、それが免疫システムを劇的に低下させることが知られています。 これは非常によく確立されています。 このストレスとの関係を研究することは科学全体の分野です。
したがって、免疫システムが低下し、あらゆる種類の感染症に対してより脆弱になります。 そして、大多数の人々が免疫力を低下させている場合、すぐに感染しやすい器官の XNUMX つは肺です。なぜなら、あなた自身の口の中や気道の中に、細菌の生態系全体やあらゆるものがすでに存在しているからです。それらは肺にとって非常に危険になる可能性があります。 それで細菌性肺炎になります。
(19:45):
そして時間切れなのにワクチンにもルーマニアにも行けなかった。 それでは、ルーマニアのデータをお見せします。 わかった。 繰り返しになりますが、これは何年にもわたる仕事であり、Covidに関連する科学に関する30以上の科学レポートであり、私のさまざまなWebサイト、私たちのWebサイト、および私が提供したWebサイトで見つけることができます。 見てみると、これが、ワクチンが実際に死亡を引き起こしていることを証明する方法です。つまり、ワクチンを投与するたびに、その直後に超過死亡率が発生するということです。 つまり、これはイスラエルの場合です。 XNUMX 回目と XNUMX 回目のブースターを投与し、次に XNUMX 回目のブースター、XNUMX 回目のブースターというように投与します。 ここでやっているように、年齢層ごとに行うこともできます。 最も高齢者から始めて、年齢ごとに下がります。
(20:32):
そして、年齢ごとにワクチンの毒性がわかることが分かりました。なぜなら、ワクチンは毒物学と同じように、人によって異なる反応を示す有毒物質であり、より多くの用量を投与すると、最初の投与によるダメージがあるため、より危険です。 ここでは、高い年齢依存性に加えて、毒性学のすべての原則が遵守されています。 そこで私たちが発見したのは、ワクチンの投与ごとの毒性が指数関数的に増加するということです。 そして、年齢ごとの倍増時間はXNUMX歳かXNUMX歳です。 つまり、注射ごとに死亡するリスクはXNUMX、XNUMX歳ごとにXNUMX倍になります。
(21:14):
たとえばイスラエルでは、80歳以上の場合、感染すると死亡する確率はほぼ1パーセントであり、他の国ではその確率が高くなります。 そこで私たちはペルーに目を向けました。軍の進入により、ペルーでは巨大な山が見えます。ここでは、これは90歳以上の年齢層です。 投与量が展開されているのがわかります。 色付きのものは XNUMX 回目の投与量であり、それに関連するピークです。 そして、それを年齢の関数としてずっと追跡します。 良いデータがたくさんあります。
(21:49):
次に、ペルーで何が起こったかをグラフにすると、チリでも同じことができます。 そして、これらの国の両方の 20 人が、常に同じ倍増期間、つまり 90 年か XNUMX 年で指数関数的な増加をもたらしたことがわかります。 そして、XNUMX歳以上の高齢者では、XNUMX回の注射でXNUMX人が死亡することになります。 つまり、全死因死亡率の観点から見ると、ワクチンによって死亡したのは主に高齢者だったということになる。 もちろん、若者たちは死やあらゆる種類の恐ろしい副作用などに苦しみました。 しかし、死亡率の観点から見ると、超過死亡の一因となっている死亡者の大きなグループは高齢者です。
(22:28):
これがワクチンに関する結論です。 したがって、この研究から、私たちが現在非常に多くの国を研究し、地球上で 17 万人がワクチンによって死亡したことがわかっていることを考えると、世界中で何人が死亡したであろうかを計算することができます。 それが私たちの番号です。 ルーマニアを見せたいので、ブザーは無視します。 これはルーマニアの年齢層別のデータです。 これは、濃い青のワクチン展開とルーマニアの超過死亡率の巨大なピークとの相関関係です。
西洋諸国に見られるような初期ピークはありません。 私たちが仮説を立てている疑問符の付いたものがありますが、それを説明するためにルーマニアで非常に恐ろしいことが起こりました。 それについてはアイデアがあります。 そして、ワクチンによる死亡者があり、最後に追加接種者がいます。 そこでルーマニアでそのブースターの予備分析を行ったところ、これは致死的であり、ルーマニアの10歳以上の高齢者にブースターを80回かXNUMX回注射するごとにXNUMX人が死亡します。 これが私たちの結論、ルーマニアのデータに関する暫定的な結論です。 それがこの講演に対する私の結論です。 以上です。
(23:42):
お譲りします。 あるいは、実際には最後のスライドでしたが、見せるのを忘れていました。 しかし、いいえ、それは複雑かもしれません。 違う…ああ、今やってるの？ いやいや、それは無理だと思います。 Correlation-canada.org。 このサイト、研究に行くと研究は終わります、そこには査読済みの論文があり、科学的報告があり、そして例えば…を証明する素晴らしい研究、理論的な研究もあります。あまりにも重要なので。
これらの書類に目を通さなければなりません。 私たちは、理論疫学を政府が利用してきたものとして受け入れるのであれば、高齢者を守りたいのであれば、最悪のことは高齢者を介護施設や自宅に隔離することであることを証明できることを証明しました。 それは間違いなく感染と死亡を最大化するものです。 そして、それが査読を経て受理された論文であることを示し、それが高齢者全般に当てはまることを示しました。
(25:43):
そのため政府は、高齢者を隔離し、感染を防ぐことで高齢者を守らなければならないと主張してきました。 そして私たちは、考えられるすべてのパラメーターを備えた標準疫学モデルを使用して、その逆が真実であることを証明しました。 つまり、政府は本当に嘘をついていたのです。 彼らはもっとよく知っているはずだ。 これらのモデルは XNUMX 年前から存在しています。 これは私たちが行っている仕事の一例にすぎません。 そのウェブサイトを研究したい場合は、Covid の間に私たちが行ったさまざまなことがたくさんあります。
著者からの転載 サブスタック
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