Am Rande seines zweiten Impftermins in Dresden, bei dem der sächsische Ministerpräsident Michael Kretschmer den Impfstoff AstraZeneca verabreicht bekam, bezeichnete er das Impfen als "Nächstenliebe" und als "klar", dass es gesellschaftliche Nachteile für Menschen geben müsse, die weder genesen noch getestet oder geimpft sind.

Damit hat der Ministerpräsident seinen Ton deutlich geändert. Noch vor einiger Zeit sagte Kretschmer in einer Fernsehansprache: "Ich will mal deutlich sagen: So eine Art Impfzwang, das ist Unfug […] Das ist eine bösartige Behauptung. Wenn jeder von uns ein bisschen zurückdenkt, was er in Deutschland schon erlebt hat, werden wir feststellen, das ist auch bar jeder Vorstellung. Lassen sie uns gemeinsam auch solchen Leuten entgegentreten, [die dies behaupten]."

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Der KretschMANN von seiner hübschesten Seite...

📌 Moskau findet Ungereimtheiten im OPCW-Bericht zu Nawalny: "Will man uns von dieser Lüge überzeugen?"

🔸 Russland 🇷🇺 hat Ungereimtheiten in einem OPCW-Berichtsentwurf zur angeblichen Vergiftung von Alexei Nawalny entdeckt. So soll die Organisation noch vor dem Zwischenfall am 20. August 2020 Experten nach Deutschland 🇩🇪 geschickt haben. Moskau fordert eine plausible Erklärung.

🔗 Mehr dazu: https://bit.ly/3rb9eLZ

📌 Historische Einheit wird untergraben: Putin bedauert Entfremdung zwischen Russland und Ukraine

🔸 In der TV-Fragerunde „Der direkte Draht“ Ende Juni hat Russlands 🇷🇺 Präsident Wladimir Putin in Aussicht gestellt, einen Artikel über die russisch-ukrainischen 🇷🇺🇺🇦 Beziehungen zu verfassen. Der Artikel unter dem Namen „Über die historische Einheit von Russen und Ukrainern“ erschien am heutigen Montag auf der offiziellen Webseite des Kremls.

🔗 Mehr dazu: https://bit.ly/3r4TJFx

Nachrichten AUF1 vom 13. Juli 2021

Bedeutung der Inzidenzzahlen in Frage gestellt: Was bleibt von der offiziellen Begründung der Corona-Maßnahmen noch übrig? + Verschwiegener Impf-Horror: Zwölfjährige Amerikanerin sitzt jetzt im Rollstuhl + Und: In Köln wurde eine Gender-Amtssprache eingeführt

Auf1 bei Telegram: https://news.1rj.ru/str/auf1tv
Zur Website: https://auf1.tv/nachrichten-auf1/nachrichten-auf1-vom-13-juli-2021/

Übrigens:

Sichuan / Qinghai ist das Quellgebiet des Jangtsekiang!

Der Jangtsekiang, kurz Jangtse, ist der längste Fluss Chinas. Die amtliche Bezeichnung des Jangtse ist Chang Jiang.

Mit 6380 Kilometern, von denen 2800 Kilometer schiffbar sind, ist er auch der längste Fluss Asiens und nach dem Nil und dem Amazonas der drittlängste Strom der Welt. Sein Quellgebiet liegt im Hochland von Tibet in Qinghai:

Die gemeldeten Überschwemmungen und Sturzfluten sind mit dem Kreis markiert!

Let’s GO! 🙏⚔️🛡

Wir fragen nur mal für nen Freund: Wo steckt die Deltavariante?

Och Kalle.... HDF.

Na, na, na BILD, macht man denn sowas?? Einfach so über hochgeschätzte Kollegen-Blätter herziehen??
Aber macht ruhig weiter so - zerstört euch selbst und gegenseitig, wir schauen amüsiert zu 🥳🍿

Bild

Oh man... Immer diese Frauenprobleme...

Impfen, impfen, impfen

– das ist kurz und knapp zusammengefasst die Botschaft von Bundeskanzlerin Angela Merkel (66) und Gesundheitsminister Jens Spahn (41, beide CDU).

„Es gibt keine Ausreden mehr. Impfstoff ist genug da, Termine sind leicht zu bekommen. (...) bitte nutzen Sie die Gelegenheit“, so der Minister bei der Pressekonferenz nach einem gemeinsamen Gespräch mit der Kanzlerin und Lothar Wieler, dem Präsidenten des Robert-Koch-Instituts (RKI).

► Trotz der derzeit geführten Diskussionen um eine Impfpflicht für bestimmte Berufsgruppen wie etwa Lehrer schlossen Spahn und Merkel einen Zwangs-Piks kategorisch aus.

„Man muss mit Maßnahmen, die so eine indirekte Impfpflicht sind, gut überlegen“, sagte Merkel auf die Frage, ob Tests wieder etwas kosten sollten, wenn jeder ein Impfangebot hatte.
Die Bundeskanzlerin deutlich: „Die nächsten Wochen gelten erst einmal dem Werben.“

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Danke aNette

🚨🤣🤣🤣NOW - Biden: “No other election has ever been held under such scrutiny and high standards. The big lie is just that: a big lie."

@Digitalersoldat17 ⭐⭐⭐

Übersetzung: en-de
JETZT - Biden: „Keine andere Wahl wurde jemals unter so strenger Kontrolle und hohen Standards abgehalten. Die große Lüge ist genau das: eine große Lüge."

@disclosetv‌‌

@ANONS17 ⭐⭐⭐

Auf der Suche nach Impf-Muffeln:
RTL Reporter bietet eine kostenlose Stadtrundfahrt für Ungeimpfte durch Köln an...
...mit anschließender Biontech Impfung. 🤦‍♂

✌️&❤️
@ServusDeutschland

👀🚨🚨FBI arrested 15 Jewish rabbis for selling body parts on a large scale.

@Digitalersoldat17 ⭐⭐⭐

👀🚨🚨FBI verhaftete 15 jüdische Rabbis weil sie Körperteile im großen Stil verkauften.

@CNconspiracynewsroom

Priesemann unter Beschuss Teil 1

https://science.sciencemag.org/content/369/6500/eabb9789/tab-e-letters

Im folgenden übersetze ich unseren Beitrag und gehe anschließend auf die Frage ein, wie Wissenschaft unter COVID-19-Bedingungen funktioniert und was daran bedenklich ist.

Eine Kritik an ‘Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions’

Wir haben den Artikel ‘Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions’ analysiert und dabei gravierende Unstimmigkeiten im Design der Studie festgestellt: Anstatt das Datum der Wendepunkte (wann sich die COVID-19-Entwicklung in Deutschland verändert hat) aus den Daten herzuleiten, wird das Modell durch das Setzen der Anfangsparameter dazu gebracht, die a priori Annahmen zu bestätigen.

Die Autorinnen verwenden Bayesische Inferernz basierend auf Markov Chain Monta Carlo Sampling um ein epidemiologisches SIR-Modell zu schätzen. Dafür stehen 52 Datenpunkte der täglichen Infektionszahlen in Deutschland (1.03.2020 – 21.04.2020) zur Verfügung und es werden insgesamt 14 Parameter durch die Simulation geschätzt, darunter die Wendepunkte. Das Datum der drei angenommenen Wendepunkte wird a priori als Normalverteilung mit den bekannten Daten der politischen Intervention (9.03.2020, 16.03.2020 und 23.03.2020) als Mittelwert gesetzt. Die Standardabweichung des ersten Wendepunkts beträgt 3, die des zweiten und dritten 1. Warum die Priori-Verteilung für den zweiten und dritten Wendepunkt modifiziert wurde, wird im Artikel nicht begründet. Wir haben das Modell neu berechnet mit einer Standardabweichung von 3 für alle Wendepunkte. Diese geringfügige Veränderung reicht aus, um die Ergebnisse des Modells bedeutend zu verändern: Die Daten für die Wendepunkte sind dann der 8.03.2020, der 18.03.2020 und der 27.03.2020. Damit weichen die vom Modell abgeleiteten Daten stark von den echten Interventionsdaten ab. Besonders der dritte Wendepunkt, der die Wirkung der „Kontaktsperre“ zeigen sollte, liegt nun deutlich hinter dem wirklichen Ereignis. Warum es zu diesem Effekt kommt kann man deutlich in Abbildung 3 der Veröffentlichung sehen.

In dem Hauptmodell der Autorinnen ist die a-posteriori-Wahrscheinlichkeit (grünes Integral) sichtbar durch die a-priori-Wahrscheinlichkeit (graue Linie) bestimmt, was bedeutet, dass die Daten der Wendepunkte, wie sie im Artikel angeben sind, eben nicht durch das Modell hervorgebracht wurden, sondern aus den vorgefassten Annahmen entspringen. Die Autorinnen geben aber als ein zentrales Resultat an, dass es eine starke Korrelation zwischen den durch das Modell ermittelten Daten der Wendepunkte und den Daten der echten politischen Intervention gäbe (“We detected change points in the effective growth rate that correlate well with the times of publicly announced interventions” (Dehning et al., p1)). Dieses Ergebnis ist damit nichtig.

Im Anhang zu dem Artikel (Abbildung S 6) präsentieren die Autorinnen selbst ein alternatives Modell, bei dem die Standardabweichung der Wendepunkte auf 7 gesetzt ist. Die Daten der Wendepunkte, die aus diesem Modell abgeleitet werden, sind nicht durch die a-priori-Wahrscheinlichkeit determiniert. Allerdings ist die Abweichung von den wirklichen Daten noch größer: Das Modell identifiziert den 9.03.2020, den 19.03.2020 und den 28.03.2020 als wahrscheinlichsten Zeitpunkt der Interventionen. Nach den eigenen Maßstäben der Autorinnen hätten sie eigentlich dieses Modell bevorzugen müssen. Denn es hat in den gleichen LOO-Score wie das Hauptmodell und die Autorinnen geben an, dass sie die a-priori-Wahrscheinlichkeiten möglichst breit wählen wollen, um zu Ergebnissen zu kommen, die durch die Daten und nicht durch das Modell begründet sind (“We keep the informative priors as broad as possible so that the data would constrain the parameters” (Dehning et al. 2020, p2)). Dieses alternative Modell (das zu bevorzugen wäre) widerspricht aber der Behauptung, dass es eine gute Korrelation zwischen den inferierten Daten und den Daten der politischen Intervention gäbe.

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