As projecções mirabolantes que lançaram alarmismo e conduziram ao confinamento em todo o mundo

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As projecções mirabolantes que lançaram alarmismo e conduziram ao confinamento em todo o mundo
As projecções mirabolantes que lançaram alarmismo e conduziram ao confinamento em todo o mundo

O Imperial College of London, na pessoa de Neil Ferguson (o senhor na imagem), lançou projecções completamente irreais e alarmistas acerca da mortalidade causada pela suposta COVID-19, que conduziram ao estado de pânico e foram tidas como “oficiais”, credíveis e a seguir por vários governos, que entenderam encetar medidas de confinamento nos seus países, medidas adoptadas no seguimento destas projecções. [8]

Vamos então falar sobre as projecções de mortalidade feitas pelo Imperial College of London.

Foram previstos os seguintes números de mortalidade:

Leste da Ásia e Pacífico: 15 Milhões de mortos;
Europa: 7 Milhões de mortos;
América Latina e Caribe: 3 Milhões de mortos;
Médio Oriente e Norte de África: 1,7 Milhões de mortos;
Sul da Ásia: 7,5 Milhões de mortos;
África Subsahariana: 2,5 Milhões de mortos;

TOTAL: 40 Milhões de mortos [1]

Números impressionantes, óbvia e escandalosamente desfasados da realidade, mas que foram os que estiveram na origem do alarmismo gerado e das medidas draconianas de lockdown adoptadas em quase todo o lado. [7]

Já agora, aqui vão mais umas previsões feitas de forma mais pormenorizada:

Canadá: 326 mil mortos;
Estados Unidos: 2,65 Milhões de mortos;
Reino Unido: 600 mil mortos;
Suécia: 85 mil mortos;
Coreia do Sul: 381 mil mortos;
Japão: 1,4 Milhões de mortos;
Taiwan: 212 mil mortos.

Como se pode ver, tudo números completamente desfasados da realidade.

(Colocamos propositadamente quatro países que não efectuaram confinamento: Suécia, Coreia do Sul, Japão e Taiwan – embora haja outros como a Bielorrússia e a Islândia -, para provar o quão desfasadas foram as suas projecções).

Mas não foi a primeira vez que Neil Ferguson cometeu semelhante proeza, ao extrapolar números completamente ridículos directamente dos seus modelos informáticos.

Eis alguns exemplos: 

[2][3][4][5][6]

  • Em 2002, previu 150 mil mortos resultantes da “Doença das Vacas Loucas“, 55 vezes a mais da mortalidade que veio a ocorrer (2704 mortos);

  • Em 2005, previu que a Gripe Aviária iria liquidar 200 Milhões de pessoas mundialmente. Faleceram 455 no total;

  • Em 2009, previu que a Gripe Suína iria matar 65 mil (só no Reino Unido), quando só morreram 457.

Sem comentários…

Um estudo que fez uma análise ao Modelo Computorizado do Imperial College of London, chegou à conclusão que se trata de um modelo que sofre de severa sensibilidade de Input que pode levar a erros grosseiros, e que os dados introduzidos carecem de parâmetros práticos (aplicabilidade no “mundo real”). Ou seja, um modelo completamente desadequado. [9]

Que as suas projecções continuem a ser levadas a sério e a estar na origem de medidas tão radicais levadas a cabo, deixaria qualquer pessoa intelectualmente honesta perplexa.

Das duas uma:

Ou os nossos governantes funcionam a um nível de imbecilidade impressionante, ou então há um claro interesse nisso…

Qual será a verdade?

Fontes:

[1] The Global Impact of COVID-19 and Strategies for Mitigation and Suppression

[2] Lee Elliot Major, “BSE-infected sheep a ‘greater risk’ to humans,” The Guardian, January 9, 2002.

[3] National CJD Research & Surveillance Unit, “Disease in the UK (By Calendar Year),” University of Edinburgh, May 4, 2020.

[4] Phillip W. Magness, “How Wrong Were the Models and Why?” American Institute for Economic Research, April 23, 2020.

[5] James Sturcke, “Bird flu pandemic ‘could kill 150m,’” The Guardian, September 30, 2005.

[6] World Health Organization, “Cumulative Number of Confirmed Human Cases for Avian Influenza A(H5N1) reported to WHO, 2003-2020,” January 20, 2020.

[7] John Fund, “‘Professor Lockdown’ Modeler Resigns in Disgrace,” National Review, May 6, 2020.

[8] Neil M. Ferguson et al., “Impact of Non-Pharmaceutical Interventions (NPIs) to Reduce COVID-19 Mortality and Healthcare Demand,” Imperial College London, March 16, 2020.

[9] Kristian Soltesz et al. (2020). On the sensitivity of non-pharmaceutical intervention models for SARS-CoV-2 spread estimation. medRxiv. doi: https://doi.org/10.1101/2020.06.10.20127324

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