评论: 哈佛最新研究:卫星图像揭示武汉去年出现这些异常…
只有登录用户才能发表评论,
点击此处
登录
返回新闻帖
CN1618
发表评论于 2020-06-10 11:49:52
这么牵强附会强词夺理,不觉得太无耻吗, 哈佛学者??
风隐
发表评论于 2020-06-10 10:31:57
车辆增多也是新冠流行的证据,真奇葩。
VS2012
发表评论于 2020-06-09 06:22:33
哈佛?哈尔滨佛学院?
Sam大树
发表评论于 2020-06-09 01:39:47
停车场车流增多,可能是医院住进了几个绝色女病人。
说不定DT Jr也赶去现场凑热闹了,
仔细看照片查清楚再说。
dropfrog
发表评论于 2020-06-08 22:51:52
另外,图一如果想用车辆增加说明可能是新冠爆发至少需要两个对比图:
1, 不应该只有2018年的,而是这少往前三年,告诉大家前面三年都稳定,今年突然增加,这样排除了这种增加是因为生活改善,开车人增多造成的。而且要做调研,告诉大家,这几个医院在这几年没有大的建设(增加病床数)。
2, 2018到2019全国其他地方的对比图,如果其他地方平稳,只有武汉增加,说明不是由于流感等全国性流行病造成的增加。
我只是从科学的角度来看,到我实验室的高中生也不会犯这些低级错误。(美国学生只一点比中国学生厉害多了:自主调研)
mate20pro
发表评论于 2020-06-08 22:45:54
秋天冬天肯定去医院的人多,这个不用哈佛来做数据
manyworlds
发表评论于 2020-06-08 22:10:32
看看美国自己的卫星图吧
dropfrog
发表评论于 2020-06-08 22:05:12
可以到abcnews去看原数据,做科学的都知道数据要全面解释,而不是只拿出你要的结果。
如果这个图是科学文章送到我手上评审,立马打回。
1, 横坐标的最后竟然是May, 2019,而且几个图都是。我不知道作者是什么意思。再说做图应该都是软件画的,横坐标为什么会犯这样的错误呢?
2,用搜索关键字 Cough, Diarrhea来说明新冠在2019年秋天发病,却没有解释为什么2019年秋天搜索Cough还比2018年低?
3,而且搜索Diarrhea是从八月份开始就一直是稳定的直线,一直到12月份都没有变化。难道要暗示疫情从八月份就开始了。
就两个图还这么不严谨,真难以相信只是做科学的。
随便回
发表评论于 2020-06-08 21:25:01
看看前年同期有没有类似情况
lue96500
发表评论于 2020-06-08 20:09:41
无聊的猜测
westshore
发表评论于 2020-06-08 19:40:37
看了新闻,其实他缺乏对当时武汉的了解,10月份正是流感旺季,而且有军运会这种群体活动,患者增加也是可以解释。
同样的在同时期的马里兰和佛吉尼亚地区也是流感数量激增,比往年高几倍,这是公开数据(这是美国是病毒起源的阴谋论的主要论据之一,因为是从七月份就开始了,远早于武汉)。
因此不排除去年是全世界流感大流行年,与十年前一样。
再有就是这无法证明中国政府在当时就能确定这一定是新冠病毒,或者新疾病,也许与美国同时期对马里兰等州的说法类似,认为是流感或者电子烟肺炎。
一个地区每几年有一次流感大流行是不罕见的现象。
To_Me
发表评论于 2020-06-08 18:45:00
闹鬼了, 呵呵。反正是有鬼。
照妖镜007
发表评论于 2020-06-08 18:18:22
啥都可以瞎联系,只要看上去有可能性,就造谣再说,没有人证实,说一千遍就是真的了
真相永远不重要,舆论制高点才是关键
BKL
发表评论于 2020-06-08 18:00:14
诉说这些无非是制造舆论想甩锅!
Huilianghu5
发表评论于 2020-06-08 17:10:05
科学专家都确定不了的问题,停车场证明了。哈佛停车场研究中心获诺贝尔奖。
zzbb-bzbz
发表评论于 2020-06-08 16:59:49
美军生化武器实验室的违规排污持续一年,马里兰州去年流感骤增,电子烟肺骤增,养老院死亡骤增,德特里克堡附近房价骤降,
XO酱黄瓜
发表评论于 2020-06-08 16:23:27
什么心理要闲的蛋痛地花时间信誓旦旦地做这种无聊至极的比对,真是大爱无疆了吗?什么心态会让人用数年时间跨越地球去“关心”千里之外的区区武汉?还TM整天叫唤着别人窃密,,
Simiguy
发表评论于 2020-06-08 16:17:00
哈佛怎么伦落到给政治谣言当打手的地步了
墨尔本老木匠
发表评论于 2020-06-08 16:07:00
别的地方我不知道,山东省会济南的三甲医院,停车场从来都是满满的,停个车都要堵上半个钟头。这种研究毫无意义,隨便放两张高峰时段照片和下班时候照片谁信啊
roliepolieolie
发表评论于 2020-06-08 15:42:53
这有啥稀奇的。去年武汉演习居然还有新冠肺炎内容呢。他们或者已经有了,或者对武毒所不放心。不然怎么会发神经搞个这样的演习。
soleil2002
发表评论于 2020-06-08 15:40:00
美国的间谍卫星? 车多了就是有疫情?
DANIU_S
发表评论于 2020-06-08 15:19:51
新冠病毒就是从感冒病毒变异来的,逐渐升级,最后爆发。
williamsteng
发表评论于 2020-06-08 15:06:07
我个人认为,新冠病毒去年9月份就在美国和中国同时流行起来,但是当时都没有很强的感染性。但后来感染性增强了。还有,中国和美国的新冠病毒都是相互独立流行开来的,它们之间没有关系。
恰好
发表评论于 2020-06-08 14:49:22
台湾新闻:哈佛哈佛最新研究,诺贝尔奖教授最新发现,都是他们惯用的标题,最后那教授被别国科学家骂惨... 哎
Panda44
发表评论于 2020-06-08 14:49:19
这种研究不及格
7997
发表评论于 2020-06-08 14:46:15
让锅再多飞一会吧
爱阅读的人
发表评论于 2020-06-08 14:42:00
我朋友去年10底就的了病毒肺炎,Kaiser 的 urgent care 啥药也没给. 就说在家休息7-15 天就会好, 如果她的免疫力强的话. 上月做免费检查, 有Covid-19 的抗体. 她是日裔美国人.到地谁传谁?
pangpangxiongxiong
发表评论于 2020-06-08 14:38:46
如果7/8月份疫情就开始的话,其它省份感染者不会那么少
pangpangxiongxiong
发表评论于 2020-06-08 14:36:42
看了原文,你仔细看,发现2019年11月武汉地区网上搜索“咳嗽”的反而比2018年11月略微少一些,如何解释。武汉地区网上搜索“腹泻”的从2019年78月份开始增加,如何解释?
llwg7463
发表评论于 2020-06-08 14:34:00
这个有点扑风捉影了,生活在大陆的人都知道,每到季节更换时节,医院的人都多,历来有春瘟和秋瘟之说。说白了就是感冒多发季,但要以这个为证据来说明中国在那个时候新冠肺炎开始流行这个有点扯了,而且是扯着蛋了。把2018年同时间拿出来比比是不是也如此呢?把美国同时间的医院周边情况拿出来比比,是不是也是如此呢?
needwait..
发表评论于 2020-06-08 14:31:04
都是一些不负责任的说法。如果有2-3个月没有防备的,周边地区及其他省份不可能没有传播起来。后面的中国的检测有多严。
第5交响曲
发表评论于 2020-06-08 14:27:23
真正的原因: 人均汽车拥有量提高了。以前有些坐公车去医院,后来自己开车的增加了。哈佛教授也不一定有脑子。
新王朝演艺
发表评论于 2020-06-08 14:08:00
全世界都知道某锅去年年中的所谓"电子烟"事件症状就是新冠肺炎
天眼里人
发表评论于 2020-06-08 14:06:06
中国政府总是可以反驳的,总是有理由的,它可以说,是因为当时正在开全国的一个什么会,或者正在进行一个什么活动,名字随便找一个,反正就是用一个谎言掩盖另个谎言,直到被揭露也不会认的,反正我就这样了,咋地?!
humimm
发表评论于 2020-06-08 14:05:26
大家都心里有数, 可是证据呢? 辛普森案件不就是, 你没证据就是拿他没办法。 中国老百姓也知道是怎么回事, 可是不能给西方势力递刀子啊, 最后吃亏的还不是老百姓, 所以也跟着撒谎欺骗
第七天的毛毛虫
发表评论于 2020-06-08 13:55:02
我相信新冠出现肯定比发现的要早的多,但文章里这种对比没有实际意义,第一,每年天气冷暖都不一样; 第二,对比图必须精确到具体时间, 比如都是早上11点, 如果没有确切时间点对比,那么一个是早高峰,一个是下午3点,那么这种对比有什么意义?
何所思
发表评论于 2020-06-08 13:54:42
多了一百辆车嘛,没看出啥问题啊,国情长假后看病的人多了正常,再说了,你得把每个小时的车辆都统计出来做对比嘛……新闻从业者是越来越不专业了
Whitefang101
发表评论于 2020-06-08 13:53:00
不是选了几天,而是对整个夏末到十一月的比对。据说这是最近几年对流行病观测的一个新方法。
Airi
发表评论于 2020-06-08 13:49:08
只是随意挑了两天吗?怎么能证明这不是 random variation
泰傻
发表评论于 2020-06-08 13:41:52
不懂不要瞎咧咧,不要做恶意误导,那是领导视察,武汉百姓闻讯驾车赶到医院夹道欢迎。
页次:
1
/1
每页
50
条记录, 本页显示
1
到
40
, 共
40
分页: [
1
]