Birdwatch Archive

Birdwatch Note Rating

2024-09-29 08:08:30 UTC - HELPFUL

Rated by Participant: 2E2091CF3FCE1190BC0D43510C52EBA3E7A1488EBEFB11A0C350834C74CC3A15
Participant Details

Original Note:

日本の超過死亡の原因は謎ではなく既に感染研が調査済で新型コロナの流行に応じておきていると報告しています。 https://www.niid.go.jp/niid/ja/typhi-m/iasr-reference/2640-related-articles/related-articles-532/12732-532r10.html 国として調査した豪州もそう報告しています。 https://www.aph.gov.au/About_Parliament/Parliamentary_departments/Parliamentary_Library/pubs/rp/rp2324/ExcessDeathsAustraliaFAQ#:~:text=In%20Australia%20excess%20mortality%20or,of%20the%20COVID%2D19%20pandemic. シンガポールも超過死亡は感染した人にのみ発生していると報告しています。 https://www1.racgp.org.au/newsgp/clinical/all-excess-deaths-in-singapore-linked-to-recent-co WHOと超過死亡は流行により発生しているとnatureに公表しています。 https://www.carenet.com/news/general/carenet/55642 またわざわざ研究者や国の調査報告書を見るまでもなく世界の全ての国で超過死亡と流行の時間的関係を表したグラフ一覧からも世界中で動画で謎の超過死亡と呼ばれているものが新型コロナの流行に応じて起きている事が一目寮全でわかります。 https://github.com/hmatejx/COVID_mortality

All Note Details

Original Tweet

All Information

  • noteId - 1816403829526815090
  • participantId -
  • raterParticipantId - 2E2091CF3FCE1190BC0D43510C52EBA3E7A1488EBEFB11A0C350834C74CC3A15
  • createdAtMillis - 1727597310734
  • version - 2
  • agree - 0
  • disagree - 0
  • helpful - 0
  • notHelpful - 0
  • helpfulnessLevel - HELPFUL
  • helpfulOther - 0
  • helpfulInformative - 0
  • helpfulClear - 1
  • helpfulEmpathetic - 0
  • helpfulGoodSources - 0
  • helpfulUniqueContext - 0
  • helpfulAddressesClaim - 0
  • helpfulImportantContext - 0
  • helpfulUnbiasedLanguage - 0
  • notHelpfulOther - 0
  • notHelpfulIncorrect - 0
  • notHelpfulSourcesMissingOrUnreliable - 0
  • notHelpfulOpinionSpeculationOrBias - 0
  • notHelpfulMissingKeyPoints - 0
  • notHelpfulOutdated - 0
  • notHelpfulHardToUnderstand - 0
  • notHelpfulArgumentativeOrBiased - 0
  • notHelpfulOffTopic - 0
  • notHelpfulSpamHarassmentOrAbuse - 0
  • notHelpfulIrrelevantSources - 0
  • notHelpfulOpinionSpeculation - 0
  • notHelpfulNoteNotNeeded - 0
  • ratingsId - 18164038295268150902E2091CF3FCE1190BC0D43510C52EBA3E7A1488EBEFB11A0C350834C74CC3A15