約 2,522,821 件
https://w.atwiki.jp/apukurobb/pages/20.html
番号通知とは、受信者の電話機などに発信者の番号が表示されるサービス
https://w.atwiki.jp/morjo/pages/41.html
概要 番組パーソナリティに振り分けられた番号。 「学校」という設定上、出席番号と呼ぶ。 付与規則 出席番号の付与規則としては、モーニング娘。への加入順、年齢順があげられる。 よって、10期より9期に、生田衣梨奈よりも譜久村聖に若い番号が付与される。 モーニング女学院出席番号 譜久村聖 生田衣梨奈 鞘師里保 鈴木香音 飯窪春菜 石田亜佑美 佐藤優樹 工藤遥
https://w.atwiki.jp/acitys/pages/122.html
塔野高速鉄道など このページでは,塔野高速鉄道及び新都メトロの一部路線での列車番号の付番規則について説明する。 A線とB線 基本的に,塔野高速の路線には上りと下りという概念はない。その代わり,A線とB線という呼称で方向を定めている。基本的にA線は駅番号が01に向かう方向となっている(新都大海ライン及び青葉浜線は逆順)。新都環状線は外回りがA線。列車番号はA線が奇数,B線が偶数となっている。 運用番号 列車番号は2種類あり,片方は運用番号と呼ばれる。これはどの運用がこの列車に就いているかを表すものであり,次のように表される。 A1105T 各記号の解説 A 列車の方向を表す。B線ならB。 11 列車が始発駅を発車した時間を表す。基本的には04〜25(翌日の1時台に発車する列車は25を用いる)だが,1時間内で2度目の運用だと30を,3度目だと60を加える。また臨時列車も60を加える。 05T 路線ごとの運用番号を表す。基本的には滞泊場所(出庫場所)ごとに01,02〜,と割り振られる。01〜が基本的には検車区で,駅での滞泊は31〜などが割り振られる。基本的に奇数,偶数の区別はないが,新都環状線は外回りが奇数,内回りが偶数となっている。Tは所属検車区を表す記号で,路線記号または検車区記号から1文字取られる。 T 塔野検車区 H 判ノ谷検車区 N 新奈川検車区 K 中津田検車区 Y 良住検車区 (無し) 柚木検車区 雨川高速鉄道 運用番号の1の位の奇数が上り(ただし春咲本線は下り)、偶数が下り(春咲本線は上り)である。 春咲本線 A 春咲本町・白春始発 B 新都中央・春沢始発 C それ以外
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「コマンド番号.txt」を元にしていますが、改変追加されています。 オリジナルはプログラムに付属のテキストをご覧下さい。気がついた事があれば随時編集してください。 コマンド番号とは 画像 コマンド番号 コマンド番号とは 画像 ボタンの画像はToolButton.bmp読み込んで使用しています。 このbmpファイルを変更すれば、ボタンの外観もかわります。 コマンド番号 1次へ進む 2前に戻る 31つ進む 41つ戻る 5PAGEDOWN 6PAGEUP 7固定ページ進む 8固定ページ戻る 9固定ページ割合進む 10固定ページ割合戻る 11最終ページへ 12先頭ページへ 13指定ページへ 14ファイルビュー 151頁,2頁切り替え 16スクロール← 17スクロール↑ 18スクロール→ 19スクロール↓ 20拡大 21縮小 22画面サイズに合わせてウインドウサイズ変更 23フルスクリーン切り替え 24倍率固定表示 25縦横どちらか合わせる 26ウインドウサイズに合わせる 27原寸サイズで表示 28スケール指定 29ルーペ切り替え 30ルーペ半径拡大 31ルーペ半径縮小 32ルーペ倍率拡大 33ルーペ倍率縮小 34サムネイル表示(1画面) 35サムネイル表示(8列) 36サムネイル決定 37サムネイルキャンセル 38サムネイル選択← 39サムネイル選択↑ 40サムネイル選択→ 41サムネイル選択↓ 42Avisynthフィルタ有効無効切り替え 43Avisynthフィルタ設定ダイアログ表示 44-63Profile1-20 64ファイルを開く 65保存 66クリップボードから貼り付け 67クリップボードへコピー 68印刷 69ページ設定 70終了 71画像情報表示 72画像サイズに合わせる 73フォルダツリー表示 74次のフォルダへ移動 75前のフォルダへ移動 76次のサブフォルダへ移動 77前のサブフォルダへ移動 78ブックリスト表示切り替え 79マーキング 80マーカーに移動 81お気に入りに登録 82マウス左右ボタン切り替え 83左開き、右開き切り替え 84-93ini保存1-10 94-103ini読み込み1-10 104設定ファイルインポート 105設定ファイルエクスポート 106縦サイズを揃える 107縮小はするが拡大はしない 108フォルダ移動自動式へ(リピート状態) 109リピート状態へ(非リピート状態) 110再生 111一時停止 112逆再生 113一時停止 114サムネイル表示(カスタム) 115プレイリスト表紙サムネイル(1画面) 116プレイリスト表紙サムネイル(8列) 117プレイリスト表紙サムネイル(カスタム) 118お気に入り表紙サムネイル(1画面) 119お気に入り表紙サムネイル(8列) 120お気に入り表紙サムネイル(カスタム) 121履歴表紙サムネイル(1画面) 122履歴表紙サムネイル(8列) 123履歴表紙サムネイル(カスタム) 124停止 125ウインドウ最小化 126ウインドウ最大化 127先頭に白紙追加ON/OFF 128スクロール兼ページ進む 129環境設定 130スクロール兼ページ戻る 131本棚表示切り替え 132目次表示切り替え 133別ウインドウ表示 134表紙サムネイル 135目次項目進む 136目次項目戻る 137自動見開き表示 138自動単ページ表示(上下分割) 139自動単ページ表示(左右分割) 140上のフォルダへ移動 141サムネイル再描画 142フォルダを開く 143 ファイル閉じる 144 ファイル更新 145 目次追加/削除 146 タスクトレイに格納 147 非リピート状態へ(フォルダ移動自動式状態) 148 選択範囲指定(始点) 149 選択範囲指定(終点) 150 コピー 151 貼り付け 152 切り取り 153 削除 154 元に戻す(Undo) 155 やり直し(Redo) 156-163 ユーザコマンド1-8 164 白紙ページ挿入 165 URL開く 166 ツールバー表示切り替え 167 スケールモード切替 168 外部プログラムで開く 169 ファイル検索 170 ファイル追加 171 全削除
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番号制限 同番号のカードはデッキに４枚までしか入れることが出来ない、という制限。 Lyceeと違い、同名制限はデッキ制限ではなくなった。
https://w.atwiki.jp/dcpgta/pages/74.html
プロフィール 名前 眠り民(ねむりたみ) みんみん(みんみん) 職業 メカニック・カーディーラー 宝石商（自称） 民俗学者（自称） プレイヤー MinMin-眠民- SNS 眠民-MinMin- 配信場所 YouTube(定期) / Twitch(不定期) 基本情報 自称民族学者のメカニック。現在は宝石商としても活動している。 遺跡を求めて探検中にトラップに引っ掛かり、サソリの毒を受けて記憶が曖昧な状態で街にやってきた。 しっくり来る服装を探す中でコスプレをしているらしい。 最近では車いじりにハマり、黒市民・白市民の区別なくただひたすら修理に明け暮れている。 初日から全装飾品の金額を調べるなど学者ならではのデータ収集癖がある。 フリーランスの最高効率手段をリサーチするなどの検証癖も持っている。 宝石・金・銀の買取をしており、宝石商を自称している。 一人ひとりの用途に合わせて車の相談に乗っており、装飾もイメージに合わせるのが好き。 長い人だと1時間相談に乗っていたこともある。 全車種試乗し、乗り心地の検証を行ったり、RGBも1単位で3時間いじり続ける謎のこだわりの持ち主。 すべての検証データをシートで管理していて、頻繁に手書きメモも取っている。 コスプレリスト（公開中済みのみ）※ネタバレあり + ... 美食家ドリコ（元ネタ：ト〇コ） 成歩堂龍二（元ネタ：逆転〇判1-3） レ〇トン教授（元ネタ：レ〇トン教授） スター〇ード（元ネタ：ガーディアンズ・〇ブ・ギャラクシー） グリーンア〇ー（元ネタ：グリーンア〇ー） ゲ〇ジ（元ネタ：〇W） エドワード・ヘルリック（元ネタ：鋼のアレ） ボルト住民（元ネタ：Fall〇ut） コーストライダー（元ネタ：ゴースト〇イダー） ラケット（元ネタ：ガーディアンズ・〇ブ・ギャラクシー） 月の騎士（元ネタ：ムーンナイト） HITAMAN（元ネタ：ヒット〇ン2） 吉良吉アキ（元ネタ：ジョジ〇） 配信アーカイブ 2024年 - 開く 配信日 # 配信タイトル 備考 05/19 9 【#DCPグラセフ】ブラックマーケット見つかったから、今日はまったりライフ【GTAV】【RP鯖】 05/18 8 【#DCPグラセフ】【#DCPグラセフ】メカニックをやったり、石集めたり、黒い情報集めたり【GTAV】【RP鯖】【GTAV】【RP鯖】 05/12 7 【#DCPグラセフ】コスプレのストックがかなり増えてきたよ【GTAV】【RP鯖】 05/11 6 【#DCPグラセフ】メカニックやりつつ、宝石掘り！でもやっぱりコスプレも作ろう【GTAV】【RP鯖】 05/11 5 【#DCPグラセフ】なんだかんだで宝石商とメカニック＆車屋に落ち着いた、今日この頃【GTAV】【RP鯖】 05/06 4 【#DCPグラセフ】美食家だったり、宝石商だったり、情報屋だったり何者なんだろ？【GTAV】【RP鯖】 05/05 3 【#DCPグラセフ】美食家みんちが行く！宝石商だったり、情報屋もやり始めたい？！【GTAV】【RP鯖】 05/04 2 【#DCPグラセフ】美食家みんちが行く！今日も生きるためにお金稼ぎ！【GTAV】【RP鯖】 05/03 1 【#DCPグラセフ】キテレツな街で初日遊んでみる！【GTAV】【RP鯖】 🔝ページTOPへ
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鎮守府迎撃広場 グラセスタ西地区／抜闘街 グラセスタ西地区／睡蘭街 グラセスタ西地区／英知の坂 藍鷹騎士団駐屯地／正門 藍鷹騎士団駐屯地／城壁 グラセスタ西地区／西神殿街 光覆の塔／1層 光覆の塔／2層 光覆の塔／3層 光覆の塔／4層 光覆の塔／5層 光覆の塔／6層 反黒の刻堂／下層 反黒の刻堂／上層 神聖領域門／西区画 神聖領域門／東区画 グラセスタ東地区／反逆回廊 神王殿／1層 神王殿／2層 神王殿／3層 神王殿／4層 グラセスタ東地区／重魔制兵廠 グラセスタ東地区／闘技場 グラセスタ東地区／広場 グラセスタ東地区／謡姫街 鎮守府迎撃広場 入手アイテム：ぼすねこ グラセスタ西地区／抜闘街 魔王石：配達11秒の報酬、ねこを20回捕まえる 入手アイテム：くろねこ、しろねこ、みけねこ、とらねこ 配達：ドワーフの男女神の滴、治癒の水、闘技の羽、女神の首飾り、魔王石、コイン 商人の男1章 歴戦の指環：3000GP 2章 塔の首環：5000GP 3章 マースティア：15000GP イーリュンの賭博場BOSS：狂化ルアーダデモン、魔獣ヘルスパウロ ユナギイベントで侵入 分岐：勝利／敗北 魔王石：檻を調べる（要：暗視3） グラセスタ西地区／睡蘭街 魔王石：お店を調べる、娼館でルチッラを抱く 娼館 娼婦ヴェガル GP2000 娼婦サリアンヌ GP3000 鳥人シフィー - 調査：撒餌の谷の女 騎匠マルグリット - 4章 闘技場で勝利検分証を貰う ルチッラ１ - ヴェガルを6回買う鳥人シフィーを買う ルチッラ２ - ルチッラ1回目を終えるサリアンヌを6回買うルイズ・プロアを買う 歪魔ルイズ・プロア - ユリーシャ - 娼館に配属させる グラセスタ西地区／英知の坂 魔王石：老人の足元を調べる 入手アイテム：シルバーコイン 藍鷹騎士団駐屯地／正門 魔王石：木の根元を調べる 入手アイテム：藍鷹騎士の剣 必要スキル盗賊1：黄の宝石 藍鷹騎士団駐屯地／城壁 魔王石：隅を調べる グラセスタ西地区／西神殿街 魔王石：木箱の隅を調べる 入手アイテム：治癒の水、月見草 光覆の塔／1層 魔王石：本棚を調べる 入手アイテム：治癒の水、女神の滴 入手アイテム（7章）：耐久強化材、治癒の水、神聖の絵札、闘技の羽 光覆の塔／2層 魔王石」壺の中を調べる 入手アイテム（7章）：巨人の秘石、盤石の秘石、女神の封瓶、イーリュンの聖印、治癒の水、魔防強化材、魔攻強化材 光覆の塔／3層 魔王石 リリカの寝台を調べる 入手アイテム：魔導操殻・Ⅱ型、歴戦の指環、魔術師の闘衣、ミスリルプレート 入手アイテム（7章）：歴戦の指輪、天の首輪 光覆の塔／4層 魔王石：階段の下の部屋の本棚を調べる 入手アイテム：水流の絵札、火炎の絵札、風の絵札 入手アイテム（7章）：神聖の絵札 光覆の塔／5層 魔王石：棚を調べる 入手アイテム：闘技の羽、治癒の水 光覆の塔／6層 魔王石：花瓶を調べる 入手アイテム：治癒の水、命中強化結晶、再動の靴、勇気の封盾 反黒の刻堂／下層 魔王石 すべての結界を解除 入手アイテム：闘技片、物防強化材、金の錘 必要スキル光使い4 守護天使の鎧 氷使い4 氷鏡の衣 反黒の刻堂／上層 魔王石 １つ目の穴付近、上空から落ちてくる 入手アイテム：闘技の羽、命中強化材、シルバーコイン 必要スキル雷使い4 風神傘 土使い4 魔導操殻・Ⅵ型 神聖領域門／西区画 魔王石 通路途中、上空から落ちてくる 入手アイテム：軍神の指輪、不動の靴 神聖領域門／東区画 入手アイテム：魔術師の闘衣 グラセスタ東地区／反逆回廊 神王殿／1層 魔王石：壺の中 入手アイテム：巨人の秘石、冷気の絵札、闘技の羽、回避強化材 神王殿／2層 魔王石：引き出しの中 入手アイテム：レーヴァテイン、魔弓ゼオ、貫通無効の首飾り 神王殿／3層 魔王石：寝台を調べる 入手アイテム：勇気の封盾、ゴールデンハンマー、聖賢者の首輪、命中強化結晶、大天使の絵札、闘技の羽、聖者の秘石 神王殿／4層 魔王石：正面から玉座を調べる、裏から玉座を調べる 入手アイテム：30000GP、ロヴァリス、イーリュンの封瓶、闘技王の衣、魔導操殻・Ⅷ型 グラセスタ東地区／重魔制兵廠 魔王石：鉄巨人を調べる（要：遺物学3） グラセスタ東地区／闘技場 魔王石：屋根の上（要：気流1）、闘技場個人戦でナス撃破、闘技場団体戦でドラゴンゾンビ撃破 グラセスタ東地区／広場 魔王石：噴水を調べる グラセスタ東地区／謡姫街 魔王石：屋根の上（要：気流1） 娼館 ロセーラ 5000GP ロセーラ＆マルツィア 10000GP ロセーラ3回ザルドネから貢献証を預かる アルテライラ - ロセーラ＆マルツィア2回
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画像番号は下から四桁目、 つまり千の位が1秒進むごとに1増える！ つまり画像番号の下2桁は千分の1秒と百分の1秒って事であり、 人間の知覚能力でこれのぞろ目を意図的に回避する手段なんてないから、 おとなしく刺さりやがれって事だ！
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ワクチン / ワクチンのロット別考察 ● ワクチン ロット番号〔twitter検索〕 【河野太郎】 河野くんよ、義務化義務化言うなら、国会議員にワクチン5回義務化を最優先に考えないと。国政に携わる先生たちが一度も接種してないなんて、国民の納得が得られませんから。 なっ！そうだよな、みんな。 — びんぼ♬ (@binbou415) February 12, 2023 まず河野さんが ロット番号EX3612 のワクチンを ５回打って欲しい‼️ 打ったふりはダメw 💉💉💉💉💉💉💉 https //t.co/1o3zGMWYTj pic.twitter.com/sohcFemkz2 — 中島みゆ吉(きち) (@cKGBh6GItx2MJ4C) February 13, 2023 pic.twitter.com/ML4GPTsHZ7 — みんみん (@sara07804) January 23, 2023 ■ Uh, That's Not A Conspiracy Theory 「market-ticker.org」より機械翻訳 + ... 「今回は単なる雑談です。」とありますが、気になる内容だなぁ〜🤔 これね⇩🧐https //t.co/A437KdKNz7 道程はとても長くなる https //t.co/zOctuxcO9V — あかいひぐま🎗 (@akahiguma) January 8, 2022 えー、それは陰謀論ではありません The Market Ticker - Cancelled ® - What 'They' don't want Published えー、それは陰謀論ではありません*。 [コメントを有効にする］ -19 *******sによる死亡率には、ロット番号によって統計的に有意な偏りがある」という衝撃的な主張をしている記事がThe Exposeから出回っています。 私が最初に注目したのは、特定の人を殺すために意図的にロットが配布されたと叫ぶティンフォイルハットの人々でした。言い換えれば、特定の *****-19 ******* ロットは、あらゆる目的のために毒殺されたのです。 それはあり得ないことなので、私はそれを反証するために、アルミホイル帽子の人たちの頭にほうきの柄を当ててみた。 しかし、私が発見したのは、興味深くもあり、また非常に気になることでもありました。 特に2億人の人口と4億回の投薬量を扱う場合、ロットは非常に大きくなります。 ロットが特定のコホートに優先的に割り当てられていないと仮定すると（例えば、あるロットがすべての老人ホームに割り当てられるなど）、副作用はロット間で均等に分布するはずです。 重大な製造品質上の問題があるか、体内でどのように作用するかを理解せずに製造したため、再現性のある結果を得るために必要なコントロールができなかったのです。 つまり、あるロットは大丈夫だが、他のロットは汚染されていたり、有効成分の量が多すぎたり少なすぎたり、注射したときに体内で他のものよりもスパイクプロテインが大量に生成されるものがある、などです。 あるいは もっと悪いのは、異なる結果が出るように、意図的にロットが分けられていることです。これは、差をつけて人を殺すような何らかの悪意があるか、メーカーが各ロットに何が入っているかを知っていて、意図的に内容を変えているので、無認可の実験を一般の人々を対象に大量に行っていることを意味します。 あるいは おそらく最悪なのは、報告が意図的に隠蔽されていることである。負傷者や死亡者の割合は変わっておらず、上記2つの問題のいずれかを抱えている人はたくさんいるが、意図的に報告されていない。ほとんど瞬時に検出されており、医療従事者はジャブに関連する重大なこと（例えば死亡）を報告しないように指示されている。 さて、VAERSについてお話しましょう。 VAERSからは公開されているデータを入手することができますが、VAERSは意図的にロットによる結果の違いを見分けることを困難にしています。 なぜか？ それは、ワクチンの詳細情報（メーカー、ロット番号など）を別のファイルに分けているからです。 つまり、単純にExcelに読み込むだけでは意味がなく、Excel自体で2つの表を相関させて一致させようとすると、ファイルのサイズが非常に大きいために問題が生じるのです--実際、私がそれをやろうとするとExcelが吹き飛んでしまいました。 しかし、これは外部へのデータエクスポートの問題であり、HHS内部では、相関関係を調べることは難しいことではありません。 実際、VAERSの要点は、人々が大きさに狂う前に相関関係を見つけ出し、それを未然に防ぐことにあります。 少し歴史を振り返ってみましょう。VAERSが誕生したのは、1970年代にDTP注射の製造業者が品質管理上の問題を抱えていたからです。 あるロットには有効成分が過剰に含まれており、他のロットにはほとんど含まれていませんでした。 これにより、予防接種を受けた子供たちが大量の悪い反応を示し、親たちが訴訟を起こしたのです。 賠償責任保険が使えなくなる恐れが出てきたため（強制的に予防接種を受けなければならない子供たちを騙しておいて何を言うか）、メーカーはDTP療法を中止し、******* をすべて市場から撤退させると脅した。 議会は、製薬業界が意図的に撒いたパニックの脅威に対応するため、******* 企業に免責を与え、基本的に、******* に騙された家族に支払うための税金と仲裁制度を設けた。 罪を犯した企業に自分たちが引き起こした傷や死を負わせるのではなく、議会はメーカーに自分たちの過失の結果を免除し、注射1本1本に少額の税金をかけて損失を社会化したのである。 これにはVAERSが関わっています。 VAERSが有害事象を過小評価しているのは、「必須」とされながらも臨床的判断に委ねられているためであり、これらのジャブやその他のジャブに悪い副作用があると信じることには大きなバイアスがかかっているからである。 さらに、報告を怠った場合の民事・刑事上の罰則はありません。 *****-19 のジャブで悪い副作用が出た人の中には、医者に行った後にソーシャルメディアに現れ、自分の記録を探そうとした人がいることがわかっています。カードのロット番号を知っていれば、何が起きたのか、何が起きたのか、何日に起きたのかを知ることは非常に簡単ですが、医者はそれを提出しませんでした。 このような報告書を提出するにはかなりの時間がかかるし、医師は政府や他の誰かからお金をもらっているわけではないので、偏見がなくても、提出しないと厳しい罰則がない限り、仕事をしない人がいるのは当然だ。 実際には何の罰則もありません。 過剰報告については、信頼できる境界線はありませんが、推定では実際の有害事象の3％から10％しかデータベースに入らないと言われています。 つまり、有害事象の発生率は、VAERSの10倍ということになります。 しかし、興味深いことに、VAERSの輸出は、故意にせよ偶然にせよ、一般の人々が傷害や死亡と******* ロット番号との間に将来的な相関関係を見出すことが難しいように設定されていたようです。 メーカーが元々品質管理に問題を抱えていたという、まさにこの状況がVAERSの存在理由であることに注意してください。 もし議会が実際に問題解決に関心を持っていたら、これは最も簡単に監視できる種類のものであり、定期的に報告されるだろうと思うでしょう。 また、有害事象を報告しなかった場合、民事上および刑事上の強い罰則があると思うでしょう。 このデータは2つのテーブルに分かれており、VAERSが公表しているような相関関係はありません。また、VAERSのサイトには、イベントをロット番号ごとに比較してグループ化するような、簡単で迅速な報告はありません。 このような分析をVAERSのホームページから行うことは可能ですが、簡単ではありません。 (さらに、これも意図的に分析を困難にしているのですが、VAERSはロットごとの注射数を記録・報告していないため、ある安定した分母への規範化が文字通り不可能なのです。 もしこれが偶然だと思うなら、私は橋を売っています。 とても素敵な橋ですよ) しかし、キリギリスさん、私にはPostgresがあります。 実際、あなたがこの記事を読んでいるということは、私がPostgresを持っていて、それに対してどのようにプログラムするかを知っているからです。 Postgresは、他のデータベースと同様に、外国のキーに関連する何かを取得し、それを関連付けることが非常に得意です。 実際、それはデータベースの主要な強みの1つです。 VAERSでも使用していると思われるSQLは素晴らしいと思いませんか？ そこで、ここにある2021年のデータを使って、まさにそれをやってみました。 そして..... 気に入らないかもしれませんが。 ベーステーブルとVAERS-IDに関連するメーカーテーブルを読み込んで、次のようなクエリを実行しました。 karl= select vax_lot(vaers_vax), count(vax_lot(vaers_vax)) from vaers, karl= select vax_lot(vaers_vax), count(vaax_lot(vaers_vax)) from vaers, vaers_vax where vaers_id(vaers) = vaers_id(vaers_vax) and died='Y' and vax_type='*****19' and vax_manu(vaers_vax)='MODERNA' group by vax_lot(vaers_vax) order by count(vaax_lot(vaers_vax)) desc; これによると VAERSデータから、レポートIDが悪い反応を起こした人のテーブルにあり、その悪い反応とは死亡したことであり、******* が *****-19 ******* であり、製造者がMODERNAであるロットを選択し、そのロットのインスタンスをカウントする。 ロットごとの死亡者数の降順で結果を並べる。 VAX_LOT｜カウント 039K20A｜87 013L20A｜66 012L20A｜64 010M20A｜62 037K20A | 49 029L20A｜48 012M20A | 46 029L20A｜48 012M20A｜46 024M20A｜44 012M20A｜46 024M20A｜44 027L20A｜44 015M20A | 43 025L20A | 42 026A21A | 41 013M20A | 41 013M20A｜41｜016M20A｜41 022M20A | 41 030L20A | 40 026L20A｜39 007M20A | 39 013A21A | 36 013A21A｜36 031M20A | 35 032L20A | 35 010A21A | 33 011J20A | 33 030A21A | 33 028L20A｜32 028L20A｜32｜011L20A｜32 004M20A｜32 025J20-2A｜31 --これは何だ？(´・ω・`) 041L20A｜31 011M20A｜31 031L20A｜30 032H20A｜29 030M20A｜28 042L20A｜27 不明｜27 006M20A | 27 012A21A | 25 002A21A | 25 043L20A | 24 032M20A | 24 023M20A | 23 040A21A | 23 027A21A | 23 017B21A | 22 036A21A | 20 不明｜19 020B21A | 19 047A21A | 19 006B21A | 18 19 020B21A｜19 047A21A｜19 006B21A｜18 044A21A｜17 038K20A | 17 048A21A | 15 003A21A | 15 014M20A | 15 031A21A | 15 031B21A | 15 021B21A | 15 025A21A | 14 007B21A | 14 003B21A | 14 001A21A | 13 038A21A | 13 025B21A | 13 001B21A | 12 046A21A | 12 027B21A | 11 045A21A | 11 038B21A | 11 025J20A | 11 002C21A | 11 016B21A | 11 036B21A | 11 039B21A | 10 002B21A | 10 018B21A | 10 019B21A | 10 008B21A | 10 029K20A | 10 029A21A | 10 028A21A | 9 047B21A | 9 001C21A | 9 044B21A | 8 045B21A | 8 009C21A | 8 048B21A | 8 026B21A | 8 UNKNOWN | 7 039A21A | 7 040B21A | 7 046B21A | 7 032B21A | 7 038C21A | 6 030M20A｜6 027C21A | 6 008C21A | 6 006C21A | 6 004C21A | 6 047C21A | 6 007C21A | 5 025C21A | 5 042B21A｜5 043B21A | 5 025J202A｜5 -- 上のものと同じ？ 052E21A｜5 003C21A｜5 030B21A｜5 030A21A | 5 016C21A｜5 017C21A | 5 N/A | 5 ロット番号なし｜5 037A21B｜5 037B21A | 5 024M20A｜4 031L20A｜4 003B21A｜4 026A21A | 4 041B21A | 4 005C21A | 4 033C21A | 4 035C21A | 4 021C21A | 4 040A21A｜4 041C21A | 4 006D21A｜4 022C21A | 4 037K20A｜4 037K20A｜4 048C21A｜4 03M20A | 3 008B212A | 3 039K20A | 3 024C21A | 3 016M20A | 3 038K20A | 3 025B21A | 3 033B21A | 3 026C21A | 3 モデルナ｜3 033C21A | 3 014C21A | 3 ..... 1人以上の死亡者が関連しているユニークなロット・エントリが547件あります。 ロット番号の中には、間違った形式のものや欠落しているものもあります。 これは珍しいことではなく、実際、人々が入力を行う際に物事を正しく処理できないという通常の失敗を示唆しています。 例えば、上記の結果の「Moderna」は明らかにロット番号ではありません。 私はこの点に関してデータセットを「きれいに」しようとはしていませんし、VAERSも数ヶ月後に「申し立てられた」報告のフォローアップを行っていますが、明らかにそうではありません。 実際、20件以上の関連死が発生したすべてのロットを占めるのは50件以下であり、547件のユニークエントリーのうち、10件以上の関連死が発生したすべてのロットを占めるのは100件以下である。 均等に配分されていますね。 ファイザーはどうでしょうか？ VAX_LOT｜カウント EN6201｜117 EN5318｜99 EN6200 | 97 EN6198｜89 EL3248 | 86 EL9261｜84 EM9810 | 82 EN6202 | 75 EL9269 | 75 EL3302 | 69 EL3249 | 67 EL8982 | 67 EN6208 | 59 EL9267 | 58 EL9264 | 57 EL0140 | 54 EN6199 | 54 EJ1686 | 51 EL9265 | 50 EL1283 | 48 ER2613 | 48 EN6204 | 47 EN6205 | 45 EK9231 | 43 EL3246 | 43 EN6207 | 41 EN6203 | 41 ER8732 | 40 EL1284 | 39 EL0142 | 38 EJ1685 | 38 ER8737 | 37 EN9581 | 36 EN6206 | 35 EP7533 | 35 EL9262 | 34 EL9266 | 33 EL3247 | 32 ER8727 | 28 EP6955 | 27 ER8730 | 26 EW0150 | 25 EK5730 | 24 EP7534 | 24 EM9809 | 22 EK4176 | 22 EH9899 | 21 EW0171 | 21 不明｜20 ER8731 | 19 ER8735 | 18 EW0172 | 18 EL9263 | 17 EW0151 | 15 ER8733 | 15 EW0158 | 14 EW0164 | 14 EW0162 | 14 EW0169 | 14 ER8729 | 13 ER8734 | 13 不明｜13 EW0153 | 13 EW0167 | 12 EW0168 | 10 EW0161 | 10 EW0182 | 9 ロット数なし｜8 EW0181 | 8 EW0186 | 8 ER8736｜8 EW0191 | 8 FF2589 | 7 EW0173 | 6 EW0175 | 6 FA7485 | 6 EW0177 | 6 FD0809 | 6 301308A | 6 EW0170 | 6 FC3182 | 6 EW0217 | 6 EK41765 | 5 EW0196 | 5 EW0176 | 5 EW0183 | 4 EN 5318 | 4 エル3249｜4 EW0178 | 4 EW0179 | 4 EW0187 | 4 FA6780 | 4 FA7484｜4 EN 6207｜4 ファイザー社は、少なくとも1人の死亡者に関連する395のユニークなロット番号を持っていますが、やはり、明らかに偽装されたものもいくつかあります。 しかし、繰り返しになりますが、均等に分布しています。1つのロットであるEN6201が117人の死亡と関連しており、50人以上と関連しているのは20人未満であるなど、乱暴な過剰発現があります。 笑うに笑えないので、039K20Aの年齢分布を見てみよう。 karl= select avg(age_yrs) from vaers, vaers_vax where vaers_id(vaers) = vaers_id(vaers_vax) and vax_type='*****19' and vax_manu(vaers_vax)='MODERNA' and vax_lot(vaers_vax)='039K20A' and age_yrs is not null; 平均値 51.4922202119410700 (1行) さて、この注射を受けて悪い反応が出た人（テーブルに有効な年齢が入っていた人）の平均年齢は51歳です。 死亡者数が33人の030A21Aではどうでしょうか？ karl= select avg(age_yrs) from vaers, vaers_vax where vaers_id(vaers) = vaers_id(vaers_vax) and vax_type='*****19' and vax_manu(vaers_vax)='MODERNA' and vax_lot(vaers_vax)='030A21A' and age_yrs is not null; 平均値 61.1097014925373134 (1行) 老人ホームにいるお年寄りに、とても厄介な結果をもたらすワクチンを打って、お年寄りは死にましたが、それはワクチンが原因ではなく、もっと確率の低い2回目のワクチンがすべて若い人の腕に入ったから、お年寄りは死ななかったのだ、という議論が出てきました。 致死率の低い2回目の接種では、平均して高齢者に悪い反応が見られたが、死亡者数は少なく、しかも10歳も差があったのである。 さらに悪いことに、死亡率が「高い」ロットは、有害事象の合計でも「高い」のです。 もし、死亡例があるロットの一般的な病態と関連していなければ、相関関係はないはずだが、実際にはある。 おやおや。 さらに、「悪い」ロットと最初に報告されたトラブルとの間には、確かな相関関係はありません。 最悪のModernaは、1月の最初の日に悪い報告があった。 しかし--172件の報告しかない同社の******* の別のロット（有害事象の合計では最悪のロットの20分の1）では、1月6日に最初の有害事象の報告がありました。 元々の巨大な取り込み率に対して、合理的なバンプで均等に配分されているものは何か？ 人が死んだとき。 実際に****、何が起こっているのか？ CDC、NIH、FDAがこのことを知らないとでも言うつもりか？ このデータをデータベースに取り込んで 30秒でクエリを実行して 特定のロット番号に関連した 死亡率や危険率が異常に高いことを 瞬時に特定することができます その関連性の分布は生産と使用のすべてのロットに おいて合理的に均等か、少なくともそれに近いはずなのに？ そして、明らかに「クリーン」な説明の可能性（死亡率の高いロットが高齢者に投与された可能性がある）を見つけようとしましたが、すべての有害事象報告書を見ても、それは単に存在しませんでした。 死亡した人の平均年齢が同じで、関連する死亡数が10倍のModernaのロットがあります。 そして、報告された死亡日を見てみると、.... 均等な分布に近いものがあります。 つまり、最初の月に高齢者が一度に殺されたわけではないのだ。 説明しようとしていたことはこれで終わりです。 興味のある方は、有害事象を報告した州の観点から、最も厄介なロットは文字通り至る所にありました。 ほとんどのロットで関連する死亡数が一桁である場合、結果の分布は「ある程度近い」とは言えません。 また、「死亡」というフラグを外すと、同じような相関関係が現れるのも興味深いことではないだろうか。 つまり、ほとんど何も報告されていないロットがたくさんあるということだ。 Modernaの場合、結果の最初のページ（約85ロット）では、有害事象の合計に3倍以上の差があります。 最悪のロットである87人の死亡者を出した039K20Aは、死亡率が最悪であるだけでなく、4,000件以上の有害事象の報告があります。 この報告書の数百項目を掘り下げてみると、別のロットである025C21Aの417番で5人が死亡した有害事象の総数がわかります。 大量に生産され流通している薬で、2つのロット間の有害事象発生率が約10倍、同じ2つのロット間の死亡率が17倍であることを、「高齢者が一方のロットを手に入れ、もう一方のロットを手に入れなかった」という理由では説明できず、ランダムな偶然では説明できない何かが発生したことを示す悲鳴ではないと、あなたは本当に言おうとしているのですか？ ing railroad tieで頭を殴られないと目が覚めない人もいるでしょうから、写真でご紹介しましょう。 これはファイザーの死亡者数をロット別に並べたもので、最悪のものから最高のものまであります。 普通に見えるでしょう？ 覚えておいてほしいのは、あるロットでの死亡者数がゼロであっても、システムに登録されていないために出てこないということです。 あらゆる種類の有害事象についてはどうでしょうか？ (特に2つ目のグラフでは、「1」が多く、無効なロット番号があります。 しかし、左側はその通りです）。 もっと大きな問題があります。 同じ内容のModernaのグラフを見てみよう。 まず、死亡者数です。 そしてAEの.... これらは別の会社です。 さらに悪いニュースを見たいですか？ 全く異なる技術であるJANSSENも同じ曲線を描いています。 そして 皆さん、これは何でしょうか？ 指示書」の作成には何か本質的なものがあり、それがどのように提供されたとしても、結果的にジャブのバッチの中で非決定的な結果をもたらし、それがコントロールされなかったのでしょうか。 これはパワーロー（指数）分布であり、ステップ関数でもなければ、正規分布や均等分布でもありません。 一貫性があると言われている製造プロセスでは、このようなことは起こりません。また、死亡日が実際には合理的に分布していることから、無実の説明となりうる潜在的な交絡因子（悪い人はみんな早くに死んでしまい、「何か」で死んだ年寄りはみんな早くに死んでしまったが、彼らはみんな最初にジャブを受けたので、*******sではなかった）は無効になっています。 医師は報告を止めるように言われたのでしょうか？ HHSはPREP法に基づいてそのような命令を出すことができ、そのような命令を出しても司法審査はないことに注意してください。 彼らは？ これには説明が必要です。 3社ともスパイクタンパクを使用しており、2社は3社とは異なる技術を使用している。3社とも、スパイクを直接投与するのではなく、体内でスパイクを生成させており、3社とも、あるロットでは人々を右往左往させる乱暴な偏りがあるが、他のロットでは統計的には人々を騙すことはない。 このデータは、吸引技術の欠如が原因であるという仮説も排除している。つまり、時折誤って静脈に入ってしまうことで全身に行き渡るということだ。 それはロット固有のものではないでしょう。 次に、VAERSが答えられない質問をします。人に迷惑をかけるロットとそうでないロットの間に有効性の違いはあるのか？ 私たちはまだ愚かではないのでしょうか？ 統計的に見て、あらゆる種類の有害事象は、ブランドに関係なく、一握りのロットで発生しています。 残りのロットは少数の悪い結果を生み出し、ごくごく少数のロットが膨大な割合の害を生み出しているのです。 最悪のロットの中には、有害事象の発生率が低いロットよりも平均年齢の分布が低いものもあります。 また、「悪い」ロットと同様に、「良い」ロットの1つには1月の初めに最初のAE報告があったので、使用時期にも関係がありません。 これら3つの******* に共通しているのは、3つとも人体がスパイクタンパクを産生し、それが免疫系に攻撃されて抗体を産生することに依存していることであり、問題のある物質を直接体内に導入するものではない。 J J社とPfizer/Moderna社の製剤では誘導のメカニズムが異なるが、いずれも同じ問題を抱えている。 データに示された差は、投与されたコホートに関連した合理的な説明を超えたものであり、報告された全事象（死亡例だけではない）の人の平均年齢は、特定のロットのリスク上昇とも相関していないので、明らかに接種者の年齢とは関連していない（例：「特定のロットの人たちは全員死亡した」など）。 AE 率の高いロットはすべて使用期限が早いが，AE 率の低いロットの中にも使用期限が早いものがあるため，「しかし，リスクの高い人が先に使用した」とデータを説明しようとしても失敗する． つまり、病原体の一部が病的な能力を持っているときに、その一部を体内で産生させること（スパイクの場合はそうであることがわかっています）は、商業的な製造プロセスでは十分にコントロールできないというのが、最もフィットする仮説です。 つまり、コロナウイルスを直接投与するのではなく、ベクターを用いて、どのような方法（ウイルスベクターやmRNAなど）で投与しても、許容できる安全性プロファイルは得られないということです。 ここで用いられている大前提、つまり、量をコントロールできる場所に直接導入するのではなく、免疫システムが識別した病原体を体内で生成させるという方法は、失敗です。 これを行うものを「*******」と呼ぶ前提全体がインチキであり、コロナウイルスの文脈では、これを安全に行うことはできないかもしれません。 VAERSを運営している人々は、意図的に見ていないか、そのようなことが起こっていることをよく知っていて、意図的に何も言っていないか、ダウンロードしたものを少し見ただけでは見つからないような方法でデータを分離しているか、あるいはすぐに気付いていて意図的に報告を抑えているかのいずれかです。 もしこれらの企業が、バイデンやトランプがやったことの結果として、民事訴追や刑事訴追を免れないのであれば、原告団は何ヶ月も前に ******* を這い上がっていただろう。 このことは、CDC、NIH、FDAのすべての関係者とともに、すべての政治家の尻に叩き込まれるべきです。 彼らはこれが起こっていることを知っています。これを分析して見つけるのに数分かかりました。 いったい何が起こっているのでしょうか？ 何が起こっているのかが完全に説明され、必要であれば、結果として傷ついたり死んだりした人たちに説明責任が果たされるまで、この写真は今すぐ取り下げられなければならない。 もし報告書の隠蔽が証明されたら、そしてそれが事実である可能性は十分にあるので、関係者全員が今すぐ刑務所に入り、プログラム全体を永久に破棄しなければなりません。 このデータは偶然の産物であり、合理的な説明はできません。 例のアレ 最も死んでるロット番号を特定したそうですhttps //t.co/2gVCjx8aTW — 目覚めてる庶民（自頭2.0） (@Awakend_Citizen) January 7, 2022 ファイザーワクチン接種後の死亡者として報告された196人中、ロット番号で5人以上のを集計してみました。 EX3617 34人 EY2173 22人 EW4811 21人 ER7449 14人 ER9480 14人 ET9096 10人 ET3674 7人 EY0779 7人 EY4834 6人 FA4597 5人 ロット番号によって中身が違うの？？ — ホワイトガーデン♪ (@chun5chun5) June 11, 2021 動画見てからでも遅くない。 まーてる歯科医師 魂の怒り ◯本編https //t.co/NUt7hPhXdapic.twitter.com/7yles1fBEm 接種してしまった人は、接種券のロット番号を確認。 ◯ファイザー社ロット番号副反応一覧https //t.co/ZxmJJk4uUM ◯モデルナ社ロット番号副反応一覧https //t.co/lkwzzPIHUz — マーク (@goodluck8888) June 17, 2021 ◯ファイザー社ロット番号副反応一覧 https //mhlw.go.jp/content/10906000/000790066.pdf ◯モデルナ社ロット番号副反応一覧 https //mhlw.go.jp/content/10906000/000790067.pdf え⁉️⁉️⁉️ これ、 なんかおかしくない⁉️⁉️ 先日のワクチン副反応分科会でのデータをExcelにしてくれた方がいる 死亡者だけを『ロット番号』順に並べ替えてみたら……… （次へ） pic.twitter.com/WJjoWcgNlP — 🍀ᙢ〇ᖇᗩᘉ 🍀 (@moran_with_love) June 17, 2021 ロット番号で分けてるのは、注射によってワクチン濃度を変えたり生理食塩水だけを入れたりしてデータを取るようです。従って、副反応が軽い人と重い人は、薬の濃度が違うと考えられます。2023年までの治験期間があるので、今接種をしてるのは全部治験中だと言うことをお忘れなく。 pic.twitter.com/qbHQlR2bbx — SetouchiLady (@hitomineye) June 18, 2021 ＜総合心療内科ジジ医千村のひとりごと＞ ワクチンって、中身は全部同じなのかなあ？ 製造ロット番号によって、違うのかなあ？ 接種時にはロット番号の記録は残してるのかなあ？ 疑問が尽きないんだ。 — 総合心療内科医 千村 晃 (@MD_Chimura) June 11, 2021 { このワクチンが治験のワクチンであること、副反応のこともしっかりとご説明の上、納得された方のみが接種されることを願っています。 これまでワクチン接種後に死亡された方のロット番号の偏りは何を意味しているのか？考えてみてください。治験であるからデータ収集しているということですよね。 — おかぴ (@KaedeSaya) June 18, 2021 ] { 今回のワクチンは治験中のもの。 本来、治験の試薬はプラセボとプラセボでないものとを治験者本人には知らせずに投薬(接種)するものだと認識している。 今回のワクチンも、ロット番号により判別出来るのだろうと思っている。 個人の意見として発信。 — しょう (@0220mimi) June 15, 2021 ] .
https://w.atwiki.jp/wwes/pages/43.html
位階番号（いかいばんごう）とは、天上位階論に語らえるところによる、合計九つの位階に基づいた識別番号である。