Túlio escreveu: Sáb Abr 04, 2020 10:11 am
P44 escreveu: Sáb Abr 04, 2020 5:32 am
Tens razão, é melhor morrermos logo
AGITPROP e emocionalidades não respondem a uma questão simples: a esta altura centenas de milhares de pessoas já foram tratadas e se curaram; como recém estão testando drogas chiques, como as demais foram tratadas então?
Óbvio: como qualquer paciente de
GRIPE! Pode-se chamar um cachorro de beija-flor mas ele, ao invés de voar, continuará a latir, querer morder o Carteiro, uivar pra Lua e lamber o saco, que é o que o cachorro faz, pouco lhe importa o nome que lhe dêem.
Até o São Átila, até a semana passada o herói dos ALARMISTAS do YT, já recuou em suas previsões catastróficas de (no mínimo) um milhão de mortos só no Brasil até a metade do ano (e tá esfriando, vai aumentar legal os casos DE GRIPE aqui), pois viu o tamanho do RIDÍCULO a que se expôs, com todos aqueles PhDs lá dele a esta altura valendo o mesmo que PSDB = PT, ou seja, SHIT!
Eu realmente sinto muito, cupincha véio, mas parece que vais mesmo ter que esperar pelo METEORO! Mas ânimo, talvez uma guerra nuclear venha primeiro...
Túlio, essa previsão do Átila para 1mi de mortos foi feita em um cenário hipotético; um cenário onde NADA fosse feito para controlar a propagação do vírus. Ele repetiu isso uma porção de vezes, e salientou naquele mesmo vídeo que não seria essa a hipótese, já que diversas medidas a nível federal, estadual e municipal estavam sendo adotadas. Vc deveria ao menos assistir ao vídeo.
A projeção, aliás, foi feita em cima do estudo do Imperial College, que posteriormente fez uma nova projeção para inúmeros outros países, e incluiu o Brasil. Para o mesmo cenário, o número foi parecido.
Eu não posto muito nesse fórum, mas via de regra concordo com suas opiniões e lhe acho ponderado. Elas geralmente são bem fundamentadas. Não tome como pessoal, portanto, o que vou falar a seguir. Sobre a Covid-19, contudo, vc está sendo negacionista. Vc nega a ciência e o método científico. Neste sentido, vc é quem, na verdade, está propagando emocionalidades ao dizer que se trata de alarmismo.
Suas afirmações sobre os casos de pessoas curadas são inúteis pro debate. A própria taxa de mortalidade (baixa, vale dizer, e amplamente divulgada) atesta que a grande maioria das pessoas de fato vão enfrentar a doença sem sintomas e serão curadas. O grande problema, vastamente propagado pela comunidade científica, governos e mídia, é justamente o potencial de disseminação do vírus em um curto espaço de tempo, sobrecarregando os sistemas de saúde.
A crise da covid-19 escancara algo triste, mas que já era esperado: as pessoas não fazem a menor ideia de como a ciência funciona.
Quando um pesquisador apresenta determinado resultado, ele está apresentando uma conclusão obtida de uma série de premissas. Algumas premissas são intrínsecas ao modelo: já que a realidade é complexa demais, em qualquer ciência se tenta trabalhar com os fatores que se mostrem mais explicativos, na medida do razoável. No caso dos cenários esperados pelo covid-19 e outras epidemias, os pesquisadores partem de alguns modelos epidemiológicos, como o SIR, SEIR e outros. Esses modelos carregam algumas hipóteses fundamentais, como por exemplo a ideia de que a taxa temporal de variação do número de infectados ou expostos é proporcional ao produto do número de suscetíveis pelo número de infectados. Outras hipóteses são externas ao modelos, dependendo dos parâmetros escolhidos. Qual é o tempo médio de incubação? tempo infeccioso? O número fundamental de transmissão? Os valores são estimados em estudos empíricos para servir de base.
Para criticar o resultado apresentado pelo pesquisador, precisamos refazer o caminho lógico que ele percorreu, porque o resultado é consequência direta da estrutura utilizada (modelo+parâmetros).
Quando o pesquisador X aponta que o resultado apresentado pelo pesquisador Y não é satisfatório porque o modelo deixou premissa Z de lado, e demonstra que essa premissa era significativa ao ponto de mudar as conclusões apresentadas, a ciência ganha, pois os próximos estudos poderão ser mais precisos e criteriosos. A mesma coisa para os parâmetros assumidos: estudos empíricos mais recentes vão aparecendo, permitindo a construção de um corpo mais robusto de evidências para nortear estudos posteriores. Esse tipo de discordância é o que todos nós desejamos na ciência.
Isso é bem diferente de dizer que um resultado "está errado" sem sequer ter entendido o modelo teórico de base ou ter discordâncias válidas (com fundamento empírico) sobre os parâmetros utilizados. Não vale dizer que tá errado só porque você não gosta; nesse caso temos apenas pseudagem e negacionismo. Para ser capaz de formular uma discordância que faça sentido, é preciso primeiro dominar a estrutura de análise e/ou produzir evidências empíricas mais confiáveis.
