Potential Conscientious Objection to mRNA Technology as Preventive Treatment for COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
In the context of mass vaccination campaigns, the most widely used vaccines in Western countries are based on messenger RNA (mRNA). Some countries have imposed mandatory vaccination and many others have required a vaccination passport to access public transportation and many activities, producing systemic discrimination, social exclusion, segregation, and stigmatization against non-vaccinated individuals. This paper aims to present several scientific uncertainties on which, conscientious objectors to mRNA injections as a preventive treatment for COVID-19, could rely. Scientific data are presented on mRNA vaccines, which consist in mRNAs wrapped in lipid nanoparticles. Never used as a prophylactic drug, artificial mRNAs delivered to our cells forces them to express, against their nature, a biologically active viral protein. Unlike a drug produced in a pharmaceutical factory and formulated at a known dose and a well-defined protein product profile, the mRNA vaccine acts as a pro-drug encoding for the viral Spike protein of the virus to be produced by our own cells; both the dose and the quality of the proteins produced are unknown. We also ignore the distribution of the lipid nanoparticles carrying this mRNA in our body. We consider that the “conscientious objection” raised by the above considerations is a reason enough to refuse mRNA vaccines or similar technologies as a preventive treatment against COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».