J'ai lu Kafka sur le rivage en... 2014 ! Déjà.
Je n'avais visiblement pas tout compris à l'histoire à l'époque ; a posteriori, cette vidéo de Jean-Philippe Depotte me permet de comprendre au moins pourquoi je n'avais pas compris.

Imagine dans quarante ans quand on va découvrir une malle pleine d'inédits de Guillaume Musso. Le choc.

J'ai ri.

C'est beaucoup trop cool !

vous aussi vous vous êtes fait traiter de larbin de la macronie parce que vous défendez la vaccination?
bon alors, les éveillés, je vais vous montrer à quel point la "macronie" nous a bien fait chier, et nous a bien mis des batons dans les roues depuis l'an dernier
thread

On a beau l'avoir vécu, ça fout toujours les boules de le relire...

Il était l’auteur des Tuniques bleues, de Pierre Tombal, des Femmes en blanc ou encore de Cédric. Le scénariste belge de bande dessinée Raoul Cauvin est mort jeudi 19 août, trois mois après avoir révélé être atteint d’un cancer incurable, a annoncé Dupuis, sa maison d’édition.

Oh.

C'était fin juillet. Mais bon, il n'était pas question de "flux migratoires irréguliers" à l'époque, donc ça allait.

@EtienneKlein
Je trouve qu’on devrait aussi faire un sondage à propos de la violation de la symétrie CP dans le modèle standard de la physique des particules et l’existence du neutrino de Majorana. Cela permettrait d’éclairer utilement la réflexion des physiciens théoriciens.

@Le_Figaro
💬 #COVID_19 Êtes-vous favorable à l'injection d'une troisième dose pour les personnes les plus à risque ?

Le samedi 31 juillet, militants d’extrême droite et militants antifascistes se sont fait face pendant de longues minutes après une charge des premiers. Parmi les assaillants, un cadre du Rassemblement national local, armé d’une matraque télescopique.

Voilà.

Comme j'ai beaucoup de respect pour Etienne Klein et d'admiration pour son travail, je reprends le verbatim de son intervention, "malencontreusement" coupé dans la vidéo qui circule dans les milieux complotistes :

«Je prends un exemple qui n’a rien à voir avec la situation actuelle. Je ne suis pas en train de vous dire que l’exemple que je prends est la traduction de ce qui se passe aujourd’hui. Je fais une expérience de pensée, c’est-à-dire que j’imagine une situation qui est la suivante : je prends une nouvelle maladie qui vient toucher une population avec une prévalence d’une personne pour mille. C’est-à-dire que dans la population, sur mille personnes il y en a une qui est malade. Les symptômes de cette maladie ne sont pas visibles, de sorte qu’on ne sait pas si une personne est malade ou pas. Donc il faut mettre au point un test. Donc les chercheurs travaillent. Et la fiabilité de ce test est de 95%. Je m’explique. Ça veut dire que si vous prenez une personne malade, elle sera systématiquement positive au test. Il n’y a pas de faux négatifs. Toutes les personnes malades sont positives. Par contre si je prends 100 personnes non malades, il y en a 95 qui seront négatives, et 5 qui seront positives au test. Cinq sur cent. Ce sont des faux positifs. Ce sont les hypothèses que je pose pour mon, problème. Maintenant, je vous présente une personne positive au test.

«Question : quelle est la probabilité qu’elle soit malade ? Si vous faites un sondage autour de vous, les gens vont répondre 95%… C’est presque automatique, les gens répondent sans réfléchir. La bonne réponse, c’est 2%. Pour les paramètres que j’ai pris comme paramètres d’hypothèses, si vous avez une personne positive dans ces conditions, il y a 98 chances sur 100 qu’elle ne soit pas malade. C’est énorme ! Autrement dit, le test ne sert à rien. Je dis ça pour tous ceux qui au mois de mars réclamaient des tests, des tests, des tests. Si les tests ne sont pas fiables, ils ne servent à rien, ou même, ils peuvent avoir des effets négatifs. Comment expliquer ce résultat ? je prends un échantillon de 1 000 personnes dans cette population. A toutes ces personnes, je fais subir le test. Sur 1 000 personnes, combien sont malades ? D’après mon hypothèse, une. Combien seront positives au test ? Cinquante. Si vous faites subir le test à toute la population, seront positives la personne malade, et environ 50 personnes non malades. Donc vous aurez 51 personnes positives, mais une seule malade. Donc la probabilité pour qu’une personne positive soit malade est de 2%. Donc vous voyez, il faut faire attention. Donc il faut faire attention, il y a des résultats que l’on obtient par le calcul qui sont très différents de l’intuition que l’on a de ces résultats.»