Populære emner
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Mannskapet mitt avslørte 100 000 000 dollar i svindel i California på én dag. Men det er så mye mørkere enn stjålne skattebetalerpenger. California bruker disse pengene til å manipulere amerikanske valg.
Slik gjør det: California utnytter hjemløshetskrisen til å kanalisere milliarder av føderale dollar inn i staten for å hjelpe hjemløse amerikanere. Men varslere forteller oss at +60 % av 'hjemløsetjenestene' faktisk går til kriminelle utlendinger. Disse illegale innvandrerne bor gratis i langtidsboliger for hjemløse, kjører luksusbiler og lever overdådige livsstiler. Herbergene beskytter de kriminelle utlendingene mot ICE-utvisninger.
Men hvorfor fylle delstaten din med hjemløse illegale? Ett ord: Makt.
Californias befolkningstap vil komme til å koste delstaten store valgmannsstemmer ved neste valg. Den eneste løsningen er å pakke flere lik inn i delstaten før folketellingen i 2030. Folketellingen teller personer, ikke borgere. De føderalt finansierte 'gratis hjemløsetjenestene' fungerer som magneter for kriminelle utlendinger som svindelaktig øker befolkningstallene. Det er 2,5 millioner ulovlige innvandrere bare i California.
Til slutt gjør California det til en straffbar handling å gjennomføre statsborgerskapstester på herbergene, sykehusene eller stemmelokalet — og nå er svindelen komplett.
Ledere i California driver med menneskelig elendighet, og ødelegger bevisst den en gang så store staten for makten – og bruker føderale skattepenger til å gjøre det.
Dette må stoppes. Nå.
Del denne videoen som ild i tørt gress! Amerikanerne begynner å bli veldig lei av å se vårt harde arbeid og skatter gå til å betale utenlandske svindlere for å manipulere valg for korrupte politikere.
Hvis Trump-administrasjonen kuttet midlene, ville det hjemløse industrikomplekset i California kollapse i morgen.
Tid for dem å betale.
Topp
Rangering
Favoritter
