Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean

Barbara Block: Marquer les thons dans les océans profonds

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2010-10-06 ・ TED


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Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean

Barbara Block: Marquer les thons dans les océans profonds

24,748 views ・ 2010-10-06

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Elisabeth Buffard Relecteur: Francois Roughol
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I've been fascinated for a lifetime
0
15260
3000
Toute ma vie, j'ai été fascinée
00:18
by the beauty, form and function
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18260
2000
par la beauté, la forme et la fonction
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of giant bluefin tuna.
2
20260
3000
du thon rouge géant.
00:23
Bluefin are warmblooded like us.
3
23260
3000
Les thons rouges sont des animaux à sang chaud comme nous.
00:26
They're the largest of the tunas,
4
26260
3000
Ce sont les plus grands des thons,
00:29
the second-largest fish in the sea -- bony fish.
5
29260
3000
les deuxièmes plus grands poissons dans la mer -- des poissons osseux.
00:32
They actually are a fish
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32260
2000
Ce sont en fait des poissons
00:34
that is endothermic --
7
34260
2000
endothermes --
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powers through the ocean with warm muscles like a mammal.
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36260
3000
ils se propulsent à travers l'océan grâce à des muscles chauds comme des mammifères.
00:40
That's one of our bluefin at the Monterey Bay Aquarium.
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40260
3000
Voici un de nos thons rouges à l'aquarium de Monterrey Bay,
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You can see in its shape and its streamlined design
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43260
3000
Vous pouvez voir d'après sa forme et son allure profilée
00:46
it's powered for ocean swimming.
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46260
3000
qu'il est conçu pour nager dans l'océan.
00:49
It flies through the ocean on its pectoral fins, gets lift,
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49260
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Il vole à travers l'océan sur ses nageoires pectorales, gagne en portance,
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powers its movements
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52260
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propulse ses mouvements
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with a lunate tail.
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54260
2000
avec une queue lunaire.
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It's actually got a naked skin for most of its body,
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56260
3000
Il a en fait une peau nue sur la plus grande partie de son corps,
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so it reduces friction with the water.
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59260
3000
qui réduit donc la friction dans l'eau.
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This is what one of nature's finest machines.
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62260
3000
C'est l'une des plus belles machines de la nature.
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Now, bluefin
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65260
2000
Maintenant les thons rouges
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were revered by Man
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ont été révérés par l'homme
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for all of human history.
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dans toute l'histoire de l'humanité.
01:12
For 4,000 years, we fished sustainably for this animal,
21
72260
3000
Pendant 4000 ans, nous avons pêché cet animal durablement,
01:15
and it's evidenced
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75260
2000
et nous en avons la preuve
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in the art that we see
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2000
dans l'art que nous voyons
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from thousands of years ago.
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2000
et qui date de milliers d'années
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Bluefin are in cave paintings in France.
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3000
Les thons rouges figurent sur des peintures rupestres en France.
01:24
They're on coins
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2000
On les trouve sur des pièces de monnaie
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that date back 3,000 years.
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86260
3000
vieilles de 3000 ans.
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This fish was revered by humankind.
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3000
Ce poisson était vénéré par les hommes.
01:32
It was fished sustainably
29
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2000
On le pêchait durablement
01:34
till all of time,
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94260
2000
depuis la nuit des temps,
01:36
except for our generation.
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96260
2000
mais pas notre génération.
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Bluefin are pursued wherever they go --
32
98260
3000
Les thons rouges sont pourchassés où qu'ils aillent.
01:41
there is a gold rush on Earth,
33
101260
2000
Il y a une ruée vers l'or sur terre,
01:43
and this is a gold rush for bluefin.
34
103260
2000
et c'est une ruée vers l'or du thon rouge.
01:45
There are traps that fish sustainably
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105260
2000
Il y a des pièges qui pêchent durablement
01:47
up until recently.
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107260
3000
jusqu'à une période récente.
01:50
And yet, the type of fishing going on today,
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110260
3000
Et pourtant, le type de pêche pratiqué aujourd'hui,
01:53
with pens, with enormous stakes,
38
113260
3000
avec des enclos, avec d'énormes pieux,
01:56
is really wiping bluefin
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116260
2000
est vraiment en train d'éradiquer le thon rouge
01:58
ecologically off the planet.
40
118260
2000
de la planète du point de vue écologique.
02:00
Now bluefin, in general,
41
120260
2000
Et le thon rouge, en général,
02:02
goes to one place: Japan.
42
122260
2000
va dans un endroit, le Japon,
02:04
Some of you may be guilty
43
124260
2000
Certains d'entre vous sont peut-être coupables
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of having contributed to the demise of bluefin.
44
126260
2000
d'avoir contribué à la perte du thon rouge.
02:08
They're delectable muscle,
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2000
Ils constituent un muscle délectable,
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rich in fat --
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130260
2000
riche en graisse --
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absolutely taste delicious.
47
132260
2000
un gout absolument délicieux.
02:14
And that's their problem; we're eating them to death.
48
134260
3000
Et c'est leur problème, nous les mangeons à mort.
02:17
Now in the Atlantic, the story is pretty simple.
49
137260
3000
Et dans l'atlantique, l'histoire est très simple.
02:20
Bluefin have two populations: one large, one small.
50
140260
3000
Les thons rouges ont deux populations, une grande, une petite.
02:23
The North American population
51
143260
2000
La population nord-américaine
02:25
is fished at about 2,000 ton.
52
145260
3000
représente environ 2000 tonnes de pêche.
02:28
The European population and North African -- the Eastern bluefin tuna --
53
148260
3000
La population européenne et nord-africaine - le thon rouge oriental --
02:31
is fished at tremendous levels:
54
151260
3000
est pêché en quantités monumentales :
02:34
50,000 tons over the last decade almost every year.
55
154260
3000
50 000 tonnes presque chaque année ces 10 dernières années.
02:37
The result is whether you're looking
56
157260
2000
Le résultat, si on observe
02:39
at the West or the Eastern bluefin population,
57
159260
3000
la population occidentale ou orientale de thon rouge,
02:42
there's been tremendous decline on both sides,
58
162260
2000
est qu'il y a un déclin gigantesque des deux côtés,
02:44
as much as 90 percent
59
164260
2000
jusqu'à 90%
02:46
if you go back with your baseline
60
166260
2000
si on compare aux chiffres
02:48
to 1950.
61
168260
2000
de 1950.
02:50
For that, bluefin have been given a status
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170260
3000
Pour cela, on a donné aux thons rouges un statut
02:53
equivalent to tigers, to lions,
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173260
3000
équivalent aux tigres, aux lions,
02:56
to certain African elephants
64
176260
2000
à certains éléphants d'Afrique
02:58
and to pandas.
65
178260
2000
et aux pandas.
03:00
These fish have been proposed
66
180260
2000
On a proposé ces poissons
03:02
for an endangered species listing in the past two months.
67
182260
3000
à la liste des animaux en voie d'exteinction ces deux derniers mois.
03:05
They were voted on and rejected
68
185260
2000
il y a eu un vote et leur candidature a été rejetée
03:07
just two weeks ago,
69
187260
2000
il y a tout juste deux semaines,
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despite outstanding science
70
189260
2000
en dépit de preuves scientifiques remarquables
03:11
that shows from two committees
71
191260
3000
apportées par deux commissions qui montrent
03:14
this fish meets the criteria of CITES I.
72
194260
3000
que ce poisson répond aux critères de CITES I.
03:17
And if it's tunas you don't care about,
73
197260
2000
Et si c'est que vous n'avez rien à faire des thons,
03:19
perhaps you might be interested
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199260
2000
vous serez peut-être intéressés par le fait que
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that international long lines and pursing
75
201260
2000
les grandes lignes internationales et [confus]
03:23
chase down tunas and bycatch animals
76
203260
3000
chassent les thons et les animaux capturés accessoirement
03:26
such as leatherbacks, sharks,
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206260
2000
tels que les tortues luth, les requins,
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marlin, albatross.
78
208260
2000
les marlins, les albatros.
03:30
These animals and their demise
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210260
2000
Ces animaux et leur disparition
03:32
occurs in the tuna fisheries.
80
212260
3000
se trouvent dans les pêcheries de thon.
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The challenge we face
81
215260
2000
Le défi auquel nous sommes confrontés
03:37
is that we know very little about tuna,
82
217260
3000
est que nous savons très peu de choses sur le thon,
03:40
and everyone in the room knows what it looks like
83
220260
3000
et tout le monde dans la salle sait à quoi ça ressemble
03:43
when an African lion
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223260
2000
quand un lion africain
03:45
takes down its prey.
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225260
2000
fond sur sa proie.
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I doubt anyone has seen a giant bluefin feed.
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227260
3000
Je doute que tout le monde ait vu un thon rouge géant se nourrir.
03:50
This tuna symbolizes
87
230260
3000
Ce thon symbolise
03:53
what's the problem for all of us in the room.
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233260
3000
le problème qui se pose à nous tous dans cette salle.
03:56
It's the 21st century, but we really have only just begun
89
236260
3000
Nous sommes au 21e siècle, mais nous avons à peine commencé
03:59
to really study our oceans in a deep way.
90
239260
3000
à vraiment étudier nos océans de manière approfondie.
04:02
Technology has come of age
91
242260
2000
La technologie est arrivée à maturité
04:04
that's allowing us to see the Earth from space
92
244260
3000
et elle nous permet de voir la terre depuis l'espace
04:07
and go deep into the seas remotely.
93
247260
3000
et d'aller profondément dans les mers à distance.
04:10
And we've got to use these technologies immediately
94
250260
2000
Et nous devons employer ces technologies immédiatement
04:12
to get a better understanding
95
252260
2000
pour mieux comprendre
04:14
of how our ocean realm works.
96
254260
3000
comment le royaume de l'océan fonctionne.
04:17
Most of us from the ship -- even I --
97
257260
2000
La plupart d'entre nous depuis le bateau, même moi,
04:19
look out at the ocean and see this homogeneous sea.
98
259260
3000
regardons l'océan et voyons cette mer homogène.
04:22
We don't know where the structure is.
99
262260
2000
Nous ne savons pas où en est la structure.
04:24
We can't tell where are the watering holes
100
264260
3000
Nous ne pouvons pas dire où se trouvent les points d'eau
04:27
like we can on an African plain.
101
267260
3000
comme nous le pouvons dans une plaine africaine
04:30
We can't see the corridors,
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270260
2000
Nous ne pouvons pas voir les couloirs,
04:32
and we can't see what it is
103
272260
2000
et nous ne pouvons pas voir ce qui fait que
04:34
that brings together a tuna,
104
274260
2000
un thon, une tortue luth et un albatros
04:36
a leatherback and an albatross.
105
276260
2000
se rassemblent.
04:38
We're only just beginning to understand
106
278260
2000
Nous commençons tout juste à comprendre
04:40
how the physical oceanography
107
280260
2000
comment l'océanographie physique
04:42
and the biological oceanography
108
282260
2000
et l'océanographie biologique
04:44
come together
109
284260
2000
se rejoignent
04:46
to create a seasonal force
110
286260
2000
pour créer une force saisonnière
04:48
that actually causes the upwelling
111
288260
2000
qui en fait provoque la remontée d'eau
04:50
that might make a hot spot a hope spot.
112
290260
3000
qui pourrait transformer un point chaud en point d'espoir.
04:53
The reasons these challenges are great
113
293260
2000
Les raisons qui font que les problèmes sont grands
04:55
is that technically it's difficult to go to sea.
114
295260
3000
c'est que techniquement, il est difficile d'aller en mer.
04:58
It's hard to study a bluefin on its turf,
115
298260
2000
il est difficile d'étudier un thon rouge sur son terrain,
05:00
the entire Pacific realm.
116
300260
2000
le pacifique tout entier.
05:02
It's really tough to get up close and personal with a mako shark
117
302260
4000
C'est vraiment difficile de s'approcher et de se familiariser avec un requin-taupe
05:06
and try to put a tag on it.
118
306260
2000
et d'essayer de lui poser une marque.
05:08
And then imagine being Bruce Mate's team from OSU,
119
308260
3000
Et alors imaginez que vous êtes dans l'équipe de Bruce Mate de l'OSU,
05:11
getting up close to a blue whale
120
311260
2000
que vous vous approchez d'une baleine bleue
05:13
and fixing a tag on the blue whale that stays,
121
313260
3000
et que vous lui posez une marque qui reste,
05:16
an engineering challenge
122
316260
2000
un défi d'ingéniérie
05:18
we've yet to really overcome.
123
318260
2000
que nous n'avons pas encore résolu.
05:20
So the story of our team, a dedicated team,
124
320260
3000
Donc l'histoire de notre équipe, une équipe dévouée,
05:23
is fish and chips.
125
323260
2000
c'est des poissons et des puces.
05:25
We basically are taking
126
325260
2000
En gros nous prenons
05:27
the same satellite phone parts,
127
327260
2000
les mêmes pièces que celles des téléphones satellites,
05:29
or the same parts that are in your computer, chips.
128
329260
3000
ou que celles qu'on trouve dans vos ordinateurs, des puces.
05:32
We're putting them together in unusual ways,
129
332260
3000
Nous les assemblons d'une manière inhabituelle,
05:35
and this is taking us into the ocean realm
130
335260
2000
et ça nous emmène dans le domaine de l'océan
05:37
like never before.
131
337260
2000
comme jamais auparavant.
05:39
And for the first time,
132
339260
2000
Et pour la première fois,
05:41
we're able to watch the journey of a tuna beneath the ocean
133
341260
3000
nous sommes en mesure d'observer le voyage d'un thon sous l'océan
05:44
using light and photons
134
344260
2000
en utilisant la lumière et les photons
05:46
to measure sunrise and sunset.
135
346260
3000
pour mesurer le lever et le coucher du soleil.
05:49
Now, I've been working with tunas for over 15 years.
136
349260
3000
Et j'ai travaillé avec des thons depuis plus de 15 ans.
05:52
I have the privilege of being a partner
137
352260
2000
J'ai le privilège d'être partenaire
05:54
with the Monterey Bay Aquarium.
138
354260
2000
de l'aquarium de Monterrey Bay.
05:56
We've actually taken a sliver of the ocean,
139
356260
2000
Nous avons en fait pris un petit bout d'océan,
05:58
put it behind glass,
140
358260
2000
nous l'avons mis derrière une vitre,
06:00
and we together
141
360260
2000
et ensemble
06:02
have put bluefin tuna and yellowfin tuna on display.
142
362260
3000
nous avons mis un thon rouge et un thon jaune derrière.
06:05
When the veil of bubbles lifts every morning,
143
365260
3000
Quand le voile de bulles se lève tous les matins,
06:08
we can actually see a community from the Pelagic ocean,
144
368260
3000
nous pouvons en fait voir une communauté de l'océan pélagique,
06:11
one of the only places on Earth
145
371260
2000
un des seuls endroits sur terre
06:13
you can see giant bluefin swim by.
146
373260
3000
où on peut voir un thon rouge géant passer.
06:16
We can see in their beauty of form and function,
147
376260
2000
Nous pouvons voir dans la beauté de leur forme et de leur fonction,
06:19
their ceaseless activity.
148
379260
2000
leur activité incessante.
06:21
They're flying through their space, ocean space.
149
381260
3000
Ils volent à travers leur espace, l'espace de l'océan.
06:24
And we can bring two million people a year
150
384260
2000
Et nous pouvons mettre deux millions de gens par an
06:26
into contact with this fish
151
386260
2000
en contact avec ces poisssons
06:28
and show them its beauty.
152
388260
3000
et leur montrer leur beauté.
06:31
Behind the scenes is a working lab at Stanford University
153
391260
3000
En coulisse, il y a un laboratoire au travail à Stanford University
06:34
partnered with the Monterey Bay Aquarium.
154
394260
2000
en partenariat avec l'aquarium de Monterrey Bay.
06:36
Here, for over 14 or 15 years,
155
396260
2000
Ici, pendant plus de 14 ou 15 ans,
06:38
we've actually brought in
156
398260
2000
nous avons en fait amené
06:40
both bluefin and yellowfin in captivity.
157
400260
2000
à la fois des thons rouges et des thons jaunes en captivité.
06:42
We'd been studying these fish,
158
402260
2000
Nous avons étudié ces poissons.
06:44
but first we had to learn how to husbandry them.
159
404260
2000
Mais d'abord nous avons dû apprendre à les nourrir..
06:46
What do they like to eat?
160
406260
2000
Qu'aiment-ils manger?
06:48
What is it that they're happy with?
161
408260
2000
Qu'est-ce qui leur fait plaisir?
06:50
We go in the tanks with the tuna -- we touch their naked skin --
162
410260
3000
Nous allons dans les bassins avec les thons. Nous touchons leur peau nue.
06:53
it's pretty amazing. It feels wonderful.
163
413260
3000
C'est vraiment étonnant. C'est une sensation merveilleuse.
06:56
And then, better yet,
164
416260
2000
Et puis, encore mieux,
06:58
we've got our own version of tuna whisperers,
165
418260
2000
nous avons notre propre version de murmureur à l'oreille des thons,
07:00
our own Chuck Farwell, Alex Norton,
166
420260
2000
Chuck Farwell, Alex Norton,
07:02
who can take a big tuna
167
422260
2000
qui peuvent prendre un gros thon
07:04
and in one motion,
168
424260
2000
et en un mouvement,
07:06
put it into an envelope of water,
169
426260
2000
le mette dans une enveloppe d'eau,
07:08
so that we can actually work with the tuna
170
428260
2000
afin que nous puissions vraiment travailler avec le thon
07:10
and learn the techniques it takes
171
430260
2000
et apprendre les techniques nécessaires
07:12
to not injure this fish
172
432260
2000
pour ne pas blesser ce poisson
07:14
who never sees a boundary in the open sea.
173
434260
3000
qui n'a jamais vu de frontière dans la haute mer.
07:17
Jeff and Jason there, are scientists
174
437260
2000
Jeff et Jason sont des scientifiques
07:19
who are going to take a tuna
175
439260
2000
qui peuvent prendre un thon
07:21
and put it in the equivalent of a treadmill, a flume.
176
441260
3000
et le mettre sur l'équivalent d'un tapis de course, un canal.
07:24
And that tuna thinks it's going to Japan, but it's staying in place.
177
444260
3000
Et ce thon pense qu'il va au Japon, mais il fait du sur-place.
07:27
We're actually measuring its oxygen consumption,
178
447260
2000
Nous mesurons en fait sa consommation d'oxygène,
07:29
its energy consumption.
179
449260
2000
sa consommation d'énergie.
07:32
We're taking this data and building better models.
180
452260
3000
Nous prenons ces données et construisons de meilleurs modèles.
07:35
And when I see that tuna -- this is my favorite view --
181
455260
3000
Et quand je vois ce thon -- c'est ma vision préférée --
07:38
I begin to wonder:
182
458260
2000
je commence à me demander :
07:40
how did this fish solve the longitude problem before we did?
183
460260
3000
comment ces poissons ont-ils résolu le problème de longitude avant nous?
07:44
So take a look at that animal.
184
464260
2000
Alors regardez cet animal.
07:46
That's the closest you'll probably ever get.
185
466260
2000
Vous êtes aussi près que vous ne le serez jamais.
07:48
Now, the activities from the lab
186
468260
3000
Et les activités du laboratoire
07:51
have taught us now how to go out in the open ocean.
187
471260
3000
nous ont appris comment sortir dans l'océan.
07:54
So in a program called Tag-A-Giant
188
474260
3000
Alors dans un programme appelé Tag-A-Giant
07:57
we've actually gone from Ireland to Canada,
189
477260
3000
nous sommes en fait allés de l'Irlande au Canada,
08:00
from Corsica to Spain.
190
480260
2000
de la Corse à l'Espagne.
08:02
We've fished with many nations around the world
191
482260
3000
Nous avons pêché avec de nombreuses nations autour du monde
08:05
in an effort to basically
192
485260
2000
dans un effort pour en gros
08:07
put electronic computers
193
487260
3000
mettre des ordinateurs électroniques
08:10
inside giant tunas.
194
490260
2000
à l'intérieur de thons géants.
08:12
We've actually tagged 1,100 tunas.
195
492260
3000
Nous avons en fait marqué 1100 thons.
08:15
And I'm going to show you three clips,
196
495260
2000
Et je vais vous montrer 3 vidéos,
08:17
because I tagged 1,100 tunas.
197
497260
3000
parce que j'ai marqué 1100 thons.
08:20
It's a very hard process, but it's a ballet.
198
500260
3000
C'est un processus très difficile, mais c'est un ballet.
08:23
We bring the tuna out, we measure it.
199
503260
3000
Nous sortons le thon. Nous le mesurons.
08:26
A team of fishers, captains, scientists and technicians
200
506260
3000
Une équipe de pêcheurs, capitaines, scientifiques et techniciens
08:29
work together to keep this animal out of the ocean
201
509260
3000
travaillent ensemble pour garder cet animal hors de l'océan
08:32
for about four to five minutes.
202
512260
3000
pendant environ 4 à 5 minutes.
08:35
We put water over its gills, give it oxygen.
203
515260
3000
Nous mettons de l'eau sur ses ouïes, nous lui donnons de l'oxygène.
08:38
And then with a lot of effort, after tagging,
204
518260
3000
Et alors avec beaucoup d'effort, après le marquage,
08:41
putting in the computer,
205
521260
2000
après avoir mis l'ordinateur dans son corps,
08:43
making sure the stalk is sticking out so it senses the environment,
206
523260
3000
et s'être assurer que la tige dépasse pour capter l'environnement,
08:46
we send this fish back into the sea.
207
526260
3000
nous renvoyons le poisson dans la mer.
08:49
And when it goes, we're always happy.
208
529260
2000
Et quand il part, nous sommes toujours contents.
08:51
We see a flick of the tail.
209
531260
2000
Nous voyons un battement de queue.
08:53
And from our data that gets collected,
210
533260
3000
Et d'après les données que nous collectons,
08:56
when that tag comes back,
211
536260
2000
quand cette marque revient,
08:58
because a fisher returns it
212
538260
2000
parce qu'un pêcheur la ramène
09:00
for a thousand-dollar reward,
213
540260
2000
contre une récompense de 1000 dollars,
09:02
we can get tracks beneath the sea
214
542260
2000
nous pouvons obtenir des traces sous la mer
09:04
for up to five years now,
215
544260
2000
pouvant couvrir jusqu'à 5 années,
09:06
on a backboned animal.
216
546260
2000
sur un animal à grande arête.
09:08
Now sometimes the tunas are really large,
217
548260
3000
Maintenant, parfois les thons sont vraiment grands,
09:11
such as this fish off Nantucket.
218
551260
2000
tel que ce poisson au large de Nantucket.
09:13
But that's about half the size
219
553260
2000
Mais c'est la moitié de la taille
09:15
of the biggest tuna we've ever tagged.
220
555260
2000
du plus grand thon que nous ayons jamais marqué.
09:17
It takes a human effort,
221
557260
2000
Cela demande un effort humain,
09:19
a team effort, to bring the fish in.
222
559260
2000
un effort d'équipe, pour ramener le poisson.
09:21
In this case, what we're going to do
223
561260
2000
Dans ce cas, ce que nous allons faire
09:23
is put a pop-up satellite archival tag on the tuna.
224
563260
3000
c'est mettre une marque à archivage satellite sur le thon.
09:27
This tag rides on the tuna,
225
567260
2000
Cette marque accompagne le thon,
09:29
senses the environment around the tuna
226
569260
3000
sonde l'environnement autour du thon
09:32
and actually will come off the fish,
227
572260
3000
et tombera finalement du poisson,
09:35
detach, float to the surface
228
575260
2000
se détachera, flottera à la surface
09:37
and send back to Earth-orbiting satellites
229
577260
3000
et renverra aux satellites en orbite autour de la terre
09:40
position data estimated by math on the tag,
230
580260
3000
les données de position estimées par calcul mathématique sur la marque,
09:43
pressure data and temperature data.
231
583260
3000
les données de pression et les données de température.
09:46
And so what we get then from the pop-up satellite tag
232
586260
2000
Et donc ce que nous obtenons alors de la marque satellite
09:48
is we get away from having to have a human interaction
233
588260
3000
c'est que nous évitons d'avoir recours à une interaction humaine
09:51
to recapture the tag.
234
591260
2000
pour capturer à nouveau le thon.
09:53
Both the electronic tags I'm talking about are expensive.
235
593260
3000
Les marques électroniques dont je parle coûtent cher.
09:56
These tags have been engineered
236
596260
2000
Ces marques ont été produites
09:58
by a variety of teams in North America.
237
598260
3000
par une variété d'équipes en Amérique du Nord.
10:01
They are some of our finest instruments,
238
601260
2000
Elles font parties de nos instruments les plus avancés,
10:03
our new technology in the ocean today.
239
603260
3000
notre nouvelle technologie dans l'océan aujourd'hui.
10:07
One community in general
240
607260
2000
Une communauté en général
10:09
has given more to help us than any other community.
241
609260
2000
a donné plus pour nous aider que toute autre communauté.
10:11
And that's the fisheries off the state of North Carolina.
242
611260
3000
Et ce sont les pêcheries au large de l'état de Caroline du Nord.
10:14
There are two villages, Harris and Morehead City,
243
614260
3000
Il y a deux villages, HArris et morehead City,
10:17
every winter for over a decade,
244
617260
2000
chaque hiver pendant plus de 10 ans,
10:19
held a party called Tag-A-Giant,
245
619260
3000
qui ont donné une fête appelée Tag-A-Giant,
10:22
and together, fishers worked with us
246
622260
2000
et ensemble, les pêcheurs ont travaillé avec nous
10:24
to tag 800 to 900 fish.
247
624260
3000
pour marquer 800 à 900 poissons.
10:27
In this case, we're actually going to measure the fish.
248
627260
3000
Dans ce cas, nous allons en fait mesurer le poisson.
10:30
We're going to do something that in recent years we've started:
249
630260
3000
Nous allons faire quelque chose que nous avons commencé ces dernières années :
10:33
take a mucus sample.
250
633260
2000
prendre un échantillon de mucus.
10:35
Watch how shiny the skin is; you can see my reflection there.
251
635260
3000
Regardez comme la peau est brillante ; vous pouvez voir mon reflet là.
10:38
And from that mucus, we can get gene profiles,
252
638260
3000
Et à partir de ce mucus, nous pouvons obtenir des profils génétiques.
10:41
we can get information on gender,
253
641260
2000
Nous pouvons obtenir des informations sur le sexe,
10:43
checking the pop-up tag one more time,
254
643260
2000
en vérifiant la marque une fois de plus,
10:45
and then it's out in the ocean.
255
645260
2000
et ensuite il part dans l'océan.
10:47
And this is my favorite.
256
647260
2000
Et voici mon préféré.
10:49
With the help of my former postdoc, Gareth Lawson,
257
649260
3000
Avec l'aide de mon ancien chercheur postdoctoral, Gareth Lawson,
10:52
this is a gorgeous picture of a single tuna.
258
652260
2000
voici une merveilleuse photo d'un seul thon.
10:54
This tuna is actually moving on a numerical ocean.
259
654260
3000
Ce thon se déplace en fait sur un océan numérique.
10:57
The warm is the Gulf Stream,
260
657260
2000
Le tiède c'est le Gulf Stream,
10:59
the cold up there in the Gulf of Maine.
261
659260
3000
le froid là haut dans le Golfe du Maine.
11:02
That's where the tuna wants to go -- it wants to forage on schools of herring --
262
662260
3000
C'est là que le thon veut aller. Il veut aller se gaver de bancs de harengs.
11:05
but it can't get there. It's too cold.
263
665260
2000
Mais il ne peut pas y aller. C'est trop froid.
11:07
But then it warms up, and the tuna pops in, gets some fish,
264
667260
3000
Mais ensuite ça se réchauffe, et le thon se pointe, attrape des poissons,
11:10
maybe comes back to home base,
265
670260
2000
revient peut-être chez lui,
11:12
goes in again
266
672260
2000
repart
11:14
and then comes back to winter down there in North Carolina
267
674260
3000
et revient ensuite pour passer l'hiver en Caroline du Nord
11:17
and then on to the Bahamas.
268
677260
2000
et ensuite descend jusqu'aux Bahamas.
11:19
And my favorite scene, three tunas going into the Gulf of Mexico.
269
679260
3000
Et ma scène favorite, 3 thons qui vont dans le Golfe du Mexique.
11:22
Three tunas tagged.
270
682260
2000
Trois thons marqués.
11:24
Astronomically, we're calculating positions.
271
684260
2000
Du point de vue astronomique, nous calculons les positions.
11:26
They're coming together. That could be tuna sex --
272
686260
3000
Ils se rejoignent. Ce pourrait être un rapport sexuel de thons.
11:29
and there it is.
273
689260
2000
Et voici.
11:31
That is where the tuna spawn.
274
691260
2000
C'est ici que le thon fraye.
11:33
So from data like this,
275
693260
2000
Donc avec des données comme ça,
11:35
we're able now to put the map up,
276
695260
2000
nous pouvons établir une carte,
11:37
and in this map
277
697260
2000
et sur cette carte,
11:39
you see thousands of positions
278
699260
2000
vous voyez les milliers de positions
11:41
generated by this decade and a half of tagging.
279
701260
3000
générées par ces 15 ans de marquage.
11:44
And now we're showing that tunas on the western side
280
704260
3000
Et maintenant nous montrons que les thons du côté ouest
11:47
go to the eastern side.
281
707260
2000
vont du côté est.
11:49
So two populations of tunas --
282
709260
2000
Donc deux populations de thons --
11:51
that is, we have a Gulf population, one that we can tag --
283
711260
2000
c'est-à-dire, nous avons une population du Golfe, que nous pouvons marquer --
11:53
they go to the Gulf of Mexico, I showed you that --
284
713260
3000
ils vont dans le Golfe du Mexique, je vous l'ai montré --
11:56
and a second population.
285
716260
2000
et une deuxième population.
11:58
Living amongst our tunas -- our North American tunas --
286
718260
2000
Vivant parmi nos thons, nos thons nord-américains,
12:00
are European tunas that go back to the Med.
287
720260
3000
il y a des thons européens qui retournent en méditerranée.
12:03
On the hot spots -- the hope spots --
288
723260
2000
Sur les points chauds, les points d'espoir,
12:05
they're mixed populations.
289
725260
2000
il y a des populations mixtes.
12:07
And so what we've done with the science
290
727260
2000
Et donc ce que nous avons fait avec la science
12:09
is we're showing the International Commission,
291
729260
2000
c'est que nous montrons à la Commission Internationale,
12:11
building new models,
292
731260
2000
nous construisons de nouveaux modèles,
12:13
showing them that a two-stock no-mixing model --
293
733260
2000
nous leur montrons qu'un modèle à deux souches qui ne se mélangent pas --
12:15
to this day, used to reject
294
735260
3000
à ce jour, rejetait
12:18
the CITES treaty --
295
738260
2000
le traité CITES --
12:20
that model isn't the right model.
296
740260
2000
ce modèle n'est pas le bon modèle.
12:22
This model, a model of overlap,
297
742260
2000
Ce modèle, un modèle de chevauchement,
12:24
is the way to move forward.
298
744260
2000
est la façon d'aller de l'avant.
12:26
So we can then predict
299
746260
2000
Nous pouvons donc prédire
12:28
where management places should be.
300
748260
2000
où les lieux de gestion devraient être.
12:30
Places like the Gulf of Mexico and the Mediterranean
301
750260
3000
Des endroits comme le Golfe du Mexique et la Méditerranée
12:33
are places where the single species,
302
753260
2000
sont des endroits où l'espèce unique
12:35
the single population, can be captured.
303
755260
2000
la population unique, peut être capturée.
12:37
These become forthright in places we need to protect.
304
757260
3000
Ceux-ci sont donc en haut de la liste des endroits à protéger.
12:40
The center of the Atlantic where the mixing is,
305
760260
3000
Le centre de l'Atlantique où se produit le mélange,
12:43
I could imagine a policy that lets Canada and America fish,
306
763260
2000
je pourrais imaginer une politique qui laisse le Canada et l'Amérique pêcher,
12:45
because they manage their fisheries well,
307
765260
3000
parce qu'ils gèrent bien leurs pêcheries,
12:48
they're doing a good job.
308
768260
2000
ils font du bon travail.
12:50
But in the international realm,
309
770260
2000
Mais dans le domaine international,
12:52
where fishing and overfishing has really gone wild,
310
772260
2000
où la pêche et la surpêche sont sans limites,
12:54
these are the places that we have to make hope spots in.
311
774260
3000
ce sont des endroits qui doivent devenir des points d'espoir,
12:57
That's the size they have to be to protect the bluefin tuna.
312
777260
3000
Voilà la taille qu'ils doivent avoir pour protéger le thon rouge.
13:00
Now in a second project
313
780260
2000
Et dans un second projet
13:02
called Tagging of Pacific Pelagics,
314
782260
2000
appelé le Tagging of Pacific Pelagics,
13:04
we took on the planet as a team,
315
784260
2000
nous avons abordé la planète en équipe,
13:06
those of us in the Census of Marine Life.
316
786260
2000
ceux d'entre nous qui font partie du Census of Marine Life.
13:08
And, funded primarily through Sloan Foundation and others,
317
788260
4000
Et, financé essentiellement par la Sloan Foundation et d'autres,
13:12
we were able to actually go in, in our project --
318
792260
3000
nous avons été en mesure d'avancer dans notre projet --
13:15
we're one of 17 field programs
319
795260
2000
nous sommes un des 17 programmes de terrain
13:17
and begin to take on tagging large numbers of predators,
320
797260
3000
et nous commençons à nous atteler à de grands nombres de prédateurs,
13:20
not just tunas.
321
800260
2000
pas seulement des thons.
13:22
So what we've done
322
802260
2000
Et donc ce que nous avons fait
13:24
is actually gone up to tag salmon shark in Alaska,
323
804260
3000
c'est par exemple d'aller marquer le requin saumon en Alaska,
13:27
met salmon shark on their home territory,
324
807260
3000
nous avons rencontré le requin saumon sur son territoire,
13:30
followed them catching salmon
325
810260
2000
nous l'avons suivi quand il attrape des saumons
13:32
and then went in and figured out
326
812260
2000
puis nous sommes allés comprendre
13:34
that, if we take a salmon and put it on a line,
327
814260
3000
que, si nous prenons un saumon et le mettons au bout d'une ligne,
13:37
we can actually take up a salmon shark --
328
817260
2000
nous pouvons en fait attraper un requin saumon --
13:39
This is the cousin of the white shark --
329
819260
2000
c'est le cousin du requin blanc --
13:41
and very carefully --
330
821260
2000
et très soigneusement --
13:43
note, I say "very carefully," --
331
823260
2000
notez que j'ai dit "très soigneusement" --
13:45
we can actually keep it calm,
332
825260
2000
nous le calmons,
13:47
put a hose in its mouth, keep it off the deck
333
827260
3000
nous mettons un tuyau dans sa bouche, nous le maintenons hors du pont,
13:50
and then tag it with a satellite tag.
334
830260
3000
et nous le marquons avec une balise satellite.
13:53
That satellite tag will now have your shark phone home
335
833260
3000
Cette balise sattellite aura désormais le numéro de téléphone de votre requin
13:56
and send in a message.
336
836260
2000
et enverra un message.
13:58
And that shark leaping there, if you look carefully, has an antenna.
337
838260
3000
Et ce requin qui saute là, si vous regardez attentivement, a une antenne.
14:01
It's a free swimming shark with a satellite tag
338
841260
2000
C'est un requin qui nage librement avec une balise satellite
14:03
jumping after salmon,
339
843260
2000
et qui saute après des saumons,
14:05
sending home its data.
340
845260
3000
et qui envoie ses données.
14:09
Salmon sharks aren't the only sharks we tag.
341
849260
2000
Les requins saumon ne sont pas les seuls requins que nous marquons.
14:11
But there goes salmon sharks with this meter-level resolution
342
851260
3000
Mais voilà les requins saumons avec cette résolution du niveau du mètre
14:14
on an ocean of temperature -- warm colors are warmer.
343
854260
3000
dans un océan de température -- les couleurs chaudes sont plus chaudes.
14:17
Salmon sharks go down
344
857260
2000
Les requins saumons descendent
14:19
to the tropics to pup
345
859260
2000
vers les tropiques pour mettre bas
14:21
and come into Monterey.
346
861260
2000
et viennent à Monterrey.
14:23
Now right next door in Monterey and up at the Farallones
347
863260
3000
Et juste à côté de Monterrey vers les Farallones
14:26
are a white shark team led by Scott Anderson -- there --
348
866260
2000
il y a une équipe qui travaille sur le requin blanc,
14:28
and Sal Jorgensen.
349
868260
2000
dirigée par Scott Anderson et Sal Jorgensen.
14:30
They can throw out a target --
350
870260
2000
Ils peuvent lancer une cible --
14:32
it's a carpet shaped like a seal --
351
872260
2000
c'est un tapis en forme de phoque --
14:34
and in will come a white shark, a curious critter
352
874260
3000
et un requin blanc arrive, un animal curieux
14:37
that will come right up to our 16-ft. boat.
353
877260
3000
qui viendra jusqu'à notre bateau de 5 mètres de long.
14:40
It's a several thousand-pound animal.
354
880260
2000
C'est un animal qui pèse plusieurs milliers de kilos.
14:42
And we'll wind in the target.
355
882260
3000
Et nous ramenons la cible.
14:45
And we'll place an acoustic tag
356
885260
2000
Et nous placerons une balise acoustique
14:47
that says, "OMSHARK 10165,"
357
887260
2000
qui dit "OMSHARK 10165,"
14:49
or something like that, acoustically with a ping.
358
889260
3000
ou quelque chose comme ça avec un ping acoustique.
14:52
And then we'll put on a satellite tag
359
892260
2000
Et puis nous mettrons une balise satellite
14:54
that will give us the long-distance journeys
360
894260
3000
qui nous donnera les voyages longue distance
14:57
with the light-based geolocation algorithms
361
897260
2000
grâce aux algorithmes de géolocalisations basés sur la lumière
14:59
solved on the computer that's on the fish.
362
899260
3000
résolus par l'ordinateur qui est sur le poisson.
15:02
So in this case, Sal's looking at two tags there,
363
902260
3000
Donc dans ce cas, Sal regarde deux balises.
15:05
and there they are: the white sharks of California
364
905260
3000
Et les voilà : les requins blancs de Californie
15:08
going off to the white shark cafe and coming back.
365
908260
3000
s'en vont au café des requins blancs et reviennent.
15:12
We also tag makos with our NOAA colleagues,
366
912260
2000
Nous marquons aussi des makos avec nos collègues de NOAA,
15:14
blue sharks.
367
914260
2000
des requins bleus.
15:16
And now, together, what we can see
368
916260
2000
Et maintenant, ensemble, ce que nous pouvons voir
15:18
on this ocean of color that's temperature,
369
918260
2000
sur cet océan de couleur qui est composé de temépratures,
15:20
we can see ten-day worms of makos and salmon sharks.
370
920260
3000
nous pouvons voir 10 jours de traces de makos et de requins saumon.
15:24
We have white sharks and blue sharks.
371
924260
2000
Nous avons des requins blancs et des requins bleus.
15:26
For the first time,
372
926260
2000
Pour la première fois,
15:28
an ecoscape as large as ocean-scale,
373
928260
2000
un paysage écologique à l'échelle de l'océan,
15:30
showing where the sharks go.
374
930260
3000
qui nous montre où vont les requins.
15:33
The tuna team from TOPP has done the unthinkable:
375
933260
3000
L'équipe des thons de TOPP a réalisé l'inimaginable :
15:36
three teams tagged 1,700 tunas,
376
936260
3000
3 équipes marquent 1700 thons,
15:39
bluefin, yellowfin and albacore
377
939260
2000
rouges, jaunes et albacore
15:41
all at the same time --
378
941260
2000
tous en même temps --
15:43
carefully rehearsed tagging programs
379
943260
2000
des programmes de marquage soigneusement préparés
15:45
in which we go out, pick up juvenile tunas,
380
945260
3000
dans lesquels nous allons, prélevons des thons juvéniles,
15:48
put in the tags that actually have the sensors,
381
948260
3000
leur posons des marques qui en fait ont des capteurs,
15:51
stick out the tuna
382
951260
2000
repérons les thons
15:53
and then let them go.
383
953260
2000
et puis les laissons partir.
15:55
They get returned, and when they get returned,
384
955260
2000
On nous les ramène, et quand on nous les ramène,
15:57
here on a NASA numerical ocean
385
957260
3000
ici sur un océan numérique de la NASA
16:00
you can see bluefin in blue
386
960260
2000
vous pouvez voir les rouges en bleu
16:02
go across their corridor,
387
962260
2000
qui traversent leur couloir,
16:04
returning to the Western Pacific.
388
964260
3000
et retournent dans le Pacifique Ouest.
16:07
Our team from UCSC has tagged elephant seals
389
967260
3000
Notre équipe de l'UCSC a marqué des éléphants de mer
16:10
with tags that are glued on their heads, that come off when they slough.
390
970260
3000
avec des balises qui sont collées sur leurs tête, qui tombent quand ils muent.
16:13
These elephant seals cover half an ocean,
391
973260
3000
Ces éléphants de mer couvrent la moitié d'un océan,
16:16
take data down to 1,800 feet --
392
976260
2000
collectent des données jusqu'à 500 mètres --
16:18
amazing data.
393
978260
2000
des données étonnantes.
16:20
And then there's Scott Shaffer and our shearwaters
394
980260
3000
Et puis il y a Scott Shaffer et nos puffins
16:23
wearing tuna tags, light-based tags,
395
983260
3000
qui portent des balises de thons, des balises légères
16:26
that now are going to take you from New Zealand to Monterey and back,
396
986260
3000
qui vont vous emmener maintenant de la Nouvelle Zélande à Monterrey et retour,
16:29
journeys of 35,000 nautical miles
397
989260
3000
des voyages de 35 000 miles nautiques
16:32
we had never seen before.
398
992260
2000
que nous n'avions jamais vu avant.
16:34
But now with light-based geolocation tags that are very small,
399
994260
3000
Mais maintenant avec des balises légères de géolocalisation qui sont très petites,
16:37
we can actually see these journeys.
400
997260
2000
nous pouvons en fait voir ces voyages.
16:39
Same thing with Laysan albatross
401
999260
2000
La même chose avec l'albatros Laysan
16:41
who travel an entire ocean
402
1001260
2000
qui traverse un océan entier
16:43
on a trip sometimes,
403
1003260
2000
en un seul voyage parfois,
16:45
up to the same zone the tunas use.
404
1005260
2000
jusqu'à la même zone qu'utilisent les thons.
16:47
You can see why they might be caught.
405
1007260
3000
Vous pouvez voir pourquoi ils pourraient être pris.
16:50
Then there's George Schillinger and our leatherback team out of Playa Grande
406
1010260
3000
Puis il y a George Schillinger et notre équipe des tortues luth à Playa Grande
16:53
tagging leatherbacks
407
1013260
2000
qui marquent les tortues luth
16:55
that go right past where we are.
408
1015260
3000
qui passent là où nous sommes.
16:58
And Scott Benson's team
409
1018260
2000
Et l'équipe de Scott Benson
17:00
that showed that leatherbacks go from Indonesia
410
1020260
2000
qui a montré que les tortues luth vont depuis l'Indonésie
17:02
all the way to Monterey.
411
1022260
2000
jusqu'à Monterrey.
17:04
So what we can see on this moving ocean
412
1024260
3000
Donc ce que nous pouvons voir sur cet océan mobile
17:07
is we can finally see where the predators are.
413
1027260
3000
c'est que nous voyons finalement où sont les prédateurs.
17:10
We can actually see how they're using ecospaces
414
1030260
3000
Nous pouvons en fait voir comment ils utilisent des éco-espaces
17:13
as large as an ocean.
415
1033260
2000
grands comme un océan.
17:15
And from this information,
416
1035260
2000
Et à partir de cette information,
17:17
we can begin to map the hope spots.
417
1037260
3000
nous pouvons commencer à cartographier les points d'espoir.
17:20
So this is just three years of data right here --
418
1040260
2000
Et il n'y a que 3 ans de données ici.
17:22
and there's a decade of this data.
419
1042260
2000
Et il y a 10 ans de données.
17:24
We see the pulse and the seasonal activities
420
1044260
2000
nous voyons la pulsation et les activités saisonnières
17:26
that these animals are going on.
421
1046260
3000
de ces animaux.
17:30
So what we're able to do with this information
422
1050260
2000
Et ce que nous pouvons faire avec ces informations
17:32
is boil it down to hot spots,
423
1052260
3000
c'est de les ramener aux points chauds,
17:35
4,000 deployments,
424
1055260
2000
4000 déploiements,
17:37
a huge herculean task,
425
1057260
3000
une tâche herculéenne,
17:40
2,000 tags
426
1060260
2000
2000 balises
17:42
in an area, shown here for the first time,
427
1062260
2000
dans une zone, que montre ici pour la première fois,
17:44
off the California coast,
428
1064260
2000
au large de la côte californienne.
17:46
that appears to be a gathering place.
429
1066260
3000
qui semble être un lieu de rassemblement.
17:50
And then for sort of an encore from these animals,
430
1070260
3000
Et puis un peu comme un rappel,
17:53
they're helping us.
431
1073260
2000
ces animaux nous aident.
17:55
They're carrying instruments
432
1075260
2000
ils portent des instruments
17:57
that are actually taking data down to 2,000 meters.
433
1077260
3000
qui collectent des données jusqu'à 2000 mètres.
18:00
They're taking information from our planet
434
1080260
2000
Ils prennent les informations de notre planète
18:02
at very critical places like Antarctica and the Poles.
435
1082260
3000
à des endroits très critiques comme l’Antarctique et les pôles.
18:05
Those are seals from many countries
436
1085260
2000
Ce sont des phoques de nombreux pays
18:07
being released
437
1087260
2000
qu'on relâche
18:09
who are sampling underneath the ice sheets
438
1089260
2000
qui échantillonnent sous les couches de glace
18:11
and giving us temperature data of oceanographic quality
439
1091260
3000
et nous donnent des données de températures de qualité océanographique
18:14
on both poles.
440
1094260
2000
aux deux pôles.
18:16
This data, when visualized, is captivating to watch.
441
1096260
3000
Ces données, quand on les visualise, sont captivantes à regarder.
18:19
We still haven't figured out best how to visualize the data.
442
1099260
3000
Nous n'avons pas encore compris comment visualiser les données de façon optimale.
18:22
And then, as these animals swim
443
1102260
2000
Et puis alors que ces animaux nagent
18:24
and give us the information
444
1104260
2000
et nous donnent des informations
18:26
that's important to climate issues,
445
1106260
2000
qui sont importantes pour les problèmes climatiques,
18:28
we also think it's critical
446
1108260
2000
nous pensons aussi qu'il est critique que
18:30
to get this information to the public,
447
1110260
2000
ces informations parviennent au public.
18:32
to engage the public with this kind of data.
448
1112260
3000
pour impliquer le public dans ce type de données.
18:35
We did this with the Great Turtle Race --
449
1115260
2000
Nous l'avons fait avec la Great Turtle Race --
18:37
tagged turtles, brought in four million hits.
450
1117260
3000
marqué des tortues, ramené 4 millions de repérages.
18:40
And now with Google's Oceans,
451
1120260
3000
Et maintenant avec Google Oceans.
18:43
we can actually put a white shark in that ocean.
452
1123260
2000
nous pouvons en fait mettre un requin blanc dans cet océan.
18:45
And when we do and it swims,
453
1125260
2000
Et quand nous le faisons et qu'il nage,
18:47
we see this magnificent bathymetry
454
1127260
2000
nous voyons cette magnifique bathymétrie
18:49
that the shark knows is there on its path
455
1129260
2000
dont le requin sait qu'elle est là sur son chemin
18:51
as it goes from California to Hawaii.
456
1131260
2000
quand il va de la Californie à Hawaii.
18:53
But maybe Mission Blue
457
1133260
2000
Mais peut-être Mission Blue
18:55
can fill in that ocean that we can't see.
458
1135260
3000
peut remplir cet océan que nous ne voyons pas.
18:58
We've got the capacity, NASA has the ocean.
459
1138260
3000
Nous avons la capacité, la NASA a l'océan.
19:01
We just need to put it together.
460
1141260
2000
il nous suffit d'assembler les deux.
19:03
So in conclusion,
461
1143260
2000
Donc pour conclure,
19:05
we know where Yellowstone is for North America;
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nous savons où Yellowstone est pour l'Amérique du Nord ;
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it's off our coast.
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c'est au large de notre côte.
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We have the technology that's shown us where it is.
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Nous avons la technologie qui nous a montré où c'était.
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What we need to think about perhaps for Mission Blue
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Ce à quoi nous devons peut-être réfléchir pour Mission Blue
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is increasing the biologging capacity.
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c'est d'accroitre le potentiel de biologue.
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How is it that we can actually
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Comment se fait-t'il que nous pouvons en fait
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take this type of activity elsewhere?
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transférer ce type d'activité?
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And then finally -- to basically get the message home --
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Et puis finalement, pour faire passer le message,
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maybe use live links
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peut-être utiliser des liens en direct
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from animals such as blue whales and white sharks.
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des animaux tels que les baleines bleues et les requins blancs.
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Make killer apps, if you will.
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Créer des killer apps, si vous voulez.
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A lot of people are excited
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Beaucoup de gens ont été très intéressés
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when sharks actually went under the Golden Gate Bridge.
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quand les requins sont effectivement passés sous le Golden Gate Bridge.
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Let's connect the public to this activity right on their iPhone.
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Mettons le public en contact avec cette activité directement depuis leut iPhone.
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That way we do away with a few internet myths.
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Ainsi nous nous débarrassons de quelques mythes de l'internet.
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So we can save the bluefin tuna.
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Donc nous pouvons sauver le thon rouge.
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We can save the white shark.
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Nous pouvons sauver le requin blanc.
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We have the science and technology.
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Nous avons la science et la technologie.
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Hope is here. Yes we can.
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Il y a de l'espoir. Nous pouvons le faire.
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We need just to apply this capacity
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nous devons seulement appliquer cette capacité
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further in the oceans.
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plus loin dans les océans.
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Thank you.
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Merci.
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(Applause)
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(Applaudissements)
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