Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Margarida Ferreira Revisora: Mafalda Ferreira
00:15
I've been fascinated for a lifetime
0
15260
3000
Fiquei fascinada para toda a vida
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by the beauty, form and function
1
18260
2000
pela beleza, pela forma e pela função
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of giant bluefin tuna.
2
20260
3000
do gigantesco atum-rabilho.
00:23
Bluefin are warmblooded like us.
3
23260
3000
Este atum é um animal de sangue quente, como nós.
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They're the largest of the tunas,
4
26260
3000
São os maiores atuns,
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the second-largest fish in the sea -- bony fish.
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29260
3000
os segundos peixes maiores do mar — peixes ossudos.
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They actually are a fish
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32260
2000
São peixes endotérmicos.
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that is endothermic --
7
34260
2000
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powers through the ocean with warm muscles like a mammal.
8
36260
3000
Impulsionam-se pelo oceano graças a músculos quentes, como um mamífero.
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That's one of our bluefin at the Monterey Bay Aquarium.
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40260
3000
Este é um desses atuns no Aquário da Baía de Monterey.
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You can see in its shape and its streamlined design
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43260
3000
Vemos, pela sua forma e pelo seu "design" aperfeiçoado
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it's powered for ocean swimming.
11
46260
3000
que está adaptado a nadar no oceano.
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It flies through the ocean on its pectoral fins, gets lift,
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49260
3000
Voa pelo oceano com as barbatanas peitorais,
ganha altura,
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powers its movements
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impulsiona os seus movimentos com uma cauda semilunar.
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with a lunate tail.
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54260
2000
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It's actually got a naked skin for most of its body,
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56260
3000
Tem a pele nua na maior parte do corpo,
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so it reduces friction with the water.
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por isso reduz a fricção na água.
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This is what one of nature's finest machines.
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62260
3000
É uma das máquinas da natureza mais fantásticas.
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Now, bluefin
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65260
2000
O atum-rabilho
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were revered by Man
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67260
2000
foi venerado pelos homens
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for all of human history.
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em toda a história da humanidade.
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For 4,000 years, we fished sustainably for this animal,
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Durante 4000 anos, pescámos sustentadamente este animal
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and it's evidenced
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75260
2000
como se verifica na arte que vemos
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in the art that we see
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77260
2000
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from thousands of years ago.
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79260
2000
de há milhares de anos.
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Bluefin are in cave paintings in France.
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3000
O atum-rabilho, em pinturas rupestres em França.
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They're on coins
26
84260
2000
Aparecem em moedas que datam de há 3000 anos.
01:26
that date back 3,000 years.
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86260
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This fish was revered by humankind.
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89260
3000
Este peixe era venerado pela humanidade,
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It was fished sustainably
29
92260
2000
era pescado sustentadamente em todas as épocas,
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till all of time,
30
94260
2000
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except for our generation.
31
96260
2000
com exceção da nossa geração.
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Bluefin are pursued wherever they go --
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98260
3000
O atum-rabilho é perseguido para onde quer que vá
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there is a gold rush on Earth,
33
101260
2000
Há uma corrida ao ouro, na Terra
01:43
and this is a gold rush for bluefin.
34
103260
2000
e é uma corrida ao ouro do atum-rabilho.
01:45
There are traps that fish sustainably
35
105260
2000
Há armadilhas que pescavam sustentadamente até há pouco tempo.
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up until recently.
36
107260
3000
01:50
And yet, the type of fishing going on today,
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110260
3000
Contudo, o tipo de pesca que se faz hoje
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with pens, with enormous stakes,
38
113260
3000
com redes, com enormes estacas,
01:56
is really wiping bluefin
39
116260
2000
está a eliminar o atum-rabilho ecologicamente do planeta.
01:58
ecologically off the planet.
40
118260
2000
02:00
Now bluefin, in general,
41
120260
2000
O atum-rabilho, em geral,
02:02
goes to one place: Japan.
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122260
2000
vai para um só sítio: o Japão.
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Some of you may be guilty
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2000
Alguns de vocês podem sentir-se culpados
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of having contributed to the demise of bluefin.
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126260
2000
por terem contribuído para a extinção do atum.
02:08
They're delectable muscle,
45
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2000
É uma carne deliciosa, rica em gordura
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rich in fat --
46
130260
2000
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absolutely taste delicious.
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132260
2000
— tem um sabor delicioso.
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And that's their problem; we're eating them to death.
48
134260
3000
É esse o problema: estamos a comê-lo até à extinção.
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Now in the Atlantic, the story is pretty simple.
49
137260
3000
No Atlântico, a história é muito simples.
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Bluefin have two populations: one large, one small.
50
140260
3000
O atum-rabilho tem duas populações: uma grande e uma pequena.
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The North American population
51
143260
2000
A população da América do Norte
02:25
is fished at about 2,000 ton.
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145260
3000
é pescada em cerca de 2000 toneladas.
02:28
The European population and North African -- the Eastern bluefin tuna --
53
148260
3000
A população da Europa e do Norte de África — o atum-rabilho de leste —
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is fished at tremendous levels:
54
151260
3000
é pescado a níveis tremendos:
02:34
50,000 tons over the last decade almost every year.
55
154260
3000
umas 50 000 toneladas por ano, nos últimos 10 anos.
02:37
The result is whether you're looking
56
157260
2000
O resultado é que, se procurarmos
02:39
at the West or the Eastern bluefin population,
57
159260
3000
a população do atum no Ocidente ou no Oriente,
02:42
there's been tremendous decline on both sides,
58
162260
2000
tem havido um enorme declínio em ambos os lados,
02:44
as much as 90 percent
59
164260
2000
que atinge os 90%,
02:46
if you go back with your baseline
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166260
2000
se recuarmos a 1950, como termo de comparação.
02:48
to 1950.
61
168260
2000
02:50
For that, bluefin have been given a status
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170260
3000
Por isso, o atum-rabilho recebeu um estatuto
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equivalent to tigers, to lions,
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173260
3000
equivalente aos tigres, aos leões,
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to certain African elephants
64
176260
2000
a certos elefantes africanos
02:58
and to pandas.
65
178260
2000
e aos pandas.
03:00
These fish have been proposed
66
180260
2000
Estes peixes foram propostos para a lista de espécies em perigo
03:02
for an endangered species listing in the past two months.
67
182260
3000
nos últimos dois meses.
03:05
They were voted on and rejected
68
185260
2000
Houve uma votação,
03:07
just two weeks ago,
69
187260
2000
mas o pedido foi rejeitado apenas há duas semanas,
03:09
despite outstanding science
70
189260
2000
apesar dos excecionais dados científicos
03:11
that shows from two committees
71
191260
3000
apresentados por duas comissões
03:14
this fish meets the criteria of CITES I.
72
194260
3000
de que este peixe satisfaz os critérios de CITES I.
03:17
And if it's tunas you don't care about,
73
197260
2000
E, mesmo que não se interessem pelos atuns,
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perhaps you might be interested
74
199260
2000
talvez vos interesse saber
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that international long lines and pursing
75
201260
2000
que as grandes empresas de pesca internacionais
03:23
chase down tunas and bycatch animals
76
203260
3000
que perseguem o atum, capturam sem querer outros animais
03:26
such as leatherbacks, sharks,
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206260
2000
como tartarugas, tubarões,
03:28
marlin, albatross.
78
208260
2000
bacalhaus, albatrozes.
03:30
These animals and their demise
79
210260
2000
A redução destes animais
03:32
occurs in the tuna fisheries.
80
212260
3000
ocorre durante a pesca do atum.
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The challenge we face
81
215260
2000
O problema que enfrentamos
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is that we know very little about tuna,
82
217260
3000
é que sabemos muito pouco sobre o atum.
03:40
and everyone in the room knows what it looks like
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220260
3000
Toda a gente aqui conhece a imagem
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when an African lion
84
223260
2000
de um leão africano a apanhar a sua presa.
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takes down its prey.
85
225260
2000
03:47
I doubt anyone has seen a giant bluefin feed.
86
227260
3000
Duvido que alguém já tenha visto um atum gigante a alimentar-se.
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This tuna symbolizes
87
230260
3000
Este atum simboliza
03:53
what's the problem for all of us in the room.
88
233260
3000
qual é o problema para todos nós nesta sala.
03:56
It's the 21st century, but we really have only just begun
89
236260
3000
Estamos no século XXI, mas só agora começámos
03:59
to really study our oceans in a deep way.
90
239260
3000
a estudar os oceanos de forma profunda.
04:02
Technology has come of age
91
242260
2000
A tecnologia chegou ao ponto
04:04
that's allowing us to see the Earth from space
92
244260
3000
de nos permitir ver a Terra a partir do espaço
04:07
and go deep into the seas remotely.
93
247260
3000
e de mergulharmos nos mares, por controlo remoto.
04:10
And we've got to use these technologies immediately
94
250260
2000
Temos de usar estas tecnologias imediatamente
04:12
to get a better understanding
95
252260
2000
para termos uma melhor compreensão
04:14
of how our ocean realm works.
96
254260
3000
sobre a forma como o oceano funciona.
04:17
Most of us from the ship -- even I --
97
257260
2000
Muitos de nós — até eu — observamos o oceano num barco
04:19
look out at the ocean and see this homogeneous sea.
98
259260
3000
e vemos este mar homogéneo.
04:22
We don't know where the structure is.
99
262260
2000
Não sabemos onde está a estrutura.
04:24
We can't tell where are the watering holes
100
264260
3000
Não sabemos onde estão os pontos de água
04:27
like we can on an African plain.
101
267260
3000
como acontece nas savanas africanas.
04:30
We can't see the corridors,
102
270260
2000
Não vemos os corredores
04:32
and we can't see what it is
103
272260
2000
e não vemos o que é que há de comum
04:34
that brings together a tuna,
104
274260
2000
entre o atum, uma tartaruga e um albatroz.
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a leatherback and an albatross.
105
276260
2000
04:38
We're only just beginning to understand
106
278260
2000
Só agora começamos a perceber
04:40
how the physical oceanography
107
280260
2000
como a oceanografia física
04:42
and the biological oceanography
108
282260
2000
e a oceanografia biológica
04:44
come together
109
284260
2000
se encontram para criar uma força sazonal
04:46
to create a seasonal force
110
286260
2000
04:48
that actually causes the upwelling
111
288260
2000
que provoca um afloramento
04:50
that might make a hot spot a hope spot.
112
290260
3000
que pode transformar um ponto crítico num ponto de esperança.
04:53
The reasons these challenges are great
113
293260
2000
Há muitas razões para estes problemas
04:55
is that technically it's difficult to go to sea.
114
295260
3000
porque, tecnicamente, é difícil ir para o mar.
04:58
It's hard to study a bluefin on its turf,
115
298260
2000
É difícil estudar um atum no seu território,
05:00
the entire Pacific realm.
116
300260
2000
em toda a área do Pacífico.
05:02
It's really tough to get up close and personal with a mako shark
117
302260
4000
É muito difícil aproximarmo-nos de um grande tubarão
05:06
and try to put a tag on it.
118
306260
2000
e tentar pôr-lhe uma etiqueta.
05:08
And then imagine being Bruce Mate's team from OSU,
119
308260
3000
Depois, imaginem ser a equipa de Bruce Mate da OSU,
05:11
getting up close to a blue whale
120
311260
2000
aproximarem-se duma baleia azul
05:13
and fixing a tag on the blue whale that stays,
121
313260
3000
e colocarem na baleia azul uma etiqueta que se mantenha.
05:16
an engineering challenge
122
316260
2000
É um problema de engenharia
05:18
we've yet to really overcome.
123
318260
2000
que ainda não solucionámos.
05:20
So the story of our team, a dedicated team,
124
320260
3000
A história da nossa equipa, uma equipa dedicada,
05:23
is fish and chips.
125
323260
2000
é peixes e "chips".
05:25
We basically are taking
126
325260
2000
Estamos a usar as mesmas peças que os telefones por satélite,
05:27
the same satellite phone parts,
127
327260
2000
05:29
or the same parts that are in your computer, chips.
128
329260
3000
ou as mesmas partes que existem nos nossos computadores, os "chips".
05:32
We're putting them together in unusual ways,
129
332260
3000
Montamo-las duma forma pouco habitual.
05:35
and this is taking us into the ocean realm
130
335260
2000
e isso leva-nos ao reino do oceano
05:37
like never before.
131
337260
2000
como nunca se fez anteriormente.
05:39
And for the first time,
132
339260
2000
Pela primeira vez,
05:41
we're able to watch the journey of a tuna beneath the ocean
133
341260
3000
estamos aptos a observar a viagem de um atum pelo oceano
05:44
using light and photons
134
344260
2000
utilizando a luz e os fotões
05:46
to measure sunrise and sunset.
135
346260
3000
para medir o nascer e o pôr-do-sol.
05:49
Now, I've been working with tunas for over 15 years.
136
349260
3000
Tenho trabalhado com atuns há mais de 15 anos.
05:52
I have the privilege of being a partner
137
352260
2000
Tenho o privilégio de ter uma parceria
05:54
with the Monterey Bay Aquarium.
138
354260
2000
com o aquário da Baía de Monterey.
05:56
We've actually taken a sliver of the ocean,
139
356260
2000
Agarrámos num pedaço do oceano
05:58
put it behind glass,
140
358260
2000
e pusemo-lo por detrás de um vidro,
06:00
and we together
141
360260
2000
e, em conjunto, pusemos lá um atum-rabilho e um atum-amarelo.
06:02
have put bluefin tuna and yellowfin tuna on display.
142
362260
3000
06:05
When the veil of bubbles lifts every morning,
143
365260
3000
Quando a cortina de bolhas se eleva todas as manhãs
06:08
we can actually see a community from the Pelagic ocean,
144
368260
3000
vemos uma comunidade do oceano pelágico,
06:11
one of the only places on Earth
145
371260
2000
um dos únicos locais da Terra
06:13
you can see giant bluefin swim by.
146
373260
3000
onde vemos gigantescos atuns-rabilho a nadar.
06:16
We can see in their beauty of form and function,
147
376260
2000
Vemos a sua atividade interminável
na sua beleza de forma e de função.
06:19
their ceaseless activity.
148
379260
2000
Eles voam pelo seu espaço, o espaço do oceano.
06:21
They're flying through their space, ocean space.
149
381260
3000
06:24
And we can bring two million people a year
150
384260
2000
Podemos levar dois milhões de pessoas por ano
06:26
into contact with this fish
151
386260
2000
a entrar em contacto com estes peixes
06:28
and show them its beauty.
152
388260
3000
e mostrar-lhes a sua beleza.
06:31
Behind the scenes is a working lab at Stanford University
153
391260
3000
Nos bastidores, funciona um laboratório da Universidade de Stanford
06:34
partnered with the Monterey Bay Aquarium.
154
394260
2000
em parceria com o Aquário da Baía de Monterey.
06:36
Here, for over 14 or 15 years,
155
396260
2000
Aqui, há mais de 14 ou 15 anos,
06:38
we've actually brought in
156
398260
2000
temos criado o atum-rabilho e o atum-amarelo, em cativeiro.
06:40
both bluefin and yellowfin in captivity.
157
400260
2000
06:42
We'd been studying these fish,
158
402260
2000
Temos estudado estes peixes,
06:44
but first we had to learn how to husbandry them.
159
404260
2000
mas, primeiro, tivemos que aprender a criá-los.
06:46
What do they like to eat?
160
406260
2000
O que é que eles gostam de comer?
06:48
What is it that they're happy with?
161
408260
2000
Com que é que se sentem felizes?
06:50
We go in the tanks with the tuna -- we touch their naked skin --
162
410260
3000
Entramos nos tanques com os atuns, tocamos na sua pele nua.
06:53
it's pretty amazing. It feels wonderful.
163
413260
3000
É espantoso, uma sensação maravilhosa.
06:56
And then, better yet,
164
416260
2000
E, ainda melhor,
06:58
we've got our own version of tuna whisperers,
165
418260
2000
temos a nossa versão de tratadores de atuns,
07:00
our own Chuck Farwell, Alex Norton,
166
420260
2000
os nossos Chuck Farwell, Alex Norton,
07:02
who can take a big tuna
167
422260
2000
que conseguem agarrar num grande atum
07:04
and in one motion,
168
424260
2000
e, com um só movimento,
07:06
put it into an envelope of water,
169
426260
2000
enfiam-no num saco com água,
07:08
so that we can actually work with the tuna
170
428260
2000
para podermos trabalhar com o atum
07:10
and learn the techniques it takes
171
430260
2000
e aprender as técnicas necessárias
07:12
to not injure this fish
172
432260
2000
para não ferir este peixe
07:14
who never sees a boundary in the open sea.
173
434260
3000
que nunca conheceu limites no mar alto.
07:17
Jeff and Jason there, are scientists
174
437260
2000
Jeff e Jason são cientistas
07:19
who are going to take a tuna
175
439260
2000
que vão pôr um atum numa coisa parecida com uma esteira, uma calha.
07:21
and put it in the equivalent of a treadmill, a flume.
176
441260
3000
07:24
And that tuna thinks it's going to Japan, but it's staying in place.
177
444260
3000
Este atum julga que vai para o Japão, mas não sai do seu lugar.
07:27
We're actually measuring its oxygen consumption,
178
447260
2000
Estamos a medir o consumo de oxigénio,
07:29
its energy consumption.
179
449260
2000
o consumo de energia.
07:32
We're taking this data and building better models.
180
452260
3000
Recolhemos estes dados e construímos modelos melhores.
07:35
And when I see that tuna -- this is my favorite view --
181
455260
3000
Quando vejo este atum — é a minha imagem preferida —
07:38
I begin to wonder:
182
458260
2000
ficou a pensar:
Como é que este peixe resolveu o problema da longitude antes de nós?
07:40
how did this fish solve the longitude problem before we did?
183
460260
3000
07:44
So take a look at that animal.
184
464260
2000
Observem este animal.
07:46
That's the closest you'll probably ever get.
185
466260
2000
É, provavelmente, o mais próximo que já estiveram dele.
07:48
Now, the activities from the lab
186
468260
3000
As atividades do laboratório
07:51
have taught us now how to go out in the open ocean.
187
471260
3000
ensinaram-nos a forma de ir ao alto mar.
07:54
So in a program called Tag-A-Giant
188
474260
3000
Num programa chamado Tag-A-Giant
07:57
we've actually gone from Ireland to Canada,
189
477260
3000
fomos da Irlanda ao Canadá,
08:00
from Corsica to Spain.
190
480260
2000
de Corisca a Espanha.
08:02
We've fished with many nations around the world
191
482260
3000
Pescámos com muitas nações do mundo inteiro
08:05
in an effort to basically
192
485260
2000
numa tentativa
08:07
put electronic computers
193
487260
3000
de pôr computadores eletrónicos
08:10
inside giant tunas.
194
490260
2000
no interior de atuns gigantes.
08:12
We've actually tagged 1,100 tunas.
195
492260
3000
Etiquetámos 1100 atuns
08:15
And I'm going to show you three clips,
196
495260
2000
Vou mostrar três vídeos,
08:17
because I tagged 1,100 tunas.
197
497260
3000
porque eu etiquetei 1100 atuns.
08:20
It's a very hard process, but it's a ballet.
198
500260
3000
É um processo muito difícil, mas é um bailado.
08:23
We bring the tuna out, we measure it.
199
503260
3000
Trazemos o atum cá para fora e medimo-lo.
08:26
A team of fishers, captains, scientists and technicians
200
506260
3000
Uma equipa de pescadores, de capitães, de cientistas e de técnicos
08:29
work together to keep this animal out of the ocean
201
509260
3000
trabalham em conjunto para manter este animal fora do oceano
08:32
for about four to five minutes.
202
512260
3000
durante cerca de quatro ou cinco minutos.
08:35
We put water over its gills, give it oxygen.
203
515260
3000
Pomos-lhe água nas brânquias, damos-lhe oxigénio.
08:38
And then with a lot of effort, after tagging,
204
518260
3000
Depois, com muito esforço, depois de o etiquetarmos,
08:41
putting in the computer,
205
521260
2000
de introduzir os dados no computador,
08:43
making sure the stalk is sticking out so it senses the environment,
206
523260
3000
de garantir que a haste sobressai para captar o ambiente,
08:46
we send this fish back into the sea.
207
526260
3000
finalmente devolvemos o peixe ao mar.
08:49
And when it goes, we're always happy.
208
529260
2000
Quando ele parte, sentimo-nos contentes.
08:51
We see a flick of the tail.
209
531260
2000
Vemos um batimento da cauda.
08:53
And from our data that gets collected,
210
533260
3000
De acordo com os dados que recolhemos,
08:56
when that tag comes back,
211
536260
2000
quando essa marca aparece
08:58
because a fisher returns it
212
538260
2000
— porque um pescador a devolve
09:00
for a thousand-dollar reward,
213
540260
2000
em troca de uma recompensa de mil dólares —
09:02
we can get tracks beneath the sea
214
542260
2000
podemos obter pistas debaixo do mar
09:04
for up to five years now,
215
544260
2000
que se estendem por cinco anos,
09:06
on a backboned animal.
216
546260
2000
de um grande animal vertebrado.
09:08
Now sometimes the tunas are really large,
217
548260
3000
Às vezes, os atuns são muito grandes,
09:11
such as this fish off Nantucket.
218
551260
2000
como este peixe da costa de Nantucket.
09:13
But that's about half the size
219
553260
2000
Mas este tem metade do tamanho
09:15
of the biggest tuna we've ever tagged.
220
555260
2000
dos maiores que já marcámos.
09:17
It takes a human effort,
221
557260
2000
É preciso um esforço humano de equipa
09:19
a team effort, to bring the fish in.
222
559260
2000
para trazer o peixe para bordo.
09:21
In this case, what we're going to do
223
561260
2000
Neste caso, vamos pôr no atum
09:23
is put a pop-up satellite archival tag on the tuna.
224
563260
3000
uma etiqueta de arquivo, autodestacável, ligada a satélite
09:27
This tag rides on the tuna,
225
567260
2000
Esta etiqueta acompanha o atum,
09:29
senses the environment around the tuna
226
569260
3000
sonda o ambiente em volta do atum
09:32
and actually will come off the fish,
227
572260
3000
e acaba por cair do peixe,
09:35
detach, float to the surface
228
575260
2000
fica a flutuar à superfície
09:37
and send back to Earth-orbiting satellites
229
577260
3000
e envia, para os satélites em órbita em volta da Terra,
09:40
position data estimated by math on the tag,
230
580260
3000
os dados das posições calculadas matematicamente na etiqueta,
09:43
pressure data and temperature data.
231
583260
3000
dados sobre a pressão e a temperatura.
09:46
And so what we get then from the pop-up satellite tag
232
586260
2000
Assim, com esta etiqueta autodestacável
09:48
is we get away from having to have a human interaction
233
588260
3000
evitamos a necessidade da interação humana
09:51
to recapture the tag.
234
591260
2000
para reaver a etiqueta.
09:53
Both the electronic tags I'm talking about are expensive.
235
593260
3000
Quaisquer das duas etiquetas eletrónicas de que falei são caras.
09:56
These tags have been engineered
236
596260
2000
Estas etiquetas foram concebidas
09:58
by a variety of teams in North America.
237
598260
3000
por uma série de equipas na América do Norte.
10:01
They are some of our finest instruments,
238
601260
2000
São alguns dos nossos instrumentos mais sofisticados,
10:03
our new technology in the ocean today.
239
603260
3000
a nossa nova tecnologia no oceano.
10:07
One community in general
240
607260
2000
Uma comunidade, entre todas,
10:09
has given more to help us than any other community.
241
609260
2000
deu-nos maior ajuda do que qualquer outra comunidade.
10:11
And that's the fisheries off the state of North Carolina.
242
611260
3000
São as pescas ao largo do estado da Carolina do Norte.
10:14
There are two villages, Harris and Morehead City,
243
614260
3000
Há duas aldeias, Harris e Morehead City.
10:17
every winter for over a decade,
244
617260
2000
Todos os invernos, durante mais de 10 anos,
10:19
held a party called Tag-A-Giant,
245
619260
3000
faziam uma festa chamada Tag-a-Giant.
10:22
and together, fishers worked with us
246
622260
2000
Os pescadores trabalharam em conjunto connosco
10:24
to tag 800 to 900 fish.
247
624260
3000
para etiquetar 800 a 900 atuns.
10:27
In this case, we're actually going to measure the fish.
248
627260
3000
Nesta imagem, estamos a medir o peixe.
10:30
We're going to do something that in recent years we've started:
249
630260
3000
Vamos fazer uma coisa que começámos a fazer nos últimos anos:
10:33
take a mucus sample.
250
633260
2000
recolher uma amostra de muco.
10:35
Watch how shiny the skin is; you can see my reflection there.
251
635260
3000
Reparem como a pele é brilhante; vemos nela o meu reflexo.
10:38
And from that mucus, we can get gene profiles,
252
638260
3000
A partir desse muco, podemos obter perfis de muco,
10:41
we can get information on gender,
253
641260
2000
podemos obter informações sobre o sexo,
10:43
checking the pop-up tag one more time,
254
643260
2000
verificar a etiqueta autodestacável mais uma vez
10:45
and then it's out in the ocean.
255
645260
2000
e, depois, ele regressa ao oceano.
10:47
And this is my favorite.
256
647260
2000
Esta é a minha preferida.
10:49
With the help of my former postdoc, Gareth Lawson,
257
649260
3000
Com a ajuda de Gareth Lawson, o meu antigo aluno de pós-doutoramento,
10:52
this is a gorgeous picture of a single tuna.
258
652260
2000
esta é uma imagem espantosa de um só atum.
10:54
This tuna is actually moving on a numerical ocean.
259
654260
3000
Este atum está a movimentar-se num oceano numérico.
10:57
The warm is the Gulf Stream,
260
657260
2000
O calor é a Corrente do Golfo,
10:59
the cold up there in the Gulf of Maine.
261
659260
3000
o frio em cima é o Golfo do Maine.
11:02
That's where the tuna wants to go -- it wants to forage on schools of herring --
262
662260
3000
É para onde o atum quer ir, quer ir comer nos cardumes de arenques,
11:05
but it can't get there. It's too cold.
263
665260
2000
mas não consegue lá chegar porque está muito frio.
11:07
But then it warms up, and the tuna pops in, gets some fish,
264
667260
3000
Depois, aquece e o atum entra, apanha alguns peixes,
11:10
maybe comes back to home base,
265
670260
2000
talvez volte para a sua base,
11:12
goes in again
266
672260
2000
volta lá novamente
e depois regressa ao inverno cá em baixo na Carolina do Norte
11:14
and then comes back to winter down there in North Carolina
267
674260
3000
11:17
and then on to the Bahamas.
268
677260
2000
e depois para as Bahamas.
11:19
And my favorite scene, three tunas going into the Gulf of Mexico.
269
679260
3000
A minha cena preferida: três atuns a ir para o Golfo do México.
11:22
Three tunas tagged.
270
682260
2000
Três atuns com etiquetas.
11:24
Astronomically, we're calculating positions.
271
684260
2000
Estamos a calcular posições. astronomicamente.
11:26
They're coming together. That could be tuna sex --
272
686260
3000
Estão a juntar-se. Será sexo entre atuns?
11:29
and there it is.
273
689260
2000
E aqui estão eles.
11:31
That is where the tuna spawn.
274
691260
2000
É aqui que os atuns desovam.
11:33
So from data like this,
275
693260
2000
A partir de dados como este,
11:35
we're able now to put the map up,
276
695260
2000
conseguimos completar o mapa.
11:37
and in this map
277
697260
2000
Neste mapa, vemos milhares de posições
11:39
you see thousands of positions
278
699260
2000
11:41
generated by this decade and a half of tagging.
279
701260
3000
geradas pelas etiquetas colocadas nestes dez anos e meio.
11:44
And now we're showing that tunas on the western side
280
704260
3000
Agora mostramos que os atuns do lado ocidental
11:47
go to the eastern side.
281
707260
2000
vão para o lado oriental.
11:49
So two populations of tunas --
282
709260
2000
Duas populações de atuns.
11:51
that is, we have a Gulf population, one that we can tag --
283
711260
2000
Uma delas é a população do Golfo, aquela que podemos etiquetar
11:53
they go to the Gulf of Mexico, I showed you that --
284
713260
3000
que vai para o Golfo do México, como já mostrei.
11:56
and a second population.
285
716260
2000
E há uma segunda população.
11:58
Living amongst our tunas -- our North American tunas --
286
718260
2000
A viver entre os nossos atuns, os atuns norte-americanos,
12:00
are European tunas that go back to the Med.
287
720260
3000
há atuns europeus que regressam ao Mediterrâneo.
12:03
On the hot spots -- the hope spots --
288
723260
2000
Nos pontos críticos — os pontos de esperança —
12:05
they're mixed populations.
289
725260
2000
há populações misturadas.
12:07
And so what we've done with the science
290
727260
2000
O que fizemos, com a ciência,
12:09
is we're showing the International Commission,
291
729260
2000
é que estamos a mostrar à Comissão Internacional,
12:11
building new models,
292
731260
2000
a criar novos modelos,
12:13
showing them that a two-stock no-mixing model --
293
733260
2000
a mostrar-lhes que um modelo de duas reservas, que não se misturam
12:15
to this day, used to reject
294
735260
3000
— um modelo usado até hoje para rejeitar o tratado do CITES —
12:18
the CITES treaty --
295
738260
2000
12:20
that model isn't the right model.
296
740260
2000
esse modelo não é o modelo certo.
12:22
This model, a model of overlap,
297
742260
2000
Este modelo, um modelo de sobreposição,
12:24
is the way to move forward.
298
744260
2000
é a forma de avançarmos.
12:26
So we can then predict
299
746260
2000
Assim, podemos prever
12:28
where management places should be.
300
748260
2000
onde devem ser colocados os locais de gestão.
12:30
Places like the Gulf of Mexico and the Mediterranean
301
750260
3000
Locais como o Golfo do México e o Mediterrâneo
12:33
are places where the single species,
302
753260
2000
são locais onde podemos capturar
12:35
the single population, can be captured.
303
755260
2000
espécies individuais, populações únicas.
12:37
These become forthright in places we need to protect.
304
757260
3000
São estes os locais que é preciso proteger.
12:40
The center of the Atlantic where the mixing is,
305
760260
3000
Para o centro do Atlântico, onde se dá a mistura,
12:43
I could imagine a policy that lets Canada and America fish,
306
763260
2000
imagino uma política que deixe o Canadá e os EUA pescarem
12:45
because they manage their fisheries well,
307
765260
3000
porque eles gerem bem as pescas,
12:48
they're doing a good job.
308
768260
2000
estão a fazer um bom trabalho.
12:50
But in the international realm,
309
770260
2000
Mas a nível internacional,
12:52
where fishing and overfishing has really gone wild,
310
772260
2000
onde a pesca e a pesca em excesso não têm limites,
12:54
these are the places that we have to make hope spots in.
311
774260
3000
estes são os locais onde precisamos de pontos de esperança.
12:57
That's the size they have to be to protect the bluefin tuna.
312
777260
3000
Este é o tamanho que devem ter para se proteger o atum-rabilho.
13:00
Now in a second project
313
780260
2000
Agora, num segundo projeto
13:02
called Tagging of Pacific Pelagics,
314
782260
2000
chamado Tagging of Pacific Pelagics
13:04
we took on the planet as a team,
315
784260
2000
nós, que fazemos parte do Censo da Vida Marinha,
13:06
those of us in the Census of Marine Life.
316
786260
2000
estudámos o planeta em equipa.
13:08
And, funded primarily through Sloan Foundation and others,
317
788260
4000
Financiados sobretudo pela Fundação Sloan, entre outras,
13:12
we were able to actually go in, in our project --
318
792260
3000
pudemos avançar com o nosso projeto
13:15
we're one of 17 field programs
319
795260
2000
— somos um dos 17 programas de campo —
13:17
and begin to take on tagging large numbers of predators,
320
797260
3000
e começámos a etiquetar grande número de predadores,
13:20
not just tunas.
321
800260
2000
não são só os atuns.
13:22
So what we've done
322
802260
2000
Fomos etiquetar o tubarão-salmão no Alasca,
13:24
is actually gone up to tag salmon shark in Alaska,
323
804260
3000
13:27
met salmon shark on their home territory,
324
807260
3000
Encontrámos o tubarão-salmão no seu território natural,
13:30
followed them catching salmon
325
810260
2000
seguimo-lo enquanto eles apanhavam salmões.
13:32
and then went in and figured out
326
812260
2000
Depois pensámos
13:34
that, if we take a salmon and put it on a line,
327
814260
3000
que, se agarrássemos num salmão e o puséssemos numa linha de pesca,
13:37
we can actually take up a salmon shark --
328
817260
2000
podíamos apanhar um tubarão-salmão.
13:39
This is the cousin of the white shark --
329
819260
2000
Este é primo do tubarão-branco.
13:41
and very carefully --
330
821260
2000
Muito cuidadosamente,
13:43
note, I say "very carefully," --
331
823260
2000
— reparem, eu disse "muito cuidadosamente" —
13:45
we can actually keep it calm,
332
825260
2000
podemos mantê-lo calmo,
13:47
put a hose in its mouth, keep it off the deck
333
827260
3000
colocamos uma mangueira na boca, mantemo-lo no convés
13:50
and then tag it with a satellite tag.
334
830260
3000
e colocamos-lhe uma etiqueta por satélite.
13:53
That satellite tag will now have your shark phone home
335
833260
3000
Essa etiqueta tem um número de telefone
13:56
and send in a message.
336
836260
2000
que enviará uma mensagem.
13:58
And that shark leaping there, if you look carefully, has an antenna.
337
838260
3000
Aquele tubarão que deu um salto, se olharem bem, tem uma antena.
14:01
It's a free swimming shark with a satellite tag
338
841260
2000
É um tubarão que nada em liberdade, com uma etiqueta por satélite,
14:03
jumping after salmon,
339
843260
2000
a saltar para apanhar salmões
14:05
sending home its data.
340
845260
3000
e a enviar informações.
14:09
Salmon sharks aren't the only sharks we tag.
341
849260
2000
Não etiquetamos apenas os tubarões-salmão.
14:11
But there goes salmon sharks with this meter-level resolution
342
851260
3000
Mas estes tubarões-salmão andam com este medidor
14:14
on an ocean of temperature -- warm colors are warmer.
343
854260
3000
da temperatura do oceano — mais quente onde há cores mais quentes.
14:17
Salmon sharks go down
344
857260
2000
Os tubarões-salmão descem até aos trópicos
14:19
to the tropics to pup
345
859260
2000
14:21
and come into Monterey.
346
861260
2000
e chegam a Monterey.
14:23
Now right next door in Monterey and up at the Farallones
347
863260
3000
Mesmo ao pé de Monterey, mais acima nas Farallones,
14:26
are a white shark team led by Scott Anderson -- there --
348
866260
2000
há uma equipa para os tubarões-brancos
14:28
and Sal Jorgensen.
349
868260
2000
chefiada por Scott Anderson e por Sal Jorgensen.
14:30
They can throw out a target --
350
870260
2000
Podem lançar uma etiqueta
14:32
it's a carpet shaped like a seal --
351
872260
2000
— é um tapete com a forma de uma foca —
14:34
and in will come a white shark, a curious critter
352
874260
3000
e aparece um tubarão-branco, uma criatura curiosa,
14:37
that will come right up to our 16-ft. boat.
353
877260
3000
que se aproxima do nosso barco com cinco metros.
14:40
It's a several thousand-pound animal.
354
880260
2000
É um animal que pode ter mais de duas toneladas.
14:42
And we'll wind in the target.
355
882260
3000
Anda à roda do alvo
14:45
And we'll place an acoustic tag
356
885260
2000
e colocamos-lhe uma etiqueta acústica
14:47
that says, "OMSHARK 10165,"
357
887260
2000
que diz: "OMSHARK 10165," ou qualquer coisa parecida,
14:49
or something like that, acoustically with a ping.
358
889260
3000
com um zumbido acústico.
14:52
And then we'll put on a satellite tag
359
892260
2000
Depois colocamos uma etiqueta por satélite
14:54
that will give us the long-distance journeys
360
894260
3000
que nos dará as viagens de longa distância
14:57
with the light-based geolocation algorithms
361
897260
2000
com os algoritmos para localização geográfica, com base na luz,
14:59
solved on the computer that's on the fish.
362
899260
3000
com resolução no computador que está no peixe.
15:02
So in this case, Sal's looking at two tags there,
363
902260
3000
Nesta imagem, Sal está a observar duas etiquetas
15:05
and there they are: the white sharks of California
364
905260
3000
e cá estão eles: os tubarões-brancos da Califórnia,
15:08
going off to the white shark cafe and coming back.
365
908260
3000
a irem ao café dos tubarões-brancos e a regressarem.
15:12
We also tag makos with our NOAA colleagues,
366
912260
2000
Também etiquetamos tubarões-sardos
15:14
blue sharks.
367
914260
2000
com os nossos colegas da NOAA.
15:16
And now, together, what we can see
368
916260
2000
Agora, em conjunto, podemos ver
15:18
on this ocean of color that's temperature,
369
918260
2000
neste oceano com cores das temperaturas,
15:20
we can see ten-day worms of makos and salmon sharks.
370
920260
3000
podemos ver larvas de 10 dias de tubarões-sardo e tubarões-salmão.
15:24
We have white sharks and blue sharks.
371
924260
2000
Temos tubarões-brancos e tubarões-rabilho.
15:26
For the first time,
372
926260
2000
Pela primeira vez,
15:28
an ecoscape as large as ocean-scale,
373
928260
2000
um reservatório ecológico do tamanho de um oceano,
15:30
showing where the sharks go.
374
930260
3000
que mostra para onde vão os tubarões.
15:33
The tuna team from TOPP has done the unthinkable:
375
933260
3000
A equipa dos atuns de TOPP realizou o inimaginável:
15:36
three teams tagged 1,700 tunas,
376
936260
3000
Três equipas marcaram 1700 atuns,
15:39
bluefin, yellowfin and albacore
377
939260
2000
rabilhos, amarelos e albacoras,
15:41
all at the same time --
378
941260
2000
todos na mesma altura.
15:43
carefully rehearsed tagging programs
379
943260
2000
Ensaiaram cuidadosamente programas de etiquetagem
15:45
in which we go out, pick up juvenile tunas,
380
945260
3000
em que saíam, apanhavam atuns jovens,
15:48
put in the tags that actually have the sensors,
381
948260
3000
colocavam as etiquetas que têm os sensores,
15:51
stick out the tuna
382
951260
2000
sintonizavam-nos
15:53
and then let them go.
383
953260
2000
e depois libertavam-nos.
15:55
They get returned, and when they get returned,
384
955260
2000
Eles depois regressavam e, quando regressavam,
15:57
here on a NASA numerical ocean
385
957260
3000
aqui num oceano numérico da NASA
16:00
you can see bluefin in blue
386
960260
2000
vemos atuns-rabilho a azul
16:02
go across their corridor,
387
962260
2000
a atravessar o seu corredor,
16:04
returning to the Western Pacific.
388
964260
3000
regressando ao Pacífico Ocidental.
16:07
Our team from UCSC has tagged elephant seals
389
967260
3000
A nossa equipa da UCSC etiquetou elefantes-marinhos
16:10
with tags that are glued on their heads, that come off when they slough.
390
970260
3000
com etiquetas coladas na cabeça que caem quando eles perdem o pelo.
16:13
These elephant seals cover half an ocean,
391
973260
3000
Estes elefantes-marinhos cobrem metade de um oceano,
16:16
take data down to 1,800 feet --
392
976260
2000
recolhem dados até 550 m de profundidade,
16:18
amazing data.
393
978260
2000
informações espantosas.
16:20
And then there's Scott Shaffer and our shearwaters
394
980260
3000
Depois, há Scott Shaffer e as nossas pardelas
16:23
wearing tuna tags, light-based tags,
395
983260
3000
que usam etiquetas de atuns, etiquetas com base na luz,
16:26
that now are going to take you from New Zealand to Monterey and back,
396
986260
3000
que vão da Nova Zelândia até Monterey e regressam,
16:29
journeys of 35,000 nautical miles
397
989260
3000
uma viagem de 35 000 milhas náuticas
16:32
we had never seen before.
398
992260
2000
que nunca tínhamos visto.
16:34
But now with light-based geolocation tags that are very small,
399
994260
3000
Agora, com as etiquetas de localização geográfica, que são muito pequenas,
16:37
we can actually see these journeys.
400
997260
2000
podemos ver essas viagens.
16:39
Same thing with Laysan albatross
401
999260
2000
O mesmo com o albatroz-de-laysan
16:41
who travel an entire ocean
402
1001260
2000
que atravessa todo o oceano,
16:43
on a trip sometimes,
403
1003260
2000
por vezes, numa só viagem,
16:45
up to the same zone the tunas use.
404
1005260
2000
até à mesma zona usada pelos atuns.
16:47
You can see why they might be caught.
405
1007260
3000
Vemos porque é que podem ser apanhados.
16:50
Then there's George Schillinger and our leatherback team out of Playa Grande
406
1010260
3000
Também temos George Shillinger
e a nossa equipa de tartarugas da Playa Grande,
16:53
tagging leatherbacks
407
1013260
2000
a etiquetar tartarugas-de-couro
16:55
that go right past where we are.
408
1015260
3000
que passam por onde nós estamos.
16:58
And Scott Benson's team
409
1018260
2000
E a equipa de Scott Benson
17:00
that showed that leatherbacks go from Indonesia
410
1020260
2000
que mostrou que essas tartarugas vão da Indonésia até Monterey.
17:02
all the way to Monterey.
411
1022260
2000
17:04
So what we can see on this moving ocean
412
1024260
3000
Neste oceano em movimento,
17:07
is we can finally see where the predators are.
413
1027260
3000
podemos ver, finalmente , onde estão os predadores.
17:10
We can actually see how they're using ecospaces
414
1030260
3000
Podemos ver como usam um espaço ecológico,
17:13
as large as an ocean.
415
1033260
2000
tão grande como um oceano.
17:15
And from this information,
416
1035260
2000
E, a partir destas informações,
17:17
we can begin to map the hope spots.
417
1037260
3000
podemos começar a mapear os pontos críticos.
17:20
So this is just three years of data right here --
418
1040260
2000
Aqui temos apenas três anos de informações
17:22
and there's a decade of this data.
419
1042260
2000
mas temos dados destes durante 10 anos.
17:24
We see the pulse and the seasonal activities
420
1044260
2000
Vemos o ritmo e as atividades sazonais
17:26
that these animals are going on.
421
1046260
3000
destes animais.
17:30
So what we're able to do with this information
422
1050260
2000
Com estas informações,
17:32
is boil it down to hot spots,
423
1052260
3000
podemos reduzir os pontos críticos,
17:35
4,000 deployments,
424
1055260
2000
Quatro mil pontos críticos,
17:37
a huge herculean task,
425
1057260
3000
uma tarefa hercúlea.
17:40
2,000 tags
426
1060260
2000
Duas mil etiquetas
17:42
in an area, shown here for the first time,
427
1062260
2000
numa área, que aqui mostramos pela primeira vez,
17:44
off the California coast,
428
1064260
2000
ao largo da costa da Califórnia,
17:46
that appears to be a gathering place.
429
1066260
3000
que parece ser um local de reunião.
17:50
And then for sort of an encore from these animals,
430
1070260
3000
Como uma espécie de bis,
17:53
they're helping us.
431
1073260
2000
estes animais estão a ajudar-nos.
17:55
They're carrying instruments
432
1075260
2000
Eles transportam instrumentos
17:57
that are actually taking data down to 2,000 meters.
433
1077260
3000
que estão a recolher dados a 2000 m de profundidade.
18:00
They're taking information from our planet
434
1080260
2000
Estão a recolher informações sobre o nosso planeta
18:02
at very critical places like Antarctica and the Poles.
435
1082260
3000
em locais muito críticos como a Antártida e os polos.
18:05
Those are seals from many countries
436
1085260
2000
Aquelas são focas de muitos países a serem libertadas
18:07
being released
437
1087260
2000
e estão a recolher amostras por baixo das placas de gelo.
18:09
who are sampling underneath the ice sheets
438
1089260
2000
18:11
and giving us temperature data of oceanographic quality
439
1091260
3000
que nos dão dados da temperatura da qualidade oceanográfica,
18:14
on both poles.
440
1094260
2000
nos dois polos.
18:16
This data, when visualized, is captivating to watch.
441
1096260
3000
É cativante observar esses dados, quando visualizados,
18:19
We still haven't figured out best how to visualize the data.
442
1099260
3000
Mas ainda não arranjámos a melhor forma de visualizar estes dados.
18:22
And then, as these animals swim
443
1102260
2000
Além disso, enquanto estes animais nadam
18:24
and give us the information
444
1104260
2000
e nos dão as informações
18:26
that's important to climate issues,
445
1106260
2000
que são importantes para questões climáticas,
18:28
we also think it's critical
446
1108260
2000
também pensamos que é fundamental
18:30
to get this information to the public,
447
1110260
2000
disponibilizar ao público estas informações,
18:32
to engage the public with this kind of data.
448
1112260
3000
para envolver o público com este tipo de dados.
18:35
We did this with the Great Turtle Race --
449
1115260
2000
Fizemos isso com a Corrida das Tartarugas
18:37
tagged turtles, brought in four million hits.
450
1117260
3000
— tartarugas com etiquetas, trouxeram-nos quatro milhões de visitas.
18:40
And now with Google's Oceans,
451
1120260
3000
Agora, com os Oceans da Google,
18:43
we can actually put a white shark in that ocean.
452
1123260
2000
podemos pôr um tubarão-branco naquele oceano.
18:45
And when we do and it swims,
453
1125260
2000
Quando o fazemos e ele nada,
18:47
we see this magnificent bathymetry
454
1127260
2000
vemos esta magnífica batimetria
18:49
that the shark knows is there on its path
455
1129260
2000
que o tubarão sabe que existe ali, no seu caminho,
18:51
as it goes from California to Hawaii.
456
1131260
2000
quando vai da Califórnia até ao Havai.
18:53
But maybe Mission Blue
457
1133260
2000
Mas talvez a Mission Blue
18:55
can fill in that ocean that we can't see.
458
1135260
3000
consiga preencher esse oceano que não conseguimos ver.
18:58
We've got the capacity, NASA has the ocean.
459
1138260
3000
Temos essa capacidade. A NASA tem o oceano.
19:01
We just need to put it together.
460
1141260
2000
Só precisamos de juntar tudo.
19:03
So in conclusion,
461
1143260
2000
Em conclusão,
19:05
we know where Yellowstone is for North America;
462
1145260
3000
sabemos o que Yellowstone representa para os EUA.
19:08
it's off our coast.
463
1148260
2000
Está ao largo da nossa costa.
19:10
We have the technology that's shown us where it is.
464
1150260
2000
Temos a tecnologia que nos mostra onde está.
19:12
What we need to think about perhaps for Mission Blue
465
1152260
3000
Precisamos de pensar que a Mission Blue
19:15
is increasing the biologging capacity.
466
1155260
3000
talvez aumente a capacidade do registo biológico.
19:18
How is it that we can actually
467
1158260
2000
Como poderemos fazer
19:20
take this type of activity elsewhere?
468
1160260
3000
este tipo de atividade noutro sítio?
19:23
And then finally -- to basically get the message home --
469
1163260
3000
Por fim — para levar uma mensagem para casa —
19:26
maybe use live links
470
1166260
2000
talvez usar ligações em direto
de animais como as baleias azuis e os tubarões-brancos
19:28
from animals such as blue whales and white sharks.
471
1168260
2000
19:30
Make killer apps, if you will.
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Fazer aplicações "killer", se quiserem.
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A lot of people are excited
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Muitas pessoas ficam entusiasmadas
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when sharks actually went under the Golden Gate Bridge.
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quando os tubarões passam por baixo da Ponte Golden Gate.
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Let's connect the public to this activity right on their iPhone.
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Liguemos o público a esta atividade através do iPhone.
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That way we do away with a few internet myths.
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Desse modo, acabamos com alguns mitos da Internet.
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So we can save the bluefin tuna.
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Podemos salvar o atum-rabilho.
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We can save the white shark.
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Podemos salvar o atum-branco.
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We have the science and technology.
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Temos a ciência e a tecnologia.
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Hope is here. Yes we can.
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Há esperança. Sim, podemos.
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We need just to apply this capacity
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Basta aplicar esta capacidade
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further in the oceans.
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2000
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Thank you.
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nos oceanos.
Obrigada.
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(Applause)
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(Aplausos)
Sobre este site

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