ABOUT THE SPEAKER
Simon Berrow - Marine biologist
Simon Berrow is a marine biologist dedicated to studying and preserving the basking shark.

Why you should listen

Born in Ireland, Simon Berrow has travelled the world's oceans studying albatrosses, seals, penguins, sharks, and more. A passionate scientist and lover of Ireland's natural heritage, he founded the Irish Whale and Dolphin Group and the Irish Basking Shark Study Group.
 
He is also the inventor of "Simon's shark slime sampling system" -- a mop handle and oven cleaner -- which has proved to be the most effective way of collecting shark DNA for analysis.

The TEDxTalk was filmed at the Science Gallery in Dublin.

More profile about the speaker
Simon Berrow | Speaker | TED.com
TEDxDublin

Simon Berrow: How do you save a shark you know nothing about?

Simon Berrow: Wie rettet man einen Hai, über den man nichts weiß?

Filmed:
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Sie sind die zweitgrößte Fischart auf der Welt, sie sind fast ausgestorben, und wir wissen so gut wie nichts über sie. Auf der TEDxDublin beschreibt Simon Berrow den faszinierenden Riesenhai ("Großer Fisch der Sonne" auf Irisch), und die erstaunlichen – und erstaunlich einfachen – Wege, auf denen er zu ihrer Rettung mehr über sie erfährt.
- Marine biologist
Simon Berrow is a marine biologist dedicated to studying and preserving the basking shark. Full bio

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BaskingAalen sharksHaie are awesomegenial creaturesKreaturen. They are just magnificentherrlich.
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Riesenhaie sind großartige Wesen. Sie sind einfach zauberhaft.
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They growgrößer werden 10 metersMeter long.
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3000
2000
Sie werden zehn Meter lang.
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Some say biggergrößer.
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5000
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Manche sagen, sie werden noch größer.
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They mightMacht weighwiegen up to two tonsTonnen.
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7000
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Ihr Gewicht wird auf zwei Tonnen geschätzt.
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Some say up to fivefünf tonsTonnen.
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Manche sagen bis zu fünf Tonnen.
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They're the secondzweite largestgrößten fishFisch in the worldWelt.
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11000
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Sie sind die zweitgrößten Fische auf der Welt.
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They're alsoebenfalls harmlessharmlose plankton-feedingPlankton-Fütterung animalsTiere.
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3000
Sie sind auch harmlose Planktonfresser.
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And they are thought to be ablefähig
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Und es wird vermutet, dass sie
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to filterFilter a cubickubische kilometerKilometer of waterWasser everyjeden hourStunde
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einen Kubikmeter Wasser pro Stunde filtern können,
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and can feedFutter on 30 kilosKilo of zooZoo planktonPlankton a day to surviveüberleben.
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und pro Tag 30 Kilogramm Zooplankton aufnehmen.
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They're fantasticfantastisch creaturesKreaturen.
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Sie sind fantastische Wesen.
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And we're very luckyglücklich in IrelandIrland, we have plentyviel of baskingAalen sharksHaie
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Und in Irland haben wir ziemliches Glück, es gibt eine Menge Riesenhaie
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and plentyviel of opportunitiesChancen to studyStudie them.
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29000
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und jede Menge Möglichkeiten, sie zu erforschen.
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They were alsoebenfalls very importantwichtig to coastKüste communitiesGemeinschaften
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31000
2000
Sie waren auch für Hunderte von Jahren sehr wichtig
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going back hundredsHunderte of yearsJahre,
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33000
2000
für die Gemeinden an den Küsten,
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especiallyinsbesondere the around the CladdaghCladdagh, DuffDuff, ConnemaraConnemara regionRegion
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35000
3000
besonders in der Gegend von Claddagh, Duff und Connemara,
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where subsistenceAufenthaltskosten farmersBauern used to sailSegeln out
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38000
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wo Kleinbauern in ihren für die Region typischen
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on theirihr hookersHookers and openöffnen boatsBoote
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40000
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Fischerbooten und offenen Booten auf See fuhren,
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sometimesmanchmal way off shoreUfer, sometimesmanchmal to a placeOrt callednamens the SunfishSunFish BankBank,
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42000
2000
manchmal weit vor die Küste, manchmal an einen Ort namens Sonnenfisch-Bank,
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whichwelche is about 30 milesMeilen westWest- of AchillAchill IslandInsel,
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44000
2000
der ungefähr 30 Meilen westlich von Achill Island liegt,
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to killtöten the baskingAalen sharksHaie.
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um die Riesenhaie zu töten.
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This is an oldalt woodcutHolzschnitt from the 17, 1800s.
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48000
2000
Das ist ein alter Holzschnitt aus dem 18. oder 19. Jahrhundert.
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So they were very importantwichtig, and they were importantwichtig for the oilÖl out of theirihr liverLeber.
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50000
3000
Sie waren also sehr wichtig, und sie waren wegen des Öls in ihrer Leber so wichtig.
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A thirddritte of the sizeGröße of the baskingAalen sharkHai is theirihr liverLeber, and it's fullvoll of oilÖl.
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53000
2000
Die Leber macht ein Drittel der Größe eines Riesenhais aus, und ist ölgefüllt.
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You get gallonsGallonen of oilÖl from theirihr liverLeber.
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55000
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Ihre Leber ergibt literweise Öl.
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And that oilÖl was used especiallyinsbesondere for lightingBeleuchtung,
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57000
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Und das Öl wurde besonders zur Beleuchtung verwendet,
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but alsoebenfalls for dressingDressing woundsWunden and other things.
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59000
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aber auch zum Versorgen von Wunden und andere Dinge.
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In factTatsache, the streetlightsStraßenlaternen in 1742
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61000
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Die Straßenlaternen im Jahr 1742
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of GalwayGalway, DublinDublin and WaterfordWaterford
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63000
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in Galway, Dublin und Waterford
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were linkedverknüpft with sunfishSunFish oilÖl.
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65000
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wurden alle mit Sonnenfischöl betrieben.
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And "sunfishSunFish" is one of the wordsWörter for baskingAalen sharksHaie.
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67000
2000
Und "Sonnenfisch" ist eines der Worte für Riesenhaie.
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So they were incrediblyunglaublich importantwichtig animalsTiere.
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69000
2000
Es waren also ungeheuer wichtige Tiere.
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They'veSie haben been around a long time, have been very importantwichtig to coastKüste communitiesGemeinschaften.
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71000
3000
Es gibt sie schon ewig, und sie sind sehr wichtig für die Küstenbewohner.
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ProbablyWahrscheinlich the bestBeste documenteddokumentiert baskingAalen sharkHai fisheryFischerei in the worldWelt
33
74000
3000
Die wahrscheinlich bestdokumentierte Riesenhai-Fischerei der Welt
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is that from AchillAchill IslandInsel.
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77000
2000
ist die auf Achill Island.
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This is KeemKeem BayBucht up in AchillAchill IslandInsel.
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79000
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Das die Bucht Keem Bay auf Achill Island.
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And sharksHaie used to come into the bayBucht.
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81000
3000
Und Haie kamen gern in diese Bucht.
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And the fishermenFischer would tieKrawatte a netNetz off the headlandLandzunge,
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84000
3000
Und die Fischer würden ein Netz an der Landzunge befestigen
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stringZeichenfolge it out alongeine lange the other netNetz.
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87000
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und es an einem anderen Netz befestigen.
01:44
And as the sharkHai camekam roundrunden, it would hitschlagen the netNetz, the netNetz would collapseZusammenbruch on it.
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89000
3000
Und wenn der Hai vorbeikam, würde er ins Netz geraten und das Netz um ihn zusammenfallen.
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It would oftenhäufig drownErtrinken and suffocateersticken.
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92000
2000
Die Haie ertranken und erstickten oft.
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Or at timesmal, they would rowReihe out in theirihr smallklein currachsCurrachs
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94000
3000
Oder manchmal ruderten sie in ihren kleinen Curragh-Booten raus
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and killtöten it with a lanceLanze throughdurch the back of the neckHals.
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97000
2000
und töteten ihn mit einer Lanze durch den Nacken.
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And then they'dSie würden towAbschleppen the sharksHaie back to PurteenPurteen HarborHafen,
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99000
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Und dann schleppten sie die Haie zurück nach Purteen Harbor,
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boilKochen them up, use the oilÖl.
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102000
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kochten sie und verwendeten das Öl.
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They used to use the fleshFleisch as well for fertilizerDünger
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104000
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Sie nahmen das Fleisch auch als Dünger
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and alsoebenfalls would finFIN the sharksHaie.
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107000
4000
und schnitten die Flossen der Haie ab.
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This is probablywahrscheinlich the biggestgrößte threatBedrohung to sharksHaie worldwideweltweit --
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2000
Das ist wahrscheinlich die größte Bedrohung für Haie weltweit –
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it is the finningFinning of sharksHaie.
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113000
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das Abschneiden der Flossen.
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We're oftenhäufig all frightenederschrocken of sharksHaie thanksVielen Dank to "JawsDer weiße Hai."
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2000
Dank "Der Weiße Hai" haben wir oft alle Angst vor Haien.
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Maybe fivefünf or sixsechs people get killedermordet
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117000
2000
Vielleicht werden jedes Jahr
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by sharksHaie everyjeden yearJahr.
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119000
2000
fünf oder sechs Leute von Haien getötet.
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There was someonejemand recentlyvor kurzem, wasn'twar nicht there? Just a couplePaar weeksWochen agovor.
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121000
3000
Da war doch erst neulich was, oder? Vor ein paar Wochen erst.
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We killtöten about 100 millionMillion sharksHaie a yearJahr.
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124000
3000
Wir töten um die 100 Millionen Haie pro Jahr.
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So I don't know what the balanceBalance is,
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127000
2000
Ich weiß zwar nicht das genaue Verhältnis,
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but I think sharksHaie have got more right to be fearfulängstlich of us than we have of them.
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129000
3000
aber Haie haben jedes Recht, mehr Angst vor uns zu haben als wir vor ihnen.
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It was a well-documentedgut dokumentierte fisheryFischerei,
56
132000
2000
Die Fischerei war sehr gut dokumentiert
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and as you can see here, it peakedihren Höhepunkt erreichte in the 50s
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134000
2000
und wie Sie hier sehen, gab es in den 50er Jahren einen Höhepunkt,
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where they were killingTötung 1,500 sharksHaie a yearJahr.
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136000
2000
wo sie 1.500 Haie pro Jahr töteten.
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And it declinedabgelehnt very fastschnell -- a classicklassisch boomBoom and bustBüste fisheryFischerei,
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138000
3000
Und dann nahm es sehr schnell ab – ein klassisches Auf und Ab in der Fischerei,
02:36
whichwelche suggestsschlägt vor that a stockStock has been depletederschöpft
60
141000
3000
das zeigt, dass die Fischbestände ausgerottet worden sind
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or there's lowniedrig reproductivereproduktive ratesPreise.
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144000
2000
oder die Reproduktionsrate sehr niedrig ist.
02:41
And they killedermordet about 12,000 sharksHaie in this periodPeriode,
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146000
2000
Und sie töteten um die 12.000 Haie zu jener Zeit,
02:43
literallybuchstäblich just by stringingBespannung a manilaManila ropeSeil
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148000
3000
indem sie eigentlich nur ein Hanfseil
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off the tipSpitze of KeemKeem BayBucht
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151000
2000
von der Landzunge in Keem Bay
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at AchillAchill IslandInsel.
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153000
2000
auf Achill Island hingen.
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SharksHaie were still killedermordet up into the mid-Mitte80s,
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155000
2000
Haie wurden noch bis Mitte der Achtziger getötet,
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especiallyinsbesondere after placessetzt like DunmoreDunmore EastOsten in CountyGrafschaft WaterfordWaterford.
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157000
3000
besonders in Orten wie Dunmore East in County Waterford.
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And about two and a halfHälfte, 3,000 sharksHaie were killedermordet up tillbis '85,
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160000
3000
Und 2.500 bis 3.000 Haie wurden bis '85 getötet,
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manyviele by NorwegianNorwegisch vesselsSchiffe.
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163000
2000
viele von norwegischen Booten.
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The blackschwarz, you can't really see this, but these are NorwegianNorwegisch baskingAalen sharkHai huntingJagd vesselsSchiffe,
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165000
3000
Der schwarze Strich hier, es ist nicht gut sichtbar, aber das sind norwegische Riesenhaifänger,
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and the blackschwarz lineLinie in the crow'sCrow nestNest
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168000
2000
und der schwarze Strich im Krähennest
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signifiesbedeutet this is a sharkHai vesselSchiff
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170000
2000
zeigt, dass es ein Haifischfänger ist,
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ratherlieber than a whalingWalfang vesselSchiff.
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172000
2000
und kein Walfischfänger.
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The importanceBedeutung of baskingAalen sharksHaie to the coastKüste communitiesGemeinschaften
74
174000
3000
Die Wichtigkeit von Riesenhaien für die Küstengemeinden
03:12
is recognizedanerkannt throughdurch the languageSprache.
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177000
2000
wird auch in der Sprache deutlich.
03:14
Now I don't pretendso tun als ob to have any IrishIrisch,
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179000
2000
Mein Irisch ist leider nicht so gut,
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but in KerryKerry they were oftenhäufig knownbekannt as "AinmhideAinmhide naNa seoltaseolta,"
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181000
3000
aber in Kerry waren sie oft als "Ainmhide na seolta" bekannt,
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the monsterMonster- with the sailsSegel.
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184000
2000
das Monster mit den Segeln.
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And anotherein anderer titleTitel would be "LiopLiop an dada lapaLapa,"
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186000
3000
Und ein anderer Name war "Liop an da lapa",
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the unwieldyunhandlich beastTier with two finsFlossen.
80
189000
3000
das riesige Biest mit zwei Flossen.
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"LiabhanLiabhan morMor," suggestingschlägt vor a biggroß animalTier.
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192000
3000
"Liabhan mor", was so viel heißt wie großes Tier.
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Or my favoriteFavorit, "LiabhanLiabhan chorChor greinegreine,"
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195000
2000
Oder mein Liebling, "Liabhan chor greine",
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the great fishFisch of the sunSonne.
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197000
2000
der große Fisch der Sonne.
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And that's a lovelyschön, evocativestimmungsvolle nameName.
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2000
Und das ist so ein schöner, bildhafter Name.
03:36
On ToryTory IslandInsel, whichwelche is a strangekomisch placeOrt anywaysowieso, they were knownbekannt as muldoonsMuldoons,
85
201000
3000
Auf Tory Island, das ist sowieso ein seltsamer Ort, waren sie als Muldoons bekannt,
03:39
and no one seemsscheint to know why.
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204000
2000
und niemand weiß warum.
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HopeHoffnung there's no one from ToryTory here; lovelyschön placeOrt.
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206000
2000
Ich hoffe, es ist niemand aus Tory hier, es ist wirklich toll da.
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But more commonlyhäufig all around the islandInsel,
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208000
3000
Aber auf der ganzen Insel waren sie meistens
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they were knownbekannt as the sunfishSunFish.
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211000
2000
als "Sonnenfisch" bekannt.
03:48
And this representsrepräsentiert theirihr habitGewohnheit of baskingAalen on the surfaceOberfläche when the sunSonne is out.
90
213000
3000
Und das liegt an ihrer Eigenschaft, bei sonnigem Wetter an der Oberfläche zu liegen.
03:51
There's great concernbetreffen that baskingAalen sharksHaie are depletederschöpft
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216000
3000
Die Sorge, dass Riesenhaie überall auf der Welt
03:54
all throughoutwährend the worldWelt.
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219000
2000
vom Aussterben bedroht sind, ist groß.
03:56
Some people say it's not populationBevölkerung declineAblehnen.
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221000
2000
Einige sagen, es ist keine Bestandsabnahme.
03:58
It mightMacht be a changeVeränderung in the distributionVerteilung of planktonPlankton.
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223000
2000
Es könnte eine Veränderung in der Verteilung des Planktons sein.
04:00
And it's been suggestedempfohlen that baskingAalen sharksHaie would make
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Es gibt Theorien, dass Riesenhaie
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fantasticfantastisch indicatorsIndikatoren of climateKlima changeVeränderung,
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fantastische Anzeiger für Klimaveränderung sind,
04:04
because they're basicallyGrundsätzlich gilt continuouskontinuierlich planktonPlankton recordersBlockflöten
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229000
2000
da sie im Prinzip ständige Plankton-Aufnahmegeräte sind,
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swimmingSchwimmen around with theirihr mouthMund openöffnen.
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2000
die ständig mit offenem Mund herumschwimmen.
04:08
They're now listedgelistet as vulnerableverwundbar underunter the IUCNIUCN.
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233000
3000
Sie werden auf der Roten Liste gefährdeter Arten als gefährdet gelistet.
04:11
There's alsoebenfalls movesbewegt in EuropeEuropa to try and stop catchingfangend them.
100
236000
3000
Es gibt auch Bewegungen in Europa, ihren Fang zu unterbinden.
04:14
There's now a banVerbot on catchingfangend them and even landingLandung them
101
239000
3000
Es gibt jetzt ein Verbot, sie zu fangen oder ans Ufer zu bringen,
04:17
and even landingLandung onesEinsen that are caughterwischt accidentallyversehentlich.
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242000
2000
und selbst die ans Ufer zu bringen, die versehentlich gefangen wurden.
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They're not protectedgeschützt in IrelandIrland.
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244000
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Sie sind in Irland nicht geschützt.
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In factTatsache, they have no legislativeLegislative statusStatus in IrelandIrland whatsoeverwas auch immer,
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246000
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In Irland haben sie überhaupt keinen rechtlichen Status,
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despiteTrotz our importanceBedeutung for the speciesSpezies
105
248000
2000
trotz der Wichtigkeit der Spezies
04:25
and alsoebenfalls the historicalhistorisch contextKontext withininnerhalb whichwelche baskingAalen sharksHaie residewohnen.
106
250000
3000
und des historischen Kontexts, in dem wir die Riesenhaie kennen.
04:29
We know very little about them.
107
254000
2000
Wir wissen sehr wenig über sie.
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And mostdie meisten of what we do know
108
256000
2000
Und das meiste, was wir wissen,
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is basedbasierend on theirihr habitGewohnheit of comingKommen to the surfaceOberfläche.
109
258000
2000
wissen wir dank ihrer Angewohnheit, an die Oberfläche zu kommen.
04:35
And we try to guessvermuten what they're doing
110
260000
2000
Und basierend auf ihrem Verhalten an der Oberfläche
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from theirihr behaviorVerhalten on the surfaceOberfläche.
111
262000
2000
versuchen wir zu erraten, was sie tun.
04:39
I only foundgefunden out last yearJahr, at a conferenceKonferenz on the IsleInsel of Man,
112
264000
3000
Ich fand erst im letzten Jahr auf einer Konferenz auf der Isle of Man heraus,
04:42
just how unusualungewöhnlich it is to liveLeben somewhereirgendwo
113
267000
3000
wie ungewöhnlich es ist, irgendwo zu leben,
04:45
where baskingAalen sharksHaie regularlyregelmäßig, frequentlyhäufig and predictablyvorhersagbar
114
270000
3000
wo Riesenhaie regelmäßig, oft und vorhersagbar
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come to the surfaceOberfläche to "baskAalen."
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273000
2000
an die Oberfläche zu kommen, um sich zu "sonnen".
04:50
And it's a fantasticfantastisch opportunityGelegenheit in scienceWissenschaft
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275000
2000
Und es ist eine fantastische Gelegenheit für die Wissenschaft,
04:52
to see and experienceErfahrung baskingAalen sharksHaie,
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277000
2000
Riesenhaie zu sehen und sie zu erleben,
04:54
and they are awesomegenial creaturesKreaturen.
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279000
2000
und sie sind wunderbare Wesen.
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And it givesgibt us a fantasticfantastisch opportunityGelegenheit to actuallytatsächlich studyStudie them, to get accessZugriff to them.
119
281000
3000
Und es gibt uns eine fantastische Möglichkeit, sie zu studieren, an sie ranzukommen.
04:59
So what we'vewir haben been doing a couplePaar of yearsJahre -- but last yearJahr was a biggroß yearJahr --
120
284000
3000
Was wir also seit ein paar Jahren tun – das letzte Jahr war ganz wichtig für uns –
05:02
is we startedhat angefangen taggingKennzeichnung sharksHaie
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287000
3000
wir fingen an, Haie mit Anhängern zu bestücken.
05:05
so we could try to get some ideaIdee
122
290000
2000
So konnten wir einen Eindruck gewinnen
05:07
of sightSicht fidelityTreue and movementsBewegungen and things like that.
123
292000
2000
von ihrer Ortstreue, Bewegungen und so was.
05:09
So we concentratedkonzentriert mainlyhauptsächlich
124
294000
2000
Wir konzentrierten uns hauptsächlich
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in NorthNorden DonegalDonegal and WestWesten KerryKerry
125
296000
2000
auf North Donegal und West Kerry,
05:13
as the two areasBereiche where I was mainlyhauptsächlich activeaktiv.
126
298000
3000
das sind die zwei Gebiete, in denen ich am aktivsten bin.
05:16
And we taggedVerschlagwortet mit them very simplyeinfach, not very hi-techHi-Tech-,
127
301000
2000
Und wir bestückten sie ganz einfach, nicht sehr modern,
05:18
with a biggroß, long polePole.
128
303000
2000
mit einem großen, langen Stab.
05:20
This is a beachcasterbeachcaster rodStange
129
305000
2000
Das ist eine Brandungsrute
05:22
with a tagTag on the endEnde.
130
307000
2000
mit einem Anhänger am Ende.
05:24
Go up in your boatBoot and tagTag the sharkHai.
131
309000
3000
Damit steigt man einfach ins Boot und steckt den Anhänger an den Hai.
05:27
And we were very effectiveWirksam.
132
312000
2000
Und wir waren sehr effektiv.
05:29
We taggedVerschlagwortet mit 105 sharksHaie last summerSommer-.
133
314000
2000
Letzten Sommer bestückten wir 105 Haie.
05:31
We got 50 in threedrei daysTage
134
316000
2000
Wir erwischten 50 in drei Tagen
05:33
off InishowenInishowen PeninsulaHalbinsel.
135
318000
2000
vor der Inishowen-Halbinsel.
05:35
HalfDie Hälfte the challengeHerausforderung is to get accessZugriff, is to be in the right placeOrt at the right time.
136
320000
3000
Die halbe Arbeit ist den Hai zu finden, zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein.
05:38
But it's a very simpleeinfach and easyeinfach techniqueTechnik.
137
323000
2000
Aber das ist eine sehr einfache und leichte Technik.
05:40
I'll showShow you what they look like.
138
325000
2000
Ich zeige Ihnen, wie das aussieht.
05:42
We use a polePole cameraKamera on the boatBoot
139
327000
2000
Wir haben eine Stabkamera an Bord,
05:44
to actuallytatsächlich filmFilm sharkHai.
140
329000
2000
um Haie zu filmen.
05:46
One is to try and work out the genderGeschlecht of the sharkHai.
141
331000
2000
Erst müssen wir das Geschlecht des Hais herausfinden.
05:48
We alsoebenfalls deployedbereitgestellt a couplePaar of satelliteSatellit tagsTags, so we did use hi-techHi-Tech- stuffSachen as well.
142
333000
3000
Wir hatten auch ein paar Satellitenanhänger, also wir hatten doch hochmodernes Zeug.
05:51
These are archivalArchivierung tagsTags.
143
336000
2000
Das hier sind Archiv-Anhänger.
05:53
So what they do is they storeGeschäft the dataDaten.
144
338000
2000
Sie speichern die Daten.
05:55
A satelliteSatellit tagTag only worksWerke when the airLuft is clearklar of the waterWasser
145
340000
2000
Ein Satellitenanhänger funktioniert nur, wenn er sich nicht im Wasser befindet,
05:57
and can sendsenden a signalSignal to the satelliteSatellit.
146
342000
2000
dann kann er Daten an einen Satelliten senden.
05:59
And of courseKurs, sharksHaie, fishFisch, are underwaterUnterwasser mostdie meisten of the time.
147
344000
3000
Haie, oder Fische, sind natürlich die meiste Zeit unter Wasser.
06:02
So this tagTag actuallytatsächlich worksWerke out the locationsStandorte of sharkHai
148
347000
3000
Dieser Anhänger findet also den Ort eines Hais heraus,
06:05
dependingabhängig on the timingzeitliche Koordinierung and the settingRahmen of the sunSonne,
149
350000
3000
abhängig von der Zeit und dem Sonnenuntergang,
06:08
plusPlus waterWasser temperatureTemperatur and depthTiefe.
150
353000
2000
der Wassertemperatur und Tiefe.
06:10
And you have to kindArt of reconstructrekonstruieren the pathPfad.
151
355000
3000
Und dann muss man sich den Weg berechnen.
06:13
What happensdas passiert is that you setSet the tagTag to detachlösen from the sharkHai after a fixedFest periodPeriode,
152
358000
3000
Man stellt den Anhänger so ein, dass er sich nach einer gewissen Zeit vom Hai löst,
06:16
in this caseFall it was eightacht monthsMonate,
153
361000
2000
in diesem Fall waren es acht Monate,
06:18
and literallybuchstäblich to the day the tagTag poppedaufgetaucht off, drifteddriftete up, said helloHallo to the satelliteSatellit
154
363000
4000
und genau an diesem Tag fällt der Anhänger ab, treibt nach oben, grüßt den Satelliten
06:22
and sentgesendet, not all the dataDaten, but enoughgenug dataDaten for us to use.
155
367000
3000
und schickt vielleicht nicht alle Daten, aber ausreichend viele.
06:25
And this is the only way to really work out
156
370000
2000
Und nur so eigentlich kann man
06:27
the behaviorVerhalten and the movementsBewegungen when they're underunter waterWasser.
157
372000
3000
das Verhalten und die Bewegungen der Haie unter Wasser feststellen.
06:30
And here'shier ist a couplePaar of mapsKarten that we'vewir haben doneerledigt.
158
375000
3000
Hier sind ein paar von uns erstellte Karten.
06:33
That one, you can see that we taggedVerschlagwortet mit bothbeide off KerryKerry.
159
378000
3000
Diesen hier, das können Sie sehen, haben wir vor Kerry bestückt.
06:36
And basicallyGrundsätzlich gilt it spentverbraucht all its time, the last eightacht monthsMonate, in IrishIrisch watersWasser.
160
381000
3000
Und er verbrachte all seine Zeit, die letzten acht Monate, in irischen Gewässern.
06:39
ChristmasWeihnachten day it was out on the shelfRegal edgeRand.
161
384000
2000
Am Weihnachtstag trieb er sich an der Kontinentalkante herum.
06:41
And here'shier ist one that we haven'thabe nicht ground-truthedBoden-truthed it yetnoch
162
386000
2000
Und hier ist einer, dem wir noch nicht ganz auf die Schliche gekommen sind,
06:43
with seaMeer surfaceOberfläche temperatureTemperatur and waterWasser depthTiefe,
163
388000
2000
was die Oberflächentemperatur und Wassertiefe betrifft,
06:45
but again, the secondzweite sharkHai kindArt of spentverbraucht mostdie meisten of its time
164
390000
2000
aber der zweite Hai verbrachte die meiste seiner Zeit
06:47
in and around the IrishIrisch SeaMeer.
165
392000
2000
in und um die irische See.
06:49
ColleaguesKolleginnen und Kollegen from the IsleInsel of Man last yearJahr
166
394000
2000
Letztes Jahr bestückten Kollegen von der Isle of Man
06:51
actuallytatsächlich taggedVerschlagwortet mit one sharkHai
167
396000
2000
einen Hai,
06:53
that wentging from the IsleInsel of Man all the way out to NovaNova ScotiaScotia in about 90 daysTage.
168
398000
3000
der von der Isle of Man bis nach Nova Scotia etwa 90 Tage schwamm.
06:56
That's nineneun and a halfHälfte thousandtausend kilometersKilometer. We never thought that happenedpassiert.
169
401000
3000
Das sind 9.500 Kilometer. Wir hatten das für unmöglich gehalten.
06:59
AnotherEin weiterer colleagueKollege in the StatesStaaten
170
404000
2000
Ein anderer Kollege in den USA
07:01
taggedVerschlagwortet mit about 20 sharksHaie off MassachusettsMassachusetts, and his tagsTags didn't really work.
171
406000
3000
bestückte um die 20 Haie vor Massachusetts und die Anhänger gingen nicht richtig.
07:04
All he knowsweiß is where he taggedVerschlagwortet mit them
172
409000
2000
Alles, was er weiß, ist wo er sie dranhing,
07:06
and he knowsweiß where they poppedaufgetaucht off.
173
411000
2000
und er weiß, wo sie abgingen.
07:08
And his tagsTags poppedaufgetaucht off in the CaribbeanKaribik
174
413000
2000
Und die Anhänger gingen in der Karibik ab,
07:10
and even in BrazilBrazilien.
175
415000
2000
und sogar in Brasilien.
07:12
And we thought that baskingAalen sharksHaie were temperategemäßigten animalsTiere
176
417000
2000
Und wir dachten, dass Riesenhaie gemäßigte Klimazonen bevorzugen
07:14
and only livedlebte in our latitudeBreitengrad.
177
419000
2000
und nur in unseren Breitengraden leben.
07:16
But in actualtatsächlich factTatsache, they're obviouslyoffensichtlich crossingKreuzung the EquatorÄquator as well.
178
421000
3000
Aber Tatsache ist, dass sie offenbar auch den Äquator überqueren.
07:19
So very simpleeinfach things like that,
179
424000
2000
Also versuchen wir sehr einfache Dinge
07:21
we're tryingversuchen to learnlernen about baskingAalen sharksHaie.
180
426000
2000
über die Riesenhaie zu lernen.
07:23
One thing that I think
181
428000
3000
Eine Sache, die ich
07:26
is a very surprisingüberraschend and strangekomisch thing
182
431000
2000
für sehr überraschend und seltsam halte,
07:28
is just how lowniedrig the geneticgenetisch diversityVielfalt of sharksHaie are.
183
433000
3000
ist die niedrige genetische Vielfalt von Haien.
07:31
Now I'm not a geneticistGenetiker, so I'm not going to pretendso tun als ob to understandverstehen the geneticsGenetik.
184
436000
3000
Ich bin kein Genetiker, also tu ich auch nicht so, als würde ich es verstehen.
07:34
And that's why it's great to have collaborationZusammenarbeit.
185
439000
3000
Und daher lobe ich mir Zusammenarbeit.
07:37
WhereasWährend I'm a fieldFeld personPerson,
186
442000
2000
Ich liebe die Feldforschung.
07:39
I get panicPanik attacksAnschläge if I have to spendverbringen too manyviele hoursStd.
187
444000
2000
Ich bekomme Panikattacken, wenn ich zu lange
07:41
in a labLabor with a whiteWeiß coatMantel on -- take me away.
188
446000
3000
in einem Labor mit einem weißen Kittel verbringen muss – zu Hilfe!
07:44
So we can work with geneticistsGenetiker who understandverstehen that.
189
449000
3000
Also können wir mit Genetikern zusammenarbeiten, die das verstehen.
07:47
So when they lookedsah at the geneticsGenetik of baskingAalen sharksHaie,
190
452000
2000
Als sie sich also die Genetik von Riesenhaien anschauten,
07:49
they foundgefunden that the diversityVielfalt was incrediblyunglaublich lowniedrig.
191
454000
3000
fanden sie heraus, dass die Vielfalt sehr niedrig ist.
07:52
If you look at the first lineLinie really,
192
457000
2000
Schauen Sie sich die erste Spalte an,
07:54
you can see that all these differentanders sharkHai speciesSpezies are all quiteganz similarähnlich.
193
459000
3000
dort sehen Sie, dass alle Haispezies sich ziemlich ähneln.
07:57
I think this meansmeint basicallyGrundsätzlich gilt that they're all sharksHaie
194
462000
2000
Ich glaube, das bedeutet, dass sie alle Haie sind
07:59
and they'veSie haben come from a commonverbreitet ancestryAbstammung.
195
464000
2000
und alle denselben Ursprung haben.
08:01
If you look at nucleotideNukleotid diversityVielfalt,
196
466000
3000
Schauen wir uns die Nukleotide an,
08:04
whichwelche is more geneticsGenetik that are passedbestanden on throughdurch parentsEltern,
197
469000
3000
das hat was mit den Genen zu tun, die von den Eltern weitergegeben werden,
08:07
you can see that baskingAalen sharksHaie, if you look at the first studyStudie,
198
472000
3000
dann sehen wir, dass Riesenhaie, verglichen mit der ersten Studie,
08:10
was an orderAuftrag of magnitudeGröße lessWeniger diversityVielfalt
199
475000
2000
eine um den Faktor Zehn weniger Vielfalt haben
08:12
than other sharkHai speciesSpezies.
200
477000
2000
als andere Haiarten.
08:14
And you see that this work was doneerledigt in 2006.
201
479000
2000
Und Sie sehen, dass diese Forschung von 2006 ist.
08:16
Before 2006, we had no ideaIdee of the geneticgenetisch variabilityVariabilität of baskingAalen sharksHaie.
202
481000
3000
Vor 2006 hatten wir keine Ahnung von der genetischen Variabilität von Riesenhaien.
08:19
We had no ideaIdee, did they distinguishunterscheiden into differentanders populationsPopulationen?
203
484000
3000
Wir hatten keine Ahnung, ob sie sich in unterschiedliche Populationen teilten?
08:22
Were there subpopulationsSubpopulationen?
204
487000
2000
Gab es Unterpopulationen?
08:24
And of courseKurs, that's very importantwichtig if you want to know
205
489000
2000
Und natürlich ist das sehr wichtig, wenn man
08:26
what the populationBevölkerung sizeGröße is and the statusStatus of the animalsTiere.
206
491000
2000
die Populationsgröße und den Status der Tiere kennen möchte.
08:29
So LesLes NobleEdle in AberdeenAberdeen
207
494000
2000
Les Noble in Aberdeen
08:31
kindArt of foundgefunden this a bitBit unbelievablenicht zu fassen really.
208
496000
2000
fand das ein bisschen schwer zu glauben.
08:33
So he did anotherein anderer studyStudie
209
498000
3000
Also unternahm er eine weitere Studie,
08:36
usingmit microsatellitesMikrosatelliten,
210
501000
3000
in der er Mikrosatelliten einsetzte.
08:39
whichwelche are much more expensiveteuer, much more time consumingverbrauchen,
211
504000
3000
die viel teurer und zeitaufwendiger sind,
08:42
and, to his surpriseüberraschen, camekam up with almostfast identicalidentisch resultsErgebnisse.
212
507000
3000
und zu seiner Überraschung gelangte er zu fast denselben Resultaten.
08:45
So it does seemscheinen to be
213
510000
2000
Es scheint also so zu sein,
08:47
that baskingAalen sharksHaie, for some reasonGrund, have incrediblyunglaublich lowniedrig diversityVielfalt.
214
512000
3000
dass Riesenhaie aus irgendeinem Grunde sehr niedrige genetische Vielfalt haben.
08:50
And it's thought maybe it was a bottleneckEngpass, a geneticgenetisch bottleneckEngpass
215
515000
2000
Und es wird vermutet, dass es vielleicht einen Engpass gab,
08:52
thought to be 12,000 yearsJahre agovor,
216
517000
2000
dass es vor 12.000 Jahren einen genetischen Engpass gab,
08:54
and this has causedverursacht a very lowniedrig diversityVielfalt.
217
519000
3000
und der zu dieser niedrigen Vielfalt geführt hat.
08:57
And yetnoch, if you look at whaleWal sharksHaie,
218
522000
2000
Wenn man sich dagegen Walhaie anschaut,
08:59
whichwelche is the other planktonPlankton eatingEssen largegroß sharkHai,
219
524000
3000
das sind die anderen planktonfressenden großen Haie,
09:02
its diversityVielfalt is much greatergrößer.
220
527000
2000
dann ist deren Vielfalt viel größer.
09:04
So it doesn't really make senseSinn at all.
221
529000
2000
Es ergibt also nicht so richtig viel Sinn.
09:06
They foundgefunden that there was no geneticgenetisch differentiationDifferenzierung
222
531000
2000
Sie fanden heraus, dass es keinen genetischen Unterschied
09:08
betweenzwischen any of the world'sWelt oceansOzeane of baskingAalen sharksHaie.
223
533000
3000
zwischen den Riesenhaien in den verschiedenen Weltmeeren gibt.
09:11
So even thoughobwohl baskingAalen sharksHaie are foundgefunden throughoutwährend the worldWelt,
224
536000
2000
Obwohl also Riesenhaie überall auf der Welt gefunden werden,
09:13
you couldn'tkonnte nicht tell the differenceUnterschied geneticallygenetisch
225
538000
2000
könnte man genetisch keinen Unterschied feststellen
09:15
from one from the PacificPazifik, the AtlanticAtlantik, NewNeu ZealandZealand, or from IrelandIrland, SouthSüden AfricaAfrika.
226
540000
3000
zwischen einem Hai aus dem Pazifik, dem Atlantik, Neuseeland, Irland oder Südafrika.
09:18
They all basicallyGrundsätzlich gilt seemscheinen the samegleich.
227
543000
2000
Sie scheinen im Prinzip alle gleich.
09:20
But again, it's kindArt of surprisingüberraschend. You wouldn'twürde nicht really expecterwarten von that.
228
545000
3000
Aber das ist wieder überraschend. Man erwartet das nicht.
09:23
I don't understandverstehen this. I don't pretendso tun als ob to understandverstehen this.
229
548000
2000
Ich verstehe es nicht. Ich tu auch nicht so.
09:25
And I suspectvermuten mostdie meisten geneticistsGenetiker don't understandverstehen it eitherentweder,
230
550000
2000
Und ich vermute, die meisten Genetiker verstehen es auch nicht,
09:27
but they produceproduzieren the numbersNummern.
231
552000
2000
aber sie belegen es mit Zahlen.
09:29
So you can actuallytatsächlich estimateschätzen the populationBevölkerung sizeGröße
232
554000
2000
Man kann sogar die Populationsgröße
09:31
basedbasierend on the diversityVielfalt of the geneticsGenetik.
233
556000
2000
anhand der genetischen Vielfalt schätzen.
09:33
And RusRus HoelzelHoelzel camekam up with an effectiveWirksam populationBevölkerung sizeGröße:
234
558000
3000
Und Rus Hoelzel geht von einer effektiven Populationsgröße
09:36
8,200 animalsTiere.
235
561000
2000
von 8.200 Tieren aus.
09:38
That's it.
236
563000
2000
Das war's.
09:40
8,000 animalsTiere in the worldWelt.
237
565000
2000
8.200 Tiere auf der Welt.
09:42
You're thinkingDenken, "That's just ridiculouslächerlich. No way."
238
567000
2000
Sie denken vielleicht: "Das ist ja lächerlich. So ein Quatsch."
09:44
So LesLes did a finerfeiner studyStudie
239
569000
2000
Also verfeinerte Les diese Forschung
09:46
and he foundgefunden out it camekam out about 9,000.
240
571000
2000
und fand heraus, dass die Größe um die 9.000 liegt.
09:48
And usingmit differentanders microsatellitesMikrosatelliten gavegab the differentanders resultsErgebnisse.
241
573000
3000
Die Verwendung verschiedener Mikrosatelliten ergab dieses andere Ergebnis.
09:51
But the averagedurchschnittlich of all these studiesStudien camekam out --
242
576000
3000
Aber im Durchschnitt kam bei all diesen Studien heraus,
09:54
the mean is about 5,000,
243
579000
2000
dass der Durchschnittswert bei 5.000 liegt,
09:56
whichwelche I personallypersönlich don't believe,
244
581000
2000
was ich persönlich nicht glaube,
09:58
but then I am a skepticSkeptiker.
245
583000
2000
aber ich bin auch ein Skeptiker.
10:00
But even if you tosswerfen a fewwenige numbersNummern around,
246
585000
2000
Aber selbst, wenn man ein bisschen mit den Zahlen jongliert,
10:02
you're probablywahrscheinlich talkingim Gespräch of an effectiveWirksam populationBevölkerung of about 20,000 animalsTiere.
247
587000
3000
kommt man vielleicht auf eine effektive Population von etwa 20.000 Tieren.
10:05
Do you remembermerken how manyviele they killedermordet off AchillAchill there
248
590000
2000
Erinnern Sie sich daran, wie viele damals,
10:07
in the 70s and the 50s?
249
592000
3000
in den 70ern und 80ern, vor Achill getötet wurden?
10:10
So what it tellserzählt us actuallytatsächlich
250
595000
2000
Was uns das also sagt,
10:12
is that there's actuallytatsächlich a riskRisiko of extinctionAussterben of this speciesSpezies
251
597000
3000
ist dass diese Spezies vom Aussterben bedroht ist,
10:15
because its populationBevölkerung is so smallklein.
252
600000
2000
da seine Population so niedrig ist.
10:17
In factTatsache, of those 20,000, 8,000 were thought to be femalesWeibchen.
253
602000
3000
Von diesen 20.000 werden ungefähr 8.000 Weibchen vermutet.
10:20
There's only 8,000 baskingAalen sharkHai femalesWeibchen in the worldWelt?
254
605000
3000
Es gibt nur 8.000 Riesenhaiweibchen auf der Welt?
10:23
I don't know. I don't believe it.
255
608000
2000
Ich weiß es nicht. Ich glaube es nicht.
10:25
The problemProblem with this
256
610000
2000
Das Problem dabei ist,
10:27
is they were constrainedeingeschränkt with samplesProben.
257
612000
2000
dass sie einen Mangel an Proben hatten.
10:29
They didn't get enoughgenug samplesProben
258
614000
2000
Sie bekamen nicht genügend Proben
10:31
to really exploreerforschen the geneticsGenetik
259
616000
2000
um die Genetik detailliert
10:33
in enoughgenug detailDetail.
260
618000
2000
zu untersuchen.
10:35
So where do you get samplesProben from
261
620000
3000
Aber wo bekommt man Proben
10:38
for your geneticgenetisch analysisAnalyse?
262
623000
2000
für die genetische Analyse her?
10:40
Well one obviousoffensichtlich sourceQuelle is deadtot sharksHaie,
263
625000
2000
Tja, eine offensichtliche Quelle wären tote Haie,
10:42
DeadToten sharksHaie washedgewaschen up.
264
627000
2000
die an Land gespült werden.
10:44
We mightMacht get two or threedrei deadtot sharksHaie washedgewaschen up in IrelandIrland a yearJahr,
265
629000
3000
Vielleicht werden in Irland zwei bis drei tote Haie an Land gespült,
10:47
if we're kindArt of luckyglücklich.
266
632000
2000
wenn wir Glück haben.
10:49
AnotherEin weiterer sourceQuelle would be fisheriesFischerei bycatchBeifang.
267
634000
2000
Eine weitere Quelle wäre der Fischerei-Beifang.
10:51
We were gettingbekommen quiteganz a fewwenige caughterwischt in surfaceOberfläche driftDrift netsNetze.
268
636000
3000
Es verfingen sich eine ganze Menge in Oberflächentreibnetzen.
10:54
That's bannedverboten now, and that'lldas werde be good newsNachrichten for the sharksHaie.
269
639000
3000
Das ist nun verboten, und die Haie freuen sich sicherlich darüber.
10:57
And some are caughterwischt in netsNetze, in trawlsSchleppnetze.
270
642000
2000
Und einige werden in Schleppnetzen gefangen.
10:59
This is a sharkHai that was actuallytatsächlich landedgelandet in HowthHowth just before ChristmasWeihnachten,
271
644000
3000
Dieser Hai hier wurde kurz vor Weihnachten in Howth an Land gebracht,
11:02
illegallyillegal, because you're not alloweddürfen to do that underunter E.U. lawRecht,
272
647000
3000
illegalerweise, denn das darf man unter EU-Gesetz nicht tun,
11:05
and was actuallytatsächlich soldverkauft for eightacht eurosEuro a kiloKilo as sharkHai steakSteak.
273
650000
3000
und wurde für acht Euro das Kilo als Haisteak verkauft.
11:08
They even put a recipeRezept up on the wallMauer, untilbis they were told this was illegalillegal.
274
653000
3000
Sie hatten sogar ein Rezept an die Wand gehängt, bis ihnen jemand sagte, das gehe nicht.
11:11
And they actuallytatsächlich did get a fine for that.
275
656000
3000
Und sie bekamen auch eine Geldstrafe dafür.
11:14
So if you look at all those studiesStudien I showedzeigte you,
276
659000
2000
Wenn wir uns also all diese Studien anschauen,
11:16
the totalgesamt numberNummer of samplesProben worldwideweltweit
277
661000
3000
dann liegt die totale Anzahl weltweiter Proben
11:19
is 86 at presentGeschenk.
278
664000
2000
gegenwärtig bei 86.
11:21
So it's very importantwichtig work,
279
666000
2000
Es ist also sehr wichtige Arbeit,
11:23
and they can askFragen some really good questionsFragen,
280
668000
2000
und sie können ein paar wirklich gute Fragen stellen,
11:25
and they can tell us about populationBevölkerung sizeGröße
281
670000
2000
und können uns etwas über die Populationsgröße mitteilen,
11:27
and subpopulationsSubpopulationen and structureStruktur,
282
672000
3000
und Unterpopulationen und die Struktur,
11:30
but they're constrainedeingeschränkt by lackMangel of samplesProben.
283
675000
3000
aber ein Mangel an Proben behindert die Arbeit.
11:33
Now when we were out taggingKennzeichnung our sharksHaie,
284
678000
2000
Wenn wir unsere Haie mit Anhängern bestücken,
11:35
this is how we taggedVerschlagwortet mit them on the frontVorderseite of a RIBRIPPE -- get in there fastschnell --
285
680000
3000
so machen wir das vom Bug unseres Schlauchboots aus – schnell ran! –
11:38
occasionallygelegentlich the sharksHaie do reactreagieren.
286
683000
2000
reagieren die Haie manchmal.
11:40
And on one occasionAnlass when we were up in MalinMalin HeadKopf up in DonegalDonegal,
287
685000
3000
Und einmal, als wir oben in Malin Head in Donegal waren,
11:43
a sharkHai smackedschmatzte the sideSeite of the boatBoot with his tailSchwanz,
288
688000
3000
haute ein Hai mit seinem Schwanz gegen die Seite des Boots,
11:46
more, I think, in startleStartle to the factTatsache that a boatBoot camekam nearin der Nähe von it,
289
691000
3000
er hatte sich wohl erschreckt, weil das Boot ihm so nahe kam,
11:49
ratherlieber than the tagTag going in.
290
694000
2000
es hatte wohl eher weniger mit dem Anhänger zu tun.
11:51
And that was fine. We got wetnass. No problemProblem.
291
696000
3000
Und was war okay. Wir wurden nass. Kein Problem.
11:54
And then when myselfmich selber and EmmettEmmett
292
699000
2000
Und wenn Emmett und ich
11:56
got back to MalinMalin HeadKopf, to the pierSeebrücke,
293
701000
2000
zurück an den Pier in Malin Head kamen,
11:58
I noticedbemerkt some blackschwarz slimeSchleim on the frontVorderseite of the boatBoot.
294
703000
3000
bemerkte ich schwarzen Schleim vorne am Boot.
12:01
And I rememberedfiel ein -- I used to spendverbringen a lot of time out on commercialkommerziell fishingAngeln boatsBoote --
295
706000
2000
Und ich erinnerte mich – ich verbrachte viel Zeit auf kommerziellen Fischerbooten –
12:03
I remembermerken fishermenFischer tellingErzählen me they can always tell
296
708000
2000
ich erinnerte mich, dass Fischer mir immer sagten, dass sie sofort wüssten,
12:05
when a baskingAalen shark'sHai been caughterwischt in the netNetz
297
710000
2000
wenn ein Riesenhai im Netz gefangen war,
12:07
because it leavesBlätter this blackschwarz slimeSchleim behindhinter.
298
712000
2000
weil er schwarzen Schleim zurücklässt.
12:09
So I was thinkingDenken that mustsollen have come from the sharkHai.
299
714000
2000
Also dachte ich mir, das muss vom Hai gekommen sein.
12:11
Now we had an interestinteressieren
300
716000
2000
Wir hatten ja ein Interesse daran,
12:13
in gettingbekommen tissueGewebe samplesProben for geneticsGenetik
301
718000
2000
Gewebeproben für die Genanalysen zu bekommen,
12:15
because we knewwusste they were very valuablewertvoll.
302
720000
2000
da wir wussten, dass sie sehr wertvoll waren.
12:17
And we would use conventionalkonventionell methodsMethoden --
303
722000
2000
Und wir konnten handelsübliche Methoden benutzen –
12:19
I have a crossbowArmbrust, you see the crossbowArmbrust in my handHand there,
304
724000
2000
ich habe hier eine Armbrust, die können Sie hier in meiner Hand sehen,
12:21
whichwelche we use to sampleSample whalesWale and dolphinsDelfine for geneticgenetisch studiesStudien as well.
305
726000
3000
mit der wir Walen und Delphinen Proben für genetische Studien entnehmen.
12:24
So I triedversucht that, I triedversucht manyviele techniquesTechniken.
306
729000
2000
Also versuchte ich das, ich versuchte eine Menge.
12:26
All it was doing was breakingbrechen my arrowsPfeile
307
731000
2000
Mir gingen aber immer nur die Bolzen kaputt,
12:28
because the sharkHai skinHaut is just so strongstark.
308
733000
2000
weil die Haihaut einfach so stark ist.
12:30
There was no way we were going to get a sampleSample from that.
309
735000
2000
Es gab keine Möglichkeit, ihm eine Probe zu entlocken.
12:32
So that wasn'twar nicht going to work.
310
737000
3000
Das funktionierte also nicht.
12:35
So when I saw the blackschwarz slimeSchleim on the bowBogen of the boatBoot,
311
740000
3000
Und als ich den schwarzen Schleim am Bootsbug sah,
12:38
I thought, "If you take what you're givengegeben in this worldWelt ..."
312
743000
3000
dachte ich: "Ein Spatz in der Hand..."
12:41
So I scrapedgeschabt it off.
313
746000
2000
und kratzte es ab.
12:43
And I had a little tubeTube with alcoholAlkohol in it to sendsenden to the geneticistsGenetiker.
314
748000
3000
Und ich hatte eine kleine Röhre mit Alkohol, um es den Genetikern zu schicken.
12:46
So I scrapedgeschabt the slimeSchleim off and I sentgesendet it off to AberdeenAberdeen.
315
751000
2000
Also kratzte ich den Schleim ab und schickte ihn nach Aberdeen.
12:48
And I said, "You mightMacht try that."
316
753000
2000
Und ich sagte. "Probiert es mal damit."
12:50
And they satsaß on it for monthsMonate actuallytatsächlich.
317
755000
2000
Und sie saßen monatelang daran.
12:52
It was only because we had a conferenceKonferenz on the IsleInsel of Man.
318
757000
2000
Das war nur wegen der Konferenz auf der Isle of Man.
12:54
But I keptgehalten emailinge-Mail an, sayingSprichwort,
319
759000
2000
Aber ich schrieb immer wieder E-Mails, und fragte:
12:56
"Have you had a chanceChance to look at my slimeSchleim yetnoch?"
320
761000
2000
"Habt ihr euch schon meinen Schleim angesehen?"
12:58
And he was like, "Yeah, yeah, yeah, yeah. LaterSpäter, laterspäter, laterspäter."
321
763000
2000
Und er immer: "Ja, ja, ja. Später, später, später."
13:00
AnywayWie auch immer he thought he'der würde better do it,
322
765000
2000
Und dann dachte er, er tut es besser mal,
13:02
because I never metgetroffen him before
323
767000
2000
weil wir uns nie getroffen hatten,
13:04
and he mightMacht loseverlieren faceGesicht if he hadn'thatte nicht doneerledigt the thing I sentgesendet him.
324
769000
2000
und so könnte er sein Gesicht verlieren, wenn er nicht das eine tut, worum ich gebeten hatte.
13:06
And he was amazederstaunt that they actuallytatsächlich got DNADNA from the slimeSchleim.
325
771000
3000
Und er war erstaunt, dass sie DNA aus dem Schleim bekamen.
13:09
And they amplifiedverstärkt it and they testedgeprüft it
326
774000
2000
Und sie verstärkten es und testeten es aus
13:11
and they foundgefunden, yes, this was actuallytatsächlich baskingAalen sharkHai DNADNA,
327
776000
2000
und fanden heraus, ja, das war tatsächlich die DNA eines Riesenhais,
13:13
whichwelche was got from the slimeSchleim.
328
778000
3000
die sie aus dem Schleim hatten holen können.
13:16
And so he was all very excitedaufgeregt.
329
781000
2000
Und so war er ganz aufgeregt.
13:18
It becamewurde knownbekannt as Simon'sSimons sharkHai slimeSchleim.
330
783000
3000
Das wurde als Simons Haifisch-Schleim bekannt.
13:21
And I thought, "Hey, you know, I can buildbauen on this."
331
786000
3000
Und ich dachte mir: "Hey, darauf kann ich aufbauen."
13:24
So we thought, okay, we're going to try to get out
332
789000
2000
Also dachten wir, na gut, wir versuchen mal,
13:26
and get some slimeSchleim.
333
791000
2000
ein bisschen Schleim zu beschaffen.
13:28
So havingmit spentverbraucht threedrei and a halfHälfte thousandtausend on satelliteSatellit tagsTags,
334
793000
4000
Und nachdem wir 3.500 für Satellitenanhänger bezahlt hatten,
13:34
I then thought I'd investinvestieren 7.95 -- the pricePreis is still on it --
335
799000
3000
dachte ich, ich investiere mal 7,95 – das Etikett ist noch dran –
13:37
in my locallokal hardwareHardware- storeGeschäft in KilrushKilrush
336
802000
3000
im Baumarkt um die Ecke in Kilrush
13:40
for a mopMOP handleGriff
337
805000
2000
für einen Wischmop-Stiel
13:42
and even lessWeniger moneyGeld on some ovenOfen cleanersReiniger.
338
807000
3000
und noch weniger Geld für Ofenreiniger.
13:45
And I wrappedgewickelt the ovenOfen cleanerReiniger around the endEnde of the mopMOP handleGriff
339
810000
3000
Und ich band die Ofenreiniger ums Ende des Mop-Stiels
13:48
and was desperateverzweifelt, desperateverzweifelt
340
813000
2000
und war ganz versessen darauf,
13:50
to have an opportunityGelegenheit
341
815000
3000
eine Gelegenheit zu haben,
13:53
to get some sharksHaie.
342
818000
2000
ein paar Haie zu erwischen.
13:55
Now this was into AugustAugust now,
343
820000
2000
Jetzt hatten wir August
13:57
and normallynormalerweise sharksHaie peakHaupt at JuneJuni, JulyJuli.
344
822000
2000
und Haie treten meistens im Juni, Juli auf.
13:59
And you rarelynur selten see them.
345
824000
2000
Und man sieht sie selten.
14:01
You can only rarelynur selten be in the right placeOrt to find sharksHaie into AugustAugust.
346
826000
3000
Es ist schwer, im August am richtigen Ort zu sein, um Haie zu finden.
14:04
So we were desperateverzweifelt.
347
829000
2000
Wir waren also ziemlich frustriert.
14:06
So we rushedstürzte out to BlasketBlasket as soonbald as we heardgehört there were sharksHaie there
348
831000
3000
Also hetzten wir nach Blasket, sobald wir hörten, dass dort Haie waren,
14:09
and managedgelang es to find some sharksHaie.
349
834000
2000
und fanden ein paar Haie.
14:11
So by just rubbingreiben the mopMOP handleGriff down the sharkHai
350
836000
2000
Also rieben wir einfach den Mop-Stiel über den Hai,
14:13
as it swamSchwamm underunter the boatBoot --
351
838000
2000
während er unter dem Boot langschwamm –
14:15
you see, here'shier ist a sharkHai that's runningLaufen underunter the boatBoot here --
352
840000
2000
das hier ist ein Hai, wie er unterm Boot schwimmt –
14:17
we managedgelang es to collectsammeln slimeSchleim.
353
842000
2000
und sammelten so Schleim ein.
14:19
And here it is.
354
844000
2000
Und hier ist er.
14:21
Look at that lovelyschön, blackschwarz sharkHai slimeSchleim.
355
846000
3000
Schauen Sie sich diesen großartigen schwarzen Schleim an.
14:24
And in about halfHälfte an hourStunde,
356
849000
3000
Und in etwa einer halben Stunde
14:27
we got fivefünf samplesProben, fivefünf individualPerson sharksHaie,
357
852000
3000
hatten wir fünf Proben, fünf individuelle Proben,
14:30
were sampledStichprobe usingmit Simon'sSimons sharkHai slimeSchleim samplingProbenahme systemSystem.
358
855000
3000
die wir mit Simons Haifisch-Schleim-Sammelsystem bekommen hatten.
14:33
(LaughterLachen)
359
858000
2000
(Lachen)
14:35
(ApplauseApplaus)
360
860000
5000
(Applaus)
14:40
I've been workingArbeiten on whalesWale and dolphinsDelfine in IrelandIrland for 20 yearsJahre now,
361
865000
3000
Ich arbeite schon seit 20 Jahren mit Haien und Delphinen in Irland
14:43
and they're kindArt of a bitBit more dramaticdramatisch.
362
868000
2000
und das ist ein bisschen dramatischer.
14:45
You probablywahrscheinlich saw the humpbackBuckelwale whaleWal footageAufnahmen
363
870000
2000
Sie haben wahrscheinlich die Videos vom Buckelwal gesehen,
14:47
that we got there a monthMonat or two agovor off CountyGrafschaft WexfordWexford.
364
872000
2000
den wir vor einem Monat oder zweien vor County Wexford hatten.
14:49
And you always think you mightMacht have some legacyErbe you can leaveverlassen the worldWelt behindhinter.
365
874000
3000
Und man denkt immer, vielleicht kann man der Welt ein Erbe machen.
14:52
And I was thinkingDenken of humpbackBuckelwale whalesWale breachingVerstoß gegen
366
877000
2000
Und ich dachte an auftauchende Buckelwale
14:54
and dolphinsDelfine.
367
879000
2000
und Delphine.
14:56
But hey, sometimesmanchmal these things are sentgesendet to you
368
881000
2000
Aber hey, manchmal kommen die Dinge anders
14:58
and you just have to take them when they come.
369
883000
2000
und man muss es einfach nehmen, wie es kommt.
15:00
So this is possiblymöglicherweise going to be my legacyErbe --
370
885000
2000
Also möglicherweise ist das mein Erbe –
15:02
Simon'sSimons sharkHai slimeSchleim.
371
887000
2000
Simons Haifisch-Schleim.
15:04
So we got more moneyGeld this yearJahr
372
889000
2000
Wir haben dieses Jahr mehr Geld erhalten,
15:06
to carrytragen on collectingSammeln more and more samplesProben.
373
891000
3000
um mehr und mehr Proben zu sammeln.
15:09
And one thing that is kindArt of very usefulsinnvoll
374
894000
2000
Und eine Sache, die sehr hilfreich ist,
15:11
is that we use a polePole camerasKameras -- this is my colleagueKollege JoanneJoanne with a polePole cameraKamera --
375
896000
3000
sind die Stabkameras – hier ist meine Kollegin Joanne mit einer Stabkamera –
15:14
where you can actuallytatsächlich look underneathunterhalb the sharkHai.
376
899000
2000
wo man sogar unter den Hai gucken kann.
15:16
And what you're tryingversuchen to look at is the malesMänner have claspersKlaspern,
377
901000
3000
Und wir versuchen herauszufinden – die Männchen haben Klaspern,
15:19
whichwelche kindArt of dangleDangle out behindhinter the back of the sharkHai.
378
904000
3000
die so am Rücken des Hais herunterhängen.
15:22
So you can quiteganz easilyleicht tell the genderGeschlecht of the sharkHai.
379
907000
2000
Man kann also recht einfach feststellen, was für ein Geschlecht der Hai hat.
15:24
So if we can tell the genderGeschlecht of the sharkHai
380
909000
2000
Wenn wir also das Geschlecht des Hais feststellen können,
15:26
before we sampleSample it,
381
911000
2000
bevor wir eine Probe nehmen,
15:28
we can tell the geneticistGenetiker this was takengenommen from a malemännlich or a femaleweiblich.
382
913000
3000
können wir dem Genetiker sagen, ob sie von einem Männchen oder Weibchen war.
15:31
Because at the momentMoment, they actuallytatsächlich have no way geneticallygenetisch
383
916000
2000
Denn im Moment gibt es genetisch keinen Weg,
15:33
of tellingErzählen the differenceUnterschied betweenzwischen a malemännlich and a femaleweiblich,
384
918000
2000
den Unterschied zwischen Männchen und Weibchen festzustellen,
15:35
whichwelche I foundgefunden absolutelyunbedingt staggeringStaffelung,
385
920000
2000
was ich absolut verblüffend finde,
15:37
because they don't know what primersPrimer to look for.
386
922000
3000
weil sie nicht wissen, nach welchem Primer sie suchen sollen.
15:40
And beingSein ablefähig to tell the genderGeschlecht of a sharkHai
387
925000
2000
Und das Geschlecht eines Hais zu bestimmen,
15:42
has got very importantwichtig
388
927000
2000
ist sehr wichtig geworden
15:44
for things like policingPolizeiarbeit the tradeHandel
389
929000
3000
für Dinge wie Handelsregulierungen
15:47
in baskingAalen sharkHai and other speciesSpezies throughdurch societiesGesellschaften,
390
932000
4000
von Riesenhaien und anderen Spezies in Gesellschaften,
15:51
because it is illegalillegal to tradeHandel any sharksHaie.
391
936000
2000
denn es ist illegal, mit jeglichen Haien zu handeln.
15:53
And they are caughterwischt and they are on the marketMarkt.
392
938000
2000
Und sie werden gefangen und sind auf dem Markt.
15:55
So as a fieldFeld biologistBiologe,
393
940000
2000
Als Feldbiologe
15:57
you just want to get encountersBegegnungen with these animalsTiere.
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942000
2000
sucht man einfach nur das Zusammentreffen mit diesen Tieren.
15:59
You want to learnlernen as much as you can.
395
944000
2000
Man möchte so viel lernen wie nur möglich.
16:01
They're oftenhäufig quiteganz briefkurz. They're oftenhäufig very seasonallysaisonal constrainedeingeschränkt.
396
946000
3000
Sie sind oft recht kurz. Sie sind oft durch die Jahreszeiten beschränkt.
16:04
And you just want to learnlernen as much as you can as soonbald as you can.
397
949000
3000
Und man möchte einfach nur so viel und so schnell wie möglich lernen.
16:07
But isn't it fantasticfantastisch
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952000
2000
Aber ist das nicht fantastisch?
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that you can then offerAngebot these samplesProben
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3000
Man kann dann diese Proben
16:12
and opportunitiesChancen to other disciplinesDisziplinen, sucheine solche as geneticistsGenetiker,
400
957000
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und Gelegenheiten an andere Disziplinen, wie Genetiker, geben,
16:15
who can gaingewinnen so much more from that.
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960000
3000
die so viele Informationen daraus erhalten.
16:18
So as I said,
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963000
2000
Also wie ich gesagt habe,
16:20
these things are sentgesendet to you in strangekomisch waysWege. GrabSchnappen Sie sich them while you can.
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965000
3000
diese Dinge kommen auf den komischsten Wegen in unser Leben. Machen wir was draus.
16:23
I'll take that as my scientificwissenschaftlich legacyErbe.
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968000
2000
Ich sage mal, das ist mein wissenschaftliches Erbe.
16:25
HopefullyHoffentlich I mightMacht get something a bitBit more dramaticdramatisch and romanticromantisch before I diesterben.
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970000
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Hoffentlich passiert noch etwas dramatischeres und romantischeres bevor ich sterbe.
16:28
But for the time beingSein, thank you for that.
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Aber bis dahin danke ich Ihnen.
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And keep an eyeAuge out for sharksHaie.
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Und halten Sie die Augen nach Haien offen.
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If you're more interestedinteressiert, we have a baskingAalen sharkHai websiteWebseite now just setSet up.
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Wenn Sie sich weiter dafür interessieren, wir haben jetzt auch eine Riesenhai-Webseite.
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So thank you and thank you for listeningHören.
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Ich danke Ihnen fürs Zuhören.
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(ApplauseApplaus)
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(Applaus)
Translated by Judith Matz
Reviewed by Lex Asobo

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ABOUT THE SPEAKER
Simon Berrow - Marine biologist
Simon Berrow is a marine biologist dedicated to studying and preserving the basking shark.

Why you should listen

Born in Ireland, Simon Berrow has travelled the world's oceans studying albatrosses, seals, penguins, sharks, and more. A passionate scientist and lover of Ireland's natural heritage, he founded the Irish Whale and Dolphin Group and the Irish Basking Shark Study Group.
 
He is also the inventor of "Simon's shark slime sampling system" -- a mop handle and oven cleaner -- which has proved to be the most effective way of collecting shark DNA for analysis.

The TEDxTalk was filmed at the Science Gallery in Dublin.

More profile about the speaker
Simon Berrow | Speaker | TED.com

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