TED2010
Nalini Nadkarni: Life science in prison
Nalini Nadkarni: Biociência na Prisão
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Nalini Nadkarni desafia as nossas idéias sobre árvores e prisões--ela diz que ambos podem ser mais dinâmicos do que pensamos. Através de uma parceria com o estado de Washington, ela traz aulas de ciências e programas de conservação até os encarcerados, com resultados surpreendentes.
Nalini Nadkarni - Tree researcher
Called "the queen of canopy research," Nalini Nadkarni explores the rich, vital world found in the tops of trees. She communicates what she finds to non-scientists -- with the help of poets, preachers and prisoners. Full bio
Called "the queen of canopy research," Nalini Nadkarni explores the rich, vital world found in the tops of trees. She communicates what she finds to non-scientists -- with the help of poets, preachers and prisoners. Full bio
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00:16
Trees epitomize stasis.
0
1000
3000
Árvores exemplificam estase.
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Trees are rooted in the ground in one place
1
4000
2000
Elas estão enraizadas no solo de um lugar
00:21
for many human generations,
2
6000
3000
por muitas gerações humanas.
00:24
but if we shift our perspective
3
9000
2000
Mas se mudarmos nossa perspectiva
00:26
from the trunk to the twigs,
4
11000
2000
do tronco para os galhos,
00:28
trees become very dynamic entities,
5
13000
2000
árvores tornam-se entidades muito dinâmicas,
00:30
moving and growing.
6
15000
2000
movendo-se e crescendo.
00:32
And I decided to explore this movement
7
17000
2000
Eu decidi explorar esse movimento
00:34
by turning trees into artists.
8
19000
2000
e transformar árvores em artistas.
00:36
I simply tied the end of a paintbrush onto a twig.
9
21000
3000
Eu simplesmente atei a ponta de um pincel a um galho.
00:39
I waited for the wind to come up and held up a canvas,
10
24000
3000
Esperei que o vento soprasse e segurei um ecrã
00:42
and that produced art.
11
27000
2000
E isso produziu arte.
00:44
The piece of art you see on your left
12
29000
2000
A peça de arte que vêem à esquerda
00:46
is painted by a western red cedar
13
31000
2000
foi pintada por uma tuia gigante
00:48
and that on your right by a Douglas fir,
14
33000
2000
e aquela à direita por uma pseudotsuga.
00:50
and what I learned was that different species
15
35000
2000
Eu aprendi que diferentes espécies
00:52
have different signatures, like a Picasso versus a Monet.
16
37000
3000
têm diferentes assinaturas, como um Picasso versus um Monet.
00:55
But I was also interested in the movement of trees
17
40000
2000
Mas eu também me interessei pelo movimento das árvores
00:57
and how this art might let me capture that and quantify it,
18
42000
3000
e como pela arte eu poderia capturar o movimento e quantificá-lo.
01:01
so to measure the distance that a single vine maple tree --
19
46000
3000
Assim, para medir a que distância um único bordo --
01:04
which produced this painting -- moved in a single year,
20
49000
3000
que produziu esse quadro -- movera-se em um único ano,
01:07
I simply measured and summed
21
52000
2000
Eu simplesmente medi e somei
01:09
each of those lines.
22
54000
2000
cada uma dessas linhas.
01:11
I multiplied them by the number of twigs per branch
23
56000
3000
Multipliquei-as pelo número de galhos por ramo
01:14
and the number of branches per tree
24
59000
2000
e o número de ramos por árvore
01:16
and then divided that by the number of minutes per year.
25
61000
3000
and então dividi pelo número de minutos num ano.
01:19
And so I was able to calculate
26
64000
2000
E assim pude calcular
01:21
how far a single tree moved in a single year.
27
66000
3000
quanto uma única árvore se movera num único ano.
01:24
You might have a guess.
28
69000
2000
Pode imaginar.
01:26
The answer is actually 186,540 miles,
29
71000
3000
A resposta é 300.000 km,
01:29
or seven times around the globe.
30
74000
3000
ou sete voltas em torno do globo.
01:32
And so simply by shifting our perspective from a single trunk
31
77000
3000
Ao mudar nossa perspectiva de um único tronco
01:35
to the many dynamic twigs,
32
80000
2000
para os muitos galhos,
01:37
we are able to see that trees are not simply static entities,
33
82000
3000
pudemos ver que as árvores não são entidades estáticas,
01:40
but rather extremely dynamic.
34
85000
3000
mas ao contrário, são extremamente dinâmicas.
01:43
And I began to think about ways that
35
88000
2000
Eu comecei a imaginar modos de
01:45
we might consider this lesson of trees,
36
90000
2000
aproveitar essa lição das árvores,
01:47
to consider other entities that are also static and stuck,
37
92000
3000
a considerar outras entidades imóveis
01:50
but which cry for change and dynamicism,
38
95000
3000
que estão a clamar por mudança e dinamismo.
01:53
and one of those entities is our prisons.
39
98000
3000
Uma daquelas entidades é o nosso sistema penitenciário.
01:56
Prisons, of course, are where people who break our laws
40
101000
2000
Na prisão, é claro, aqueles que rompem com as leis
01:58
are stuck, confined behind bars.
41
103000
3000
estão presos, confinados atrás das grades.
02:01
And our prison system itself is stuck.
42
106000
3000
E o próprio sistema penitenciário está emperrado.
02:04
The United States has over 2.3 million
43
109000
2000
Os Estados Unidos têm mais de 2,3 milhões
02:06
incarcerated men and women.
44
111000
2000
homens e mulheres encarcerados.
02:08
That number is rising.
45
113000
2000
E esse número está aumentando.
02:10
Of the 100 incarcerated people that are released,
46
115000
3000
De cada centena de detentos que são liberados,
02:13
60 will return to prison.
47
118000
2000
60 retornarão à prisão.
02:15
Funds for education, for training
48
120000
2000
Fundos para educação, treinamento
02:17
and for rehabilitation are declining,
49
122000
2000
e reabilitação estão a declinar.
02:19
so this despairing cycle of incarceration continues.
50
124000
3000
Assim continua o ciclo desesperador de encarceramento.
02:23
I decided to ask whether the lesson
51
128000
2000
Eu decidi perguntar-me se a lição
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I had learned from trees as artists
52
130000
2000
que tirámos das árvores artistas
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could be applied to a static institution
53
132000
2000
poder-se-ia aplicar a uma instituição estática
02:29
such as our prisons,
54
134000
2000
como as nossas prisões.
02:31
and I think the answer is yes.
55
136000
2000
Acredito que a resposta é sim.
02:33
In the year 2007,
56
138000
2000
No ano 2007,
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I started a partnership
57
140000
2000
Eu iniciei uma parceria
02:37
with the Washington State Department of Corrections.
58
142000
3000
com o Departamento de Correções do Estado de Washington
02:40
Working with four prisons, we began bringing science and scientists,
59
145000
3000
começámos a trazer ciência e cientistas,
02:43
sustainability and conservation projects
60
148000
3000
projetos de sustentabilidade e conservação
02:46
to four state prisons.
61
151000
2000
para quatro presídios do estado.
02:48
We give science lectures,
62
153000
2000
Damos palestras de ciência.
02:50
and the men here are choosing to come to our science lectures
63
155000
2000
E os homens lá optam por vir às nossas palestras
02:52
instead of watching television or weightlifting.
64
157000
3000
em lugar de ver televisão ou levantar pesos.
02:56
That, I think, is movement.
65
161000
2000
Isso, acredito, é movimento.
02:58
We partnered with the Nature Conservancy
66
163000
2000
Associámo-nos com a Nature Conservancy
03:00
for inmates at Stafford Creek Correctional Center
67
165000
3000
para que os detentos no Centro de Correções de Stafford Creek
03:03
to grow endangered prairie plants
68
168000
2000
cultivem plantas de pradaria em risco de extinção
03:05
for restoration of relic prairie areas in Washington state.
69
170000
3000
para a restauração de pradarias peculiares no estado de Washington
03:08
That, I think, is movement.
70
173000
2000
Isso, acredito, é movimento.
03:10
We worked with the Washington State Department of Fish and Wildlife
71
175000
3000
Trabalhámos com o Departamento de Pesca e Silvicultura do Estado de Washington
03:13
to grow endangered frogs -- the Oregon spotted frog --
72
178000
2000
para criar rãs em risco de extinção -- a rã pintada do Oregon --
03:15
for later release into protected wetlands.
73
180000
3000
para a liberação mais tarde em pântanos protegidos.
03:18
That, I think, is movement.
74
183000
3000
Isso, acredito, é movimento.
03:21
And just recently, we've begun to work with
75
186000
2000
E recentemente passámos a trabalhar com
03:23
those men who are segregated
76
188000
2000
aqueles homens que são segregados
03:25
in what we call Supermax facilities.
77
190000
2000
em instalações a que chamamos Supermax.
03:27
They've incurred violent infractions
78
192000
2000
Eles estiveram implicados em infrações violentas
03:29
by becoming violent with guards
79
194000
2000
tendo sido violentos com os guardas
03:31
and with other prisoners.
80
196000
2000
e outros priosioneiros.
03:33
They're kept in bare cells like this
81
198000
2000
Eles são mantidos em celas despojadas como essa
03:35
for 23 hours a day.
82
200000
2000
durante 23 horas por dia.
03:37
When they have meetings with their review boards or mental health professionals,
83
202000
3000
Quando têm conferências com seus conselhos de revisão ou profissionais de saúde mental,
03:40
they're placed in immobile booths like this.
84
205000
3000
eles são postos em cabinas imóveis como essa.
03:43
For one hour a day
85
208000
2000
Por uma hora no dia
03:45
they're brought to these bleak and bland exercise yards.
86
210000
3000
eles são trazidos para esses pátios sombrios para exercícios.
03:48
Although we can't bring trees and prairie plants
87
213000
2000
Embora não possamos trazer árvores e plantas de pradarias
03:50
and frogs into these environments,
88
215000
2000
e rãs para esses ambientes,
03:52
we are bringing images of nature
89
217000
2000
estamos a trazer imagens da natureza
03:54
into these exercise yards,
90
219000
2000
para esses pátios de exercícios,
03:56
putting them on the walls, so at least they get contact
91
221000
2000
pregando-as às paredes, ao menos eles têm contato
03:58
with visual images of nature.
92
223000
3000
com imagens da natureza.
04:01
This is Mr. Lopez, who has been in solitary confinement for 18 months,
93
226000
3000
Esse é o senhor Lopez, que estava em confinamento solitário por 18 meses.
04:04
and he's providing input on the types of images
94
229000
3000
Ele nos provê ideias sobre os tipos de imagens
04:07
that he believes would make him and his fellow inmates
95
232000
2000
ele acredita que deixarão a ele e aos seus colegas detentos
04:09
more serene, more calm,
96
234000
3000
mais serenos, mais calmos,
04:12
less apt to violence.
97
237000
3000
menos aptos à violência.
04:15
And so what we see, I think,
98
240000
2000
O que vemos, creio eu,
04:17
is that small, collective movements of change
99
242000
3000
é que movimentos pequenos e colectivos de transformação
04:20
can perhaps move
100
245000
2000
talvez alterem
04:22
an entity such as our own prison system
101
247000
3000
uma entidade como o nosso sistema penitenciário
04:25
in a direction of hope.
102
250000
2000
na direção da esperança.
04:27
We know that trees are static entities
103
252000
3000
Nós sabemos que as árvores são entidades estáticas
04:30
when we look at their trunks.
104
255000
2000
quando olhamos para os troncos.
04:32
But if trees can create art,
105
257000
2000
Mas se as árvores podem criar arte,
04:34
if they can encircle the globe seven times in one year,
106
259000
3000
se elas podem circundar o globo sete vezes em um ano,
04:37
if prisoners can grow plants and raise frogs,
107
262000
3000
se prisioneiros podem cultivar plantas e criar rãs,
04:40
then perhaps there are other static entities
108
265000
3000
talvez existam outras entidades estáticas
04:43
that we hold inside ourselves,
109
268000
3000
que mantemos dentros de nós mesmos,
04:46
like grief, like addictions,
110
271000
2000
como a mágoa, como os vícios,
04:48
like racism,
111
273000
2000
como o racismo,
04:50
that can also change.
112
275000
2000
que também podem ser alterados.
04:52
Thank you very much.
113
277000
2000
Muito obrigada.
04:54
(Applause)
114
279000
6000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Nalini Nadkarni - Tree researcherCalled "the queen of canopy research," Nalini Nadkarni explores the rich, vital world found in the tops of trees. She communicates what she finds to non-scientists -- with the help of poets, preachers and prisoners.
Why you should listen
Nalini Nadkarni has spent two decades climbing the trees of Costa Rica, Papua New Guinea, the Amazon and the Pacific Northwest, exploring the world of animals and plants that live in the canopy and never come down; and how this upper layer of the forest interacts with the world on the ground. A pioneering researcher in this area, Nadkarni created the Big Canopy Database to help researchers store and understand the rich trove of data she and others are uncovering.
Nadkarni teaches at Evergreen State College in Olympia, Washington, but her work outside the academy is equally fascinating -- using nontraditional vectors to teach the general public about trees and the ecosystem. For instance, she recently collaborated with the dance troupe Capacitor to explore the process of growth through the medium of the human body. In another project, she worked with prison inmates to grow moss for the horticulture trade, to relieve the collecting pressure on wild mosses. The project inspired in her students a new reverence for nature -- and some larger ecochanges at the prison.
She's the author of Between Earth and Sky: Our Intimate Connections to Trees.
Nalini Nadkarni | Speaker | TED.com