TEDxProvincetown
Noah Wilson-Rich: How you can help save the bees, one hive at a time
Noah Wilson-Rich: Qué está extinguiendo a las abejas y cómo podemos salvarlas
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Las abejas están desapareciendo en números récord, aunque el ecologista Noah Wilson-Rich está interesado en algo más: ¿Dónde prosperan y son más saludables las abejas? Para descubrirlo, reclutó a ciudadanos científicos en todo EE.UU. para instalar colmenas en sus patios traseros, jardines y techos. Descubre cómo estos pequeños puntos de datos están cambiando lo que sabemos acerca de los hábitats que las abejas necesitan para prosperar y así mantener estable nuestro futuro sistema alimenticio.
Noah Wilson-Rich - Beekeeper
Noah Wilson-Rich studies bees and bee diseases. He founded Best Bees Company to support people who want to own and care for their own beehive. Full bio
Noah Wilson-Rich studies bees and bee diseases. He founded Best Bees Company to support people who want to own and care for their own beehive. Full bio
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00:12
Pollinator decline is a grand challenge
in the modern world.
in the modern world.
0
793
4170
La disminución de los polinizadores es
un gran desafío para el mundo moderno.
un gran desafío para el mundo moderno.
00:16
Of the 200,000 species of pollinators,
1
4987
2909
De las 200 000 especies de polinizadores,
00:19
honeybees are the most well-understood,
2
7920
2836
las abejas son las más conocidas
00:22
partly because of our long history
with them dating back 8,000 years ago
with them dating back 8,000 years ago
3
10780
4193
en parte porque han sido parte de
nuestra historia desde hace 8000 años
nuestra historia desde hace 8000 años
00:26
to our cave drawings
in what is now modern-day Spain.
in what is now modern-day Spain.
4
14997
3168
hasta las pinturas rupestres de
la España moderna de hoy en día.
la España moderna de hoy en día.
00:30
And yet we know that
this indicator species is dying off.
this indicator species is dying off.
5
18189
4330
Aun así, sabemos que esta especie
indicadora está desapareciendo.
indicadora está desapareciendo.
00:34
Last year alone, we lost 40 percent
of all beehives in the United States.
of all beehives in the United States.
6
22543
5275
Tan solo el año pasado, en EE.UU.
perdimos el 40 % de las abejas.
perdimos el 40 % de las abejas.
00:39
That number is even higher
in areas with harsh winters,
in areas with harsh winters,
7
27842
2699
La cifra es aún más alta en áreas
con inviernos fuertes
con inviernos fuertes
00:42
like here in Massachusetts,
8
30565
1360
como aquí en Massachusetts,
00:43
where we lost 47 percent of beehives
9
31949
2868
donde perdimos el 47 % de las abejas
00:46
in one year alone.
10
34841
1595
en tan solo un año.
00:48
Can you imagine if we lost
half of our people last year?
half of our people last year?
11
36460
3365
¿Cómo sería si perdiéramos la mitad
de la población el año pasado?
de la población el año pasado?
00:52
And if those were
the food-producing people?
the food-producing people?
12
40285
2653
¿Y si esos fueran los productores
de alimentos?
de alimentos?
00:55
It's untenable.
13
43544
1150
Sería insostenible.
00:57
And I predict that in 10 years,
14
45241
3448
Y predigo que en 10 años
01:00
we will lose our bees.
15
48713
2387
nos quedaremos sin abejas.
01:04
If not for the work of beekeepers
replacing these dead beehives,
replacing these dead beehives,
16
52027
4313
Si no fuera por los apicultores que
mantienen la existencia de las colmenas
mantienen la existencia de las colmenas
01:08
we would be without foods
that we rely upon:
that we rely upon:
17
56364
2915
nos quedaríamos sin los alimentos
de los que dependemos:
de los que dependemos:
01:11
fruits, vegetables,
18
59303
1822
frutas, vegetales,
01:13
crunchy almonds and nuts,
19
61149
2261
almendras crujientes, nueces,
01:15
tart apples,
20
63434
1404
manzanas ácidas
y limones agrios.
01:16
sour lemons.
21
64862
1976
01:18
Even the food that our cattle rely
upon to eat, hay and alfalfa -- gone,
upon to eat, hay and alfalfa -- gone,
22
66862
5254
Hasta alimentos para el ganado como
el heno o la alfalfa desaparecerían,
el heno o la alfalfa desaparecerían,
01:24
causing global hunger,
23
72140
1965
causando hambruna a nivel mundial,
01:26
economic collapse,
24
74129
1802
colapso económico
01:27
a total moral crisis across earth.
25
75955
2442
y crisis moral en todo el planeta.
01:31
Now, I first started keeping bees
here in Cape Cod
here in Cape Cod
26
79417
2734
Comencé a criar abejar aquí en Cape Cod
01:34
right after I finished my doctorate
in honeybee immunology.
in honeybee immunology.
27
82175
3385
justo después de finalizar el doctorado
en inmunología para las abejas.
en inmunología para las abejas.
01:37
(Laughter)
28
85584
2432
(Risas)
01:40
(Applause)
29
88040
4507
(Aplausos)
01:45
Imagine getting such a degree
in a good economy --
in a good economy --
30
93560
3970
Imagínense semejante título
en tiempos de bonanza...
en tiempos de bonanza...
01:49
and it was 2009:
31
97554
1761
pero era 2009:
01:52
the Great Recession.
32
100242
1520
la Gran Recesión.
01:54
And I was onto something.
33
102456
1561
Y tenía algo en mente.
01:56
I knew that I could find out
how to improve bee health.
how to improve bee health.
34
104041
3673
Sabía que encontraría la manera
de mejorar la salud de las abejas.
de mejorar la salud de las abejas.
01:59
And so the community
on Cape Cod here in Provincetown
on Cape Cod here in Provincetown
35
107738
3355
Y la comunidad en Cape Cod,
aquí en Provicentown,
aquí en Provicentown,
02:03
was ripe for citizen science,
36
111117
1666
estaba lista para la ciencia ciudadana
02:04
people looking for ways
to get involved and to help.
to get involved and to help.
37
112807
2840
y la gente buscaba maneras
para involucrarse y ayudar.
para involucrarse y ayudar.
02:07
And so we met with people in coffee shops.
38
115671
2337
Así que nos reunimos
con gente en las cafeterías.
con gente en las cafeterías.
02:10
A wonderful woman named Natalie
got eight beehives at her home in Truro,
got eight beehives at her home in Truro,
39
118032
3563
Una mujer maravillosa, Natalie,
tenía ocho colmenas en su casa en Truro
tenía ocho colmenas en su casa en Truro
02:13
and she introduced us
to her friend Valerie,
to her friend Valerie,
40
121619
2086
y nos presentó a su amiga Valerie
02:15
who let us set up 60 beehives at
an abandoned tennis court on her property.
an abandoned tennis court on her property.
41
123729
5578
que nos dejó instalar 60 colmenas
en una cancha de tenis abandonada
en su propiedad.
en su propiedad.
Y así comenzamos a probar
las vacunas para las abejas.
las vacunas para las abejas.
02:21
And so we started testing
vaccines for bees.
vaccines for bees.
42
129902
3161
02:25
We were starting to look at probiotics.
43
133087
2519
Comenzamos con los probióticos.
02:27
We called it "bee yogurt" --
44
135630
1616
Lo llamamos "yogur para abejas"...
02:29
ways to make bees healthier.
45
137270
2046
maneras para mejorar
la salud de las abejas.
la salud de las abejas.
02:31
And our citizen science project
started to take off.
started to take off.
46
139798
2910
Y así nuestro proyecto de
ciencia ciudadana comenzó a despegar.
ciencia ciudadana comenzó a despegar.
02:35
Meanwhile, back in my apartment here,
47
143375
2682
Al mismo tiempo, aquí en mi departamento,
02:38
I was a bit nervous about my landlord.
48
146081
2436
estaba un poco nervioso
por el dueño de la casa.
por el dueño de la casa.
Pensé que debía contarle
lo que estábamos haciendo.
lo que estábamos haciendo.
02:40
I figured I should tell him
what we were doing.
what we were doing.
49
148968
2348
02:43
(Laughter)
50
151340
1029
(Risas)
02:44
I was terrified; I really thought
I was going to get an eviction notice,
I was going to get an eviction notice,
51
152393
3462
Estaba aterrorizado, pensé que
recibiría una notificación de desalojo
recibiría una notificación de desalojo
02:47
which really was
the last thing we needed, right?
the last thing we needed, right?
52
155879
2310
y era lo que menos necesitaba.
02:50
I must have caught him
on a good day, though,
on a good day, though,
53
158213
2128
Creo que lo conseguí de buen humor
02:52
because when I told him what we were doing
54
160365
2016
porque cuando le conté lo que hacíamos
02:54
and how we started our nonprofit
urban beekeeping laboratory,
urban beekeeping laboratory,
55
162405
2884
y cómo comenzamos el laboratorio urbano
de apicultura sin fines de lucro
de apicultura sin fines de lucro
02:57
he said, "That's great!
Let's get a beehive in the back alley."
Let's get a beehive in the back alley."
56
165313
3899
nos dijo, "¡Genial! Instalemos
una colmena en el callejón aledaño".
una colmena en el callejón aledaño".
03:01
I was shocked.
57
169236
1385
Quedé perplejo.
03:02
I was completely surprised.
58
170645
1798
Realmente sorprendido.
03:04
I mean, instead of getting
an eviction notice,
an eviction notice,
59
172467
2167
En vez de una notificación de desalojo
03:06
we got another data point.
60
174658
1684
conseguimos otro punto de datos.
03:08
And in the back alley of this image,
61
176366
2325
Y en el callejón aledaño
que ven en esta imagen,
que ven en esta imagen,
03:10
what you see here, this hidden beehive --
62
178715
2605
esa colmena escondida...
03:13
that beehive produced
more honey that first year
more honey that first year
63
181344
2570
esa colmena produjo más miel
en el primer año
en el primer año
03:15
than we have ever experienced
in any beehive we had managed.
in any beehive we had managed.
64
183938
3158
que cualquiera otra de las colmenas
que manteníamos.
que manteníamos.
03:19
It shifted our research
perspective forever.
perspective forever.
65
187120
2624
Eso cambió la perspectiva
de nuestra investigación.
de nuestra investigación.
03:21
It changed our research question away from
"How do we save the dead and dying bees?"
"How do we save the dead and dying bees?"
66
189768
4867
Cambió nuestra investigación de
"¿Cómo salvamos a las abejas?"
"¿Cómo salvamos a las abejas?"
03:26
to "Where are bees doing best?"
67
194659
2319
a "¿A dónde les va mejor a las abejas?"
03:29
And we started to be able
to put maps together,
to put maps together,
68
197002
2939
Comenzamos a generar mapas,
03:31
looking at all of these
citizen science beehives
citizen science beehives
69
199965
2322
a observar todas las colmenas
de la ciencia ciudadana
de la ciencia ciudadana
03:34
from people who had
beehives at home decks,
beehives at home decks,
70
202311
2428
de la gente que mantenía
colmenas en sus terrazas,
colmenas en sus terrazas,
03:36
gardens, business rooftops.
71
204763
2077
jardines y en los techos de sus negocios.
03:38
We started to engage the public,
72
206864
1570
Comenzamos a involucrar el público
03:40
and the more people who got
these little data points,
these little data points,
73
208458
2587
y a medida que más gente creaba
estos puntos de datos,
estos puntos de datos,
03:43
the more accurate our maps became.
74
211069
1653
nuestros mapas se hacían más precisos.
03:44
And so when you're sitting here thinking,
"How can I get involved?"
"How can I get involved?"
75
212746
3175
Si están pensando,
"¿Cómo puedo involucrarme?"
"¿Cómo puedo involucrarme?"
03:47
you might think about a story
of my friend Fred,
of my friend Fred,
76
215945
2269
escuchen la historia de mi amigo Fred
03:50
who's a commercial real estate developer.
77
218238
1985
quien es promotor inmobiliario comercial.
03:52
He was thinking the same thing.
78
220247
2076
Él pensaba lo mismo.
03:54
He was at a meeting,
79
222347
1389
Estaba en una reunión pensando
03:55
thinking about what he could do
for tenant relations
for tenant relations
80
223760
2550
en lo que podía hacer por
la relación con los inquilinos
la relación con los inquilinos
03:58
and sustainability at scale.
81
226334
1809
y la sustentabilidad a escala.
04:00
And while he was having a tea break,
82
228167
1746
Y mientras se tomaba un té,
04:01
he put honey into his tea
and noticed on the honey jar
and noticed on the honey jar
83
229937
3164
le puso miel y notó que la botella de miel
04:05
a message about corporate sustainability
from the host company of that meeting.
from the host company of that meeting.
84
233125
3808
tenía un mensaje sobre sustentabilidad
de la compañía que organizó la reunión.
de la compañía que organizó la reunión.
04:08
And it sparked an idea.
85
236957
1970
Eso le dio una idea.
04:10
He came back to his office.
86
238951
1663
Volvió a su oficina
04:12
An email, a phone call later,
and -- boom! --
and -- boom! --
87
240638
3294
y después de un correo electrónico
una llamada y --¡boom!--
una llamada y --¡boom!--
04:15
we went national together.
88
243956
1957
nos expandimos juntos a nivel nacional.
04:18
We put dozens of beehives
on the rooftops of their skyscrapers
on the rooftops of their skyscrapers
89
246322
3270
Instalamos docenas de colmenas
en los techos de los rascacielos
en los techos de los rascacielos
04:21
across nine cities nationwide.
90
249616
2989
en nueve ciudades a nivel nacional.
04:24
Nine years later --
91
252629
1306
Nueve años más tarde...
04:25
(Applause)
92
253959
5757
(Aplausos)
04:31
Nine years later, we have raised
over a million dollars for bee research.
over a million dollars for bee research.
93
259740
4814
Nueve años más tarde
conseguimos más de un millón de dólares
para la investigación de las abejas.
para la investigación de las abejas.
04:36
We have a thousand beehives
as little data points across the country,
as little data points across the country,
94
264578
5161
Tenemos miles de colmenas como
puntos de datos en todo el país.
puntos de datos en todo el país.
04:41
18 states and counting,
95
269763
1389
Estamos en 18 estados
y seguimos creciendo
y seguimos creciendo
04:43
where we have created paying jobs
for local beekeepers, 65 of them,
for local beekeepers, 65 of them,
96
271176
4282
y creamos puestos de trabajo
para 65 apicultores locales
para 65 apicultores locales
04:47
to manage beehives
in their own communities,
in their own communities,
97
275482
2730
que cuidan las colmenas
en sus comunidades,
en sus comunidades,
04:50
to connect with people, everyday people,
98
278236
2817
conectan con la gente
04:53
who are now data points
together making a difference.
together making a difference.
99
281077
4280
y son ahora puntos de datos y
con ellos estamos haciendo la diferencia.
con ellos estamos haciendo la diferencia.
04:57
So in order to explain
what's actually been saving bees,
what's actually been saving bees,
100
285866
2621
Para explicarles cómo
estamos salvando a las abejas,
estamos salvando a las abejas,
05:00
where they're thriving,
101
288511
1162
en dónde les va bien,
05:01
I need to first tell you
what's been killing them.
what's been killing them.
102
289697
2427
primero les hablaré sobre
las causas de su desaparición.
las causas de su desaparición.
05:04
The top three killers of bees
103
292148
1880
Las tres causas más importantes
05:06
are agricultural chemicals such as
pesticides, herbicides, fungicides;
pesticides, herbicides, fungicides;
104
294052
3869
son los agroquímicos como
los pesticidas, herbicidas, fungicidas;
los pesticidas, herbicidas, fungicidas;
05:09
diseases of bees, of which there are many;
105
297945
2373
las muchas enfermedades
que afectan las abejas,
que afectan las abejas,
05:12
and habitat loss.
106
300342
1536
y la pérdida del hábitat.
05:13
So what we did is we looked on our maps
107
301902
2071
Así que observamos nuestros mapas
e identificamos las áreas donde
las abejas han prosperado.
las abejas han prosperado.
05:15
and we identified areas
where bees were thriving.
where bees were thriving.
108
303997
2362
05:18
This was mostly in cities, we found.
109
306383
2766
Descubrimos que es
principalmente en las ciudades.
principalmente en las ciudades.
05:21
Data are now showing that urban
beehives produce more honey
beehives produce more honey
110
309173
2955
Los datos muestran que las colmenas
en la ciudad producen más miel
en la ciudad producen más miel
05:24
than rural beehives and suburban beehives.
111
312152
2661
que aquellas en áreas
rurales o suburbanas.
rurales o suburbanas.
05:26
Urban beehives have a longer life span
than rural and suburban beehives,
than rural and suburban beehives,
112
314837
4921
En las áreas urbanas las abejas
también son más longevas
también son más longevas
05:31
and bees in the city are more biodiverse;
113
319782
2413
y hay una mayor biodiversidad,
05:34
there are more bee species in urban areas.
114
322219
2743
es decir, hay más especies de abejas.
05:36
(Laughter)
115
324986
1451
(Risas)
05:38
Right?
116
326461
1239
Extraño, ¿cierto?
05:39
Why is this?
117
327724
1324
Ahora, ¿por qué?
05:41
That was our question.
118
329711
1300
Esa era nuestra pregunta.
Comenzamos analizando
las tres causas principales
las tres causas principales
05:43
So we started with
these three killers of bees,
these three killers of bees,
119
331035
2208
05:45
and we flipped it:
120
333267
1155
de la desaparición de las abejas.
05:46
Which of these is different in the cities?
121
334446
2135
¿Cuáles son distintas en las ciudades?
05:48
So the first one, pesticides.
122
336605
1546
La primera, los pesticidas.
05:50
We partnered up with
the Harvard School of Public Health.
the Harvard School of Public Health.
123
338175
2678
Nos asociamos con
el Harvard School of Public Health.
el Harvard School of Public Health.
05:52
We shared our data with them.
124
340877
1493
Compartimos nuestros datos.
Recolectamos muestras de las colmenas
05:54
We collected samples
from our citizen science beehives
from our citizen science beehives
125
342394
2582
en las casas y en
los techos de los negocios.
los techos de los negocios.
05:57
at people's homes and business rooftops.
126
345000
1946
Observamos los niveles de pesticidas.
05:58
We looked at pesticide levels.
127
346970
1447
06:00
We thought there would be less pesticides
in areas where bees are doing better.
in areas where bees are doing better.
128
348441
3802
Pensábamos que habría menos pesticida
en las áreas donde las abejas prosperaban.
en las áreas donde las abejas prosperaban.
06:04
That's not the case.
129
352267
1163
No fue así.
06:05
So what we found here in our study
is -- the orange bars are Boston,
is -- the orange bars are Boston,
130
353454
4050
Lo que descubrimos en nuestro estudio
--la barra naranja es Boston--
--la barra naranja es Boston--
06:09
and we thought those bars
would be the lowest,
would be the lowest,
131
357528
2255
pensábamos que las barras
serían las más pequeñas
serían las más pequeñas
06:11
there would be the lowest
levels of pesticides.
levels of pesticides.
132
359807
2234
donde los niveles de pesticidas
serían los más bajos.
serían los más bajos.
06:14
And, in fact, there are
the most pesticides in cities.
the most pesticides in cities.
133
362065
4009
Por el contrario, en las ciudades
es donde hay más pesticidas.
es donde hay más pesticidas.
06:18
So the pesticide hypothesis
for what's saving bees --
for what's saving bees --
134
366599
2762
Así que la hipótesis de lo que
está salvando a las abejas
está salvando a las abejas
06:21
less pesticides in cities --
135
369385
1399
--menos pesticidas en las ciudades--
06:22
is not it.
136
370808
1405
es inválida.
06:24
And this is very typical
of my life as a scientist.
of my life as a scientist.
137
372237
3870
Es muy típico en mi vida como científico.
06:28
Anytime I've had a hypothesis,
138
376131
1890
Cada vez que tengo una hipótesis
06:30
not only is it not supported,
but the opposite is true.
but the opposite is true.
139
378045
3320
no solo es inválida sino que
lo válido es todo lo contrario.
lo válido es todo lo contrario.
06:33
(Laughter)
140
381389
1021
(Risas)
06:34
Which is still an interesting
finding, right?
finding, right?
141
382434
2135
Aunque aún es interesante, ¿cierto?
06:36
We moved on.
142
384593
1160
Sigamos.
La hipótesis de las enfermedades.
06:37
The disease hypothesis.
143
385777
1174
06:38
We looked at diseases
all over our beehives.
all over our beehives.
144
386975
2295
Observamos las enfermedades
que afectaban a las abejas
que afectaban a las abejas
06:41
And what we found in a similar study
to this one with North Carolina State is:
to this one with North Carolina State is:
145
389294
4113
y descubrimos lo mismo que en un estudio
en el estado de Carolina del Norte:
en el estado de Carolina del Norte:
06:45
there's no difference
between disease in bees
between disease in bees
146
393431
2126
no hay diferencias en las enfermedades
en las áreas urbanas,
suburbanas y rurales.
suburbanas y rurales.
06:47
in urban, suburban and rural areas.
147
395581
1751
Están en todas partes;
06:49
Diseases are everywhere;
bees are sick and dying.
bees are sick and dying.
148
397356
2602
las abejas están enfermas
y desapareciendo.
y desapareciendo.
06:51
In fact, there were more diseases
of bees in cities.
of bees in cities.
149
399982
2466
De hecho, hay más enfermedades
en las ciudades.
en las ciudades.
06:54
This was from Raleigh, North Carolina.
150
402472
2032
Esto fue en Raleigh en Carolina del Norte.
06:56
So again, my hypothesis was not supported.
The opposite was true.
The opposite was true.
151
404528
3987
Una vez más mi hipótesis fue inválida
y lo opuesto fue lo válido.
y lo opuesto fue lo válido.
07:00
We're moving on.
152
408539
1449
Continuemos.
07:02
(Laughter)
153
410012
2258
(Risas)
07:04
The habitat hypothesis.
154
412294
2094
La hipótesis del hábitat.
07:06
This said that areas where bees
are thriving have a better habitat --
are thriving have a better habitat --
155
414412
3651
Esta dice que las abejas prosperan
en áreas donde hay un mejor hábitat:
en áreas donde hay un mejor hábitat:
07:10
more flowers, right?
156
418087
1615
más flores, ¿cierto?
07:11
But we didn't know how to test this.
157
419726
1798
Pero no sabíamos cómo comprobarlo,
07:13
So I had a really interesting meeting.
158
421548
2060
así que tuve una reunión interesante
07:15
An idea sparked with my friend
and colleague Anne Madden,
and colleague Anne Madden,
159
423632
3117
y una idea surgió con mi amiga
y colega Anne Madden,
y colega Anne Madden,
07:18
fellow TED speaker.
160
426773
1183
también oradora en TED.
07:19
We thought about genomics,
kind of like AncestryDNA or 23andMe.
kind of like AncestryDNA or 23andMe.
161
427980
4652
Pensamos en la genómica,
algo parecido a AncestryDNA o 23andMe.
algo parecido a AncestryDNA o 23andMe.
07:24
Have you done these?
162
432656
1335
¿Se han hecho estas pruebas?
07:26
You spit in a tube and
you find out, "I'm German!"
you find out, "I'm German!"
163
434015
2636
Escupen en un tubo y descubren
que "¡Soy alemán!"
que "¡Soy alemán!"
07:28
(Laughter)
164
436675
1103
(Risas)
07:29
Well, we developed this for honey.
165
437802
1849
Pues lo desarrollamos para la miel.
07:31
So we have a sample of honey
and we look at all the plant DNA,
and we look at all the plant DNA,
166
439675
3546
Tomamos una muestra de miel
y observamos los ADN de las plantas
y observamos los ADN de las plantas
07:35
and we find out, "I'm sumac!"
167
443245
1845
y descubrimos que "¡Soy zumaque!"
07:37
(Laughter)
168
445114
1270
(Risas)
07:38
And that's what we found
here in Provincetown.
here in Provincetown.
169
446408
2384
Y esto fue lo que descubrimos
aquí en Provicentown.
aquí en Provicentown.
07:40
So for the first time ever,
I'm able to report to you
I'm able to report to you
170
448816
2539
Por primera vez les informaré
07:43
what type of honey is from right here
in our own community.
in our own community.
171
451379
2790
sobre el tipo de miel que
proviene de esta comunidad.
proviene de esta comunidad.
07:46
HoneyDNA, a genomics test.
172
454193
2433
El ADN de la miel, una prueba genómica.
07:48
Spring honey in Provincetown
is from privet.
is from privet.
173
456650
2636
La miel de primavera en Provincetown
viene del ligustro.
viene del ligustro.
07:51
What's privet? Hedges.
174
459310
2371
¿Qué es el ligustro? Los setos.
07:53
What's the message?
175
461705
1155
¿Cuál es el mensaje?
07:54
Don't trim your hedges to save the bees.
176
462884
2572
No podes tus setos
para salvar a las abejas.
para salvar a las abejas.
07:57
(Laughter)
177
465480
1110
(Risas)
07:58
I know we're getting crunchy
and it's controversial,
and it's controversial,
178
466614
2448
Nos estamos volviendo
ecologistas y es controversial
ecologistas y es controversial
pero antes que comiencen
a tirar tomates,
a tirar tomates,
08:01
so before you throw your tomatoes,
179
469086
1626
08:02
we'll move to the summer honey,
which is water lily honey.
which is water lily honey.
180
470736
2736
hablemos de la miel de verano
que proviene del lirio de agua.
que proviene del lirio de agua.
08:05
If you have honey from Provincetown
right here in the summer,
right here in the summer,
181
473496
2880
Si han consumido miel de
Provincetown en el verano,
Provincetown en el verano,
08:08
you're eating water lily juice;
182
476400
1769
lo que bebieron fue
néctar del lirio de agua
néctar del lirio de agua
08:10
in the fall, sumac honey.
183
478193
2415
y en el otoño, miel de zumaque.
08:12
We're learning about our food
for the first time ever.
for the first time ever.
184
480632
3149
Por primera vez estamos aprendiendo
sobre nuestros alimentos.
sobre nuestros alimentos.
08:15
And now we're able to report,
if you need to do any city planning:
if you need to do any city planning:
185
483805
3480
Y si van a hacer planificación urbana
ahora podemos informarle:
ahora podemos informarle:
08:19
What are good things to plant?
186
487309
1703
¿Qué debemos plantar?
08:21
What do we know the bees are going to
that's good for your garden?
that's good for your garden?
187
489036
3883
¿Cuáles plantas para tu jardín
atraen a las abejas?
atraen a las abejas?
08:24
For the first time ever for any community,
we now know this answer.
we now know this answer.
188
492943
3324
Por primera vez tenemos la respuesta
para cualquier comunidad.
para cualquier comunidad.
08:28
What's more interesting for us
is deeper in the data.
is deeper in the data.
189
496291
3382
Lo más interesante es
lo que está dentro de los datos.
lo que está dentro de los datos.
08:31
So, if you're from the Caribbean
and you want to explore your heritage,
and you want to explore your heritage,
190
499697
3366
Si eres del Caribe y
quieres explorar tu herencia,
quieres explorar tu herencia,
08:35
Bahamian honey is from the laurel family,
191
503087
2714
la miel de las Bahamas
proviene de la familia del laurel,
proviene de la familia del laurel,
08:37
cinnamon and avocado flavors.
192
505825
2635
con sabor a canela y aguacate.
08:40
But what's more interesting is
85 different plant species
85 different plant species
193
508484
2948
Lo más interesante es que
hay 85 especies de plantas distintas
hay 85 especies de plantas distintas
08:43
in one teaspoon of honey.
194
511456
1666
en una cucharadita de miel.
Esa es información
que queremos, los macrodatos.
que queremos, los macrodatos.
08:45
That's the measure we want, the big data.
195
513146
2511
08:47
Indian honey: that is oak.
196
515681
2975
La miel de la India es de roble.
Todas las muestras
de la India son de roble
de la India son de roble
08:50
Every sample we've tested
from India is oak,
from India is oak,
197
518680
2454
08:53
and that's 172 different flavors
in one taste of Indian honey.
in one taste of Indian honey.
198
521158
4453
y un bocado contiene
172 sabores diferentes.
172 sabores diferentes.
08:57
Provincetown honey goes from
116 plants in the spring
116 plants in the spring
199
525635
3550
La miel de Provincetown contiene
de 116 plantas en primavera
de 116 plantas en primavera
09:01
to over 200 plants in the summer.
200
529209
2941
a más de 200 plantas en verano.
09:04
These are the numbers that we need
to test the habitat hypothesis.
to test the habitat hypothesis.
201
532174
3448
Estos son los números que necesitamos
para demostrar la hipótesis del hábitat.
para demostrar la hipótesis del hábitat.
09:07
In another citizen science approach,
202
535646
1749
Gracias a la ciencia ciudadana,
09:09
you find out about your food
and we get some interesting data.
and we get some interesting data.
203
537419
3268
descubrimos más sobre los alimentos
y obtenemos datos interesantes.
y obtenemos datos interesantes.
09:12
We're finding out now that in rural areas,
204
540711
2234
Estamos descubriendo
que en las zonas rurales
que en las zonas rurales
09:14
there are 150 plants on average
in a sample of honey.
in a sample of honey.
205
542969
3511
hay unas 150 plantas
en una muestra de miel.
en una muestra de miel.
09:18
That's a measure for rural.
206
546504
1520
Esa es la medida de la zona rural.
09:20
Suburban areas, what might you think?
207
548048
2066
¿Y en las zonas suburbanas?,
se preguntarán.
se preguntarán.
09:22
Do they have less or more plants
in suburban areas with lawns
in suburban areas with lawns
208
550138
4130
¿Habrán más o menos plantas
en estas áreas con todo su césped
en estas áreas con todo su césped
09:26
that look nice for people
but they're terrible for pollinators?
but they're terrible for pollinators?
209
554292
4010
que luce muy bonito para la gente
pero es terrible para los polinizadores?
pero es terrible para los polinizadores?
09:30
Suburbs have very low plant diversity,
210
558326
2590
En los suburbios hay
muy poca diversidad de plantas
muy poca diversidad de plantas
09:32
so if you have a beautiful lawn,
211
560940
1879
así que, si tienes un césped bonito,
09:34
good for you, but you can do more.
212
562843
2979
bien por ti, pero puedes hacer más.
09:37
You can have a patch of your lawn
that's a wildflower meadow
that's a wildflower meadow
213
565846
3112
Puedes dedicar un trozo de tu césped
para cultivar flores silvestres
para cultivar flores silvestres
09:40
to diversify your habitat,
214
568982
1432
y así diversificas tu hábitat
09:42
to improve pollinator health.
215
570438
2221
para mejorar la salud
de los polinizadores.
de los polinizadores.
09:44
Anybody can do this.
216
572683
1914
Todos pueden hacerlo.
09:46
Urban areas have
the most habitat, best habitat,
the most habitat, best habitat,
217
574621
4093
Las áreas urbanas tienen
la mayor cantidad y los mejores hábitats
la mayor cantidad y los mejores hábitats
09:50
as you can see here:
over 200 different plants.
over 200 different plants.
218
578738
2558
como pueden ver aquí:
más de 200 plantas distintas.
más de 200 plantas distintas.
09:53
We have, for the first time ever,
support for the habitat hypothesis.
support for the habitat hypothesis.
219
581320
3580
Por primera vez tenemos un soporte
para nuestra hipótesis del hábitat.
para nuestra hipótesis del hábitat.
09:57
We also now know
how we can work with cities.
how we can work with cities.
220
585407
3223
También sabemos cómo podemos
trabajar con las ciudades.
trabajar con las ciudades.
10:00
The City of Boston has
eight times better habitat
eight times better habitat
221
588654
2405
En la ciudad de Boston hay
ocho veces mejor hábitat
ocho veces mejor hábitat
10:03
than its nearby suburbs.
222
591083
1310
que en los suburbios aledaños.
10:04
And so when we work
with governments, we can scale this.
with governments, we can scale this.
223
592417
3754
Así que al trabajar con
los gobiernos, podemos expandirlo.
los gobiernos, podemos expandirlo.
10:08
You might think
on my tombstone, it'll say,
on my tombstone, it'll say,
224
596195
2009
Seguro piensan que mi lápida dirá,
10:10
"Here lies Noah. Plant a flower." Right?
225
598228
2337
"Aquí yace Noah.
Planta una flor". ¿Cierto?
Planta una flor". ¿Cierto?
10:12
I mean -- it's exhausting
after all of this.
after all of this.
226
600589
3126
Todo esto es abrumador.
10:16
But when we scale together,
227
604255
1633
Pero podemos expandirlo juntos
10:17
when we go to governments
and city planners --
and city planners --
228
605912
2195
cuando los gobiernos
y los planificadores urbanos...
y los planificadores urbanos...
10:20
like in Boston, the honey
is mostly linden trees,
is mostly linden trees,
229
608131
2326
en Boston, la miel es
mayoritariamente de árboles de tilo,
mayoritariamente de árboles de tilo,
10:22
and we say, "If a dead tree
needs to be replaced, consider linden."
needs to be replaced, consider linden."
230
610481
3426
así que les decimos: "Si vas a
reemplazar un árbol, considera el tilo".
reemplazar un árbol, considera el tilo".
10:25
When we take this information
to governments, we can do amazing things.
to governments, we can do amazing things.
231
613931
3421
Al llevarle esta información
hacemos cosas sorprendentes.
hacemos cosas sorprendentes.
Este es el techo de la compañía de Fred.
10:29
This is a rooftop from Fred's company.
232
617376
1849
10:31
We can plant those things
on top of rooftops worldwide
on top of rooftops worldwide
233
619249
3714
Podemos plantar en los techos
en todo el mundo
en todo el mundo
10:34
to start restoring habitat
and securing food systems.
and securing food systems.
234
622987
3061
para restaurar los hábitats
y resguardar los sistemas alimenticios.
y resguardar los sistemas alimenticios.
10:38
We've worked with the World Bank
235
626072
1532
Trabajamos con el Banco Mundial
10:39
and the presidential delegation
from the country of Haiti.
from the country of Haiti.
236
627628
2742
y la delegación presidencial de Haití.
10:42
We've worked with wonderful graduate
students at Yale University and Ethiopia.
students at Yale University and Ethiopia.
237
630394
3754
Trabajamos con estudiantes de postgrado
de la Universidad de Yale y Etiopía.
de la Universidad de Yale y Etiopía.
10:46
In these countries,
we can add value to their honey
we can add value to their honey
238
634172
2413
En estos países podemos
agregarle valor a su miel
agregarle valor a su miel
al identificar lo que contienen
10:48
by identifying what it is,
239
636609
1272
10:49
but informing the people of what to plant
240
637905
1988
e informar a la gente sobre qué plantar
10:51
to restore their habitat
and secure their food systems.
and secure their food systems.
241
639917
3182
para restaurar su hábitat
y resguardar sus sistemas alimenticios.
y resguardar sus sistemas alimenticios.
10:55
But what I think is even more important
is when we think about natural disasters.
is when we think about natural disasters.
242
643123
3868
Pero lo que creo es lo más importante
es cuando ocurren desastres naturales.
es cuando ocurren desastres naturales.
10:59
For the first time,
243
647015
1151
Por primera vez
11:00
we now know how we can have
a baseline measure of any habitat
a baseline measure of any habitat
244
648190
3052
tenemos una medida de referencia
para cualquier hábitat
para cualquier hábitat
11:03
before it might be destroyed.
245
651266
1992
antes de que sea destruido.
11:05
Think about your hometown.
246
653282
1677
Piensen en su ciudad natal.
11:06
What risks does
the environment pose to it?
the environment pose to it?
247
654983
3427
¿Cuáles son sus riesgos ambientales
a los que se expone?
a los que se expone?
11:10
This is how we're going to save
Puerto Rico after Hurricane Maria.
Puerto Rico after Hurricane Maria.
248
658434
3519
Así es como salvaremos a Puerto Rico
después del huracán María.
después del huracán María.
11:14
We now have a baseline measure of honey,
249
662541
2849
Ahora tenemos una medida
de referencia a partir de la miel,
de referencia a partir de la miel,
11:17
honey DNA from before and after the storm.
250
665414
2755
el ADN de la miel del antes
y el después de la tormenta.
y el después de la tormenta.
11:20
We started in Humacao.
251
668193
2010
Comenzamos en Humacao.
11:22
This is right where
Hurricane Maria made landfall.
Hurricane Maria made landfall.
252
670227
2523
Esto fue justo antes que
el huracán María tocara tierra.
el huracán María tocara tierra.
11:24
And we know what plants to replace
and in what quantity and where
and in what quantity and where
253
672774
3809
Y sabemos cuáles plantas reemplazar
y en qué cantidad o a dónde
y en qué cantidad o a dónde
11:28
by triangulating honey DNA samples.
254
676607
2815
al triangular muestras de ADN de miel.
11:32
You might even think about right here,
255
680112
2000
Incluso pueden pensar en esto,
11:34
the beautiful land
that connected us, that primed us,
that connected us, that primed us,
256
682136
2667
esta hermosa tierra que
nos conectó, nos preparó,
nos conectó, nos preparó,
11:36
all the citizen science to begin with,
257
684827
1867
toda la ciencia ciudadana que comenzamos,
11:38
the erosion, the winter storms
258
686718
2149
la erosión, las tormentas de invierno
11:40
that are getting more violent every year.
259
688891
2254
que cada año se hacen más fuertes.
11:43
What are we going to do about this,
260
691169
1875
¿Qué vamos hacer con relación
11:45
our precious land?
261
693068
1779
a nuestra tierra hermosa?
11:46
Well, looking at honey DNA,
262
694871
1339
Al observar el ADN de la miel
11:48
we can see what plants are good
for pollinators that have deep roots,
for pollinators that have deep roots,
263
696234
3300
veremos cuáles plantas
con raíces profundas
con raíces profundas
son buenas para los polinizadores
11:51
that can secure the land,
264
699558
1811
y puedan salvaguardar la tierra,
11:53
and together, everybody can participate.
265
701393
2209
y juntos, todos pueden participar.
11:55
And the solution fits in a teaspoon.
266
703626
2366
Y la solución cabe en una cucharadita.
11:58
If your hometown might get swept away
or destroyed by a natural disaster,
or destroyed by a natural disaster,
267
706506
4794
Si tu ciudad natal es arrasada
o destruida por un desastre natural,
o destruida por un desastre natural,
12:03
we now have a blueprint suspended in time
268
711324
3297
ahora tenemos los planos
suspendidos en el tiempo
suspendidos en el tiempo
12:06
for how to restore that on Earth,
269
714645
2528
para restaurarla en la Tierra
12:09
or perhaps even in a greenhouse on Mars.
270
717197
4193
o incluso en un invernadero en Marte.
12:14
I know it sounds crazy,
but think about this:
but think about this:
271
722025
3495
Sé que suena descabellado
pero piensen esto:
pero piensen esto:
12:17
a new Provincetown,
272
725544
1833
un nuevo Provincetown,
12:19
a new hometown,
273
727401
1642
una nueva ciudad natal,
12:21
a place that might be familiar
that's also good for pollinators
that's also good for pollinators
274
729067
3478
un sitio que es a la vez familiar
y bueno para los polinizadores,
y bueno para los polinizadores,
12:24
for a stable food system,
275
732569
1364
para un sistema alimenticio estable,
12:25
when we're thinking about the future.
276
733957
2051
cuando pensamos en el futuro.
12:29
Now, together, we know
what's saving bees --
what's saving bees --
277
737230
3292
Ahora, juntos, sabemos
cómo salvar a las abejas...
cómo salvar a las abejas...
12:32
by planting diverse habitat.
278
740546
1738
plantando hábitats diversos.
12:34
Now, together, we know how bees
are going to save us --
are going to save us --
279
742741
4115
Ahora, juntos, sabemos
cómo las abejas nos salvarán...
cómo las abejas nos salvarán...
12:38
by being barometers
for environmental health,
for environmental health,
280
746880
3181
siendo los barómetros
de nuestra salud ambiental,
de nuestra salud ambiental,
12:42
by being blueprints,
sources of information,
sources of information,
281
750085
2675
siendo los planos,
las fuentes de información,
las fuentes de información,
12:44
little data factories suspended in time.
282
752784
2829
y pequeñas fábricas de datos
suspendidas en el tiempo.
suspendidas en el tiempo.
12:48
Thank you.
283
756148
1165
Gracias.
12:49
(Applause)
284
757337
3713
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Noah Wilson-Rich - BeekeeperNoah Wilson-Rich studies bees and bee diseases. He founded Best Bees Company to support people who want to own and care for their own beehive.
Why you should listen
Noah Wilson-Rich founded Best Bees Company in his Boston apartment while getting his Ph.D. at Tufts University. Best Bees supplies gardeners and any other interested parties in the Boston area with beehives, as well as the resources, materials and appropriate consultation for their upkeep. This service is a nontraditional means of raising money for research to improve honey bee health. Profits from installing and managing these honey beehives goes to fund Wilson-Rich's research into bee diseases.
Noah Wilson-Rich | Speaker | TED.com