TED2010
Nalini Nadkarni: Life science in prison
Nalini Nadkarni: Ciência da Vida nos presídios
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Nalini Nadkarni desafia nossa perspectiva de árvores e presídios -- ela diz que ambos podem ser mais dinâmicos do que imaginamos. Através de uma parceria com o estado de Washington, ela leva aulas de ciência e programas de preservação para presos, com resultados inesperados.
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
As árvores são um exemplo de equilíbrio.
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Trees are rooted in the ground in one place
1
4000
2000
Elas estão enraizadas em 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 visão
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
as árvores se tornam entidades muito dinâmicas,
00:30
moving and growing.
6
15000
2000
se movendo e crescendo.
00:32
And I decided to explore this movement
7
17000
2000
E eu decidi explorar esse movimento
00:34
by turning trees into artists.
8
19000
2000
transformando-as em artistas.
00:36
I simply tied the end of a paintbrush onto a twig.
9
21000
3000
Eu apenas amarrei um pincel em um galho.
00:39
I waited for the wind to come up and held up a canvas,
10
24000
3000
E esperei o vento vir e segurei um quadro.
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
Esse pedaço de arte que vêem à esquerda
00:46
is painted by a western red cedar
13
31000
2000
foi pintado por uma tuia gigante vermelha,
00:48
and that on your right by a Douglas fir,
14
33000
2000
e à direita por um pinheiro.
00:50
and what I learned was that different species
15
35000
2000
E o que aprendi foi que espécies diferentes
00:52
have different signatures, like a Picasso versus a Monet.
16
37000
3000
tem diferentes assinaturas, como um Picasso frente a um Monet.
00:55
But I was also interested in the movement of trees
17
40000
2000
Mas eu também estava interessada no movimento das árvores
00:57
and how this art might let me capture that and quantify it,
18
42000
3000
e como essa arte me deixaria capturá-lo e quantificá-lo.
01:01
so to measure the distance that a single vine maple tree --
19
46000
3000
Então para medir a distância que uma árvore --
01:04
which produced this painting -- moved in a single year,
20
49000
3000
que fez essa pintura -- percorreu em um ano,
01:07
I simply measured and summed
21
52000
2000
eu apenas 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
Eu as multipliquei pelo número de ramos por galho
01:14
and the number of branches per tree
24
59000
2000
e o número de galhos por árvore
01:16
and then divided that by the number of minutes per year.
25
61000
3000
e então dividi isso pelo número de minutos por ano.
01:19
And so I was able to calculate
26
64000
2000
E então fui capaz de calcular
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how far a single tree moved in a single year.
27
66000
3000
quão longe uma árvore se moveu em um ano.
01:24
You might have a guess.
28
69000
2000
Vocês devem ter um palpite.
01:26
The answer is actually 186,540 miles,
29
71000
3000
A resposta é 298.464 quilômetros,
01:29
or seven times around the globe.
30
74000
3000
ou sete voltas ao redor do globo.
01:32
And so simply by shifting our perspective from a single trunk
31
77000
3000
E então ao simplesmente mudar nossa perspectiva de um
01:35
to the many dynamic twigs,
32
80000
2000
para vários galhos dinâmicos,
01:37
we are able to see that trees are not simply static entities,
33
82000
3000
fomos capazes de ver que árvores não são apenas entidades estáticas,
01:40
but rather extremely dynamic.
34
85000
3000
pelo contrário, são muito dinâmicas.
01:43
And I began to think about ways that
35
88000
2000
E eu comecei a pensar em maneiras que
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we might consider this lesson of trees,
36
90000
2000
nos faria considerar essa lição das árvores,
01:47
to consider other entities that are also static and stuck,
37
92000
3000
a considerar outras entidades que também são estáticas e imutáveis,
01:50
but which cry for change and dynamicism,
38
95000
3000
mas que imploram por mudanças e flexibilidade.
01:53
and one of those entities is our prisons.
39
98000
3000
E uma delas são nossos presídios.
01:56
Prisons, of course, are where people who break our laws
40
101000
2000
Presídios, é claro, são lugares onde infratores
01:58
are stuck, confined behind bars.
41
103000
3000
ficam presos, confinados atrás de barras.
02:01
And our prison system itself is stuck.
42
106000
3000
E nosso sistema carcerário está encalhado.
02:04
The United States has over 2.3 million
43
109000
2000
Os Estados Unidos tem mais de 2,3 milhões
02:06
incarcerated men and women.
44
111000
2000
de presos, homens e mulheres.
02:08
That number is rising.
45
113000
2000
Esse número está crescendo.
02:10
Of the 100 incarcerated people that are released,
46
115000
3000
De cada 100 presos que são liberados,
02:13
60 will return to prison.
47
118000
2000
60 vão retornar aos presídios.
02:15
Funds for education, for training
48
120000
2000
Verbas para educação, treinamento
02:17
and for rehabilitation are declining,
49
122000
2000
e reabilitação estão diminuindo.
02:19
so this despairing cycle of incarceration continues.
50
124000
3000
Então esse ciclo desesperador continua.
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I decided to ask whether the lesson
51
128000
2000
Eu decidi perguntar se a lição
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I had learned from trees as artists
52
130000
2000
que tinha aprendido de árvores como artistas
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could be applied to a static institution
53
132000
2000
poderia ser aplicada à uma instituição estática
02:29
such as our prisons,
54
134000
2000
como nossos presídios.
02:31
and I think the answer is yes.
55
136000
2000
E eu acho que a resposta é sim.
02:33
In the year 2007,
56
138000
2000
No ano de 2007
02:35
I started a partnership
57
140000
2000
comecei uma parceria
02:37
with the Washington State Department of Corrections.
58
142000
3000
com o Departamento de Reeducação Estadual de Washington,
02:40
Working with four prisons, we began bringing science and scientists,
59
145000
3000
trabalhando com quatro presídios, começamos a levar ciência e cientistas,
02:43
sustainability and conservation projects
60
148000
3000
sustentabilidade e projetos de preservação
02:46
to four state prisons.
61
151000
2000
para quatro presídios estaduais.
02:48
We give science lectures,
62
153000
2000
Damos palestras científicas.
02:50
and the men here are choosing to come to our science lectures
63
155000
2000
E os homens aqui estão escolhendo vir às palestras
02:52
instead of watching television or weightlifting.
64
157000
3000
ao invés de assistir televisão ou malhar.
02:56
That, I think, is movement.
65
161000
2000
Isso, eu acho, que é um progresso.
02:58
We partnered with the Nature Conservancy
66
163000
2000
Nos associamos com o órgão de preservação da natureza
03:00
for inmates at Stafford Creek Correctional Center
67
165000
3000
para que presos no centro de reeducação de Stafford Creek
03:03
to grow endangered prairie plants
68
168000
2000
cultivassem plantas em extinção nas planícies
03:05
for restoration of relic prairie areas in Washington state.
69
170000
3000
para a restauração de áreas arruinadas no estado de Washington.
03:08
That, I think, is movement.
70
173000
2000
Isso, acredito, é progresso.
03:10
We worked with the Washington State Department of Fish and Wildlife
71
175000
3000
Trabalhamos com o Departamento de Peixes e Vida Marinha do estado de Washington
03:13
to grow endangered frogs -- the Oregon spotted frog --
72
178000
2000
para criar sapos em extinção, o sapo Oregon spotted,
03:15
for later release into protected wetlands.
73
180000
3000
para soltá-los em reservas.
03:18
That, I think, is movement.
74
183000
3000
Isso, acredito, é progresso.
03:21
And just recently, we've begun to work with
75
186000
2000
E recentemente, começamos a trabalhar com
03:23
those men who are segregated
76
188000
2000
esses homens que estão isolados
03:25
in what we call Supermax facilities.
77
190000
2000
no que chamamos de instalações Supermax
03:27
They've incurred violent infractions
78
192000
2000
Eles realizaram infrações graves
03:29
by becoming violent with guards
79
194000
2000
por se tornarem violentos com os guardas
03:31
and with other prisoners.
80
196000
2000
e com outros presidiários.
03:33
They're kept in bare cells like this
81
198000
2000
Eles são mantidos em celas simples como essa
03:35
for 23 hours a day.
82
200000
2000
23 horas por dia.
03:37
When they have meetings with their review boards or mental health professionals,
83
202000
3000
Quando eles tem encontro com seus psicólogos ou avaliadores,
03:40
they're placed in immobile booths like this.
84
205000
3000
eles são colocados em cabines imóveis como essa.
03:43
For one hour a day
85
208000
2000
Uma hora por dia
03:45
they're brought to these bleak and bland exercise yards.
86
210000
3000
eles são trazidos a esses sombrios e desinteressantes pátios para exercícios.
03:48
Although we can't bring trees and prairie plants
87
213000
2000
E embora não possamos levar árvores e plantas das planícies
03:50
and frogs into these environments,
88
215000
2000
e sapos a esses ambientes,
03:52
we are bringing images of nature
89
217000
2000
levamos imagens da natureza
03:54
into these exercise yards,
90
219000
2000
para esses pátios,
03:56
putting them on the walls, so at least they get contact
91
221000
2000
colocando-as nas paredes, para que eles pelo menos tenham 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 Sr. Lopez, que esteve na solitária por 18 meses.
04:04
and he's providing input on the types of images
94
229000
3000
E ele está fornecendo informações sobre as imagens
04:07
that he believes would make him and his fellow inmates
95
232000
2000
que acredita que fariam ele e seus companheiros
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
E então o que vemos, creio,
04:17
is that small, collective movements of change
99
242000
3000
é que pequenos e coletivos movimentos de mudança
04:20
can perhaps move
100
245000
2000
podem talvez mover
04:22
an entity such as our own prison system
101
247000
3000
uma entidade como nosso sistema carcerário
04:25
in a direction of hope.
102
250000
2000
em direção à esperança.
04:27
We know that trees are static entities
103
252000
3000
Sabemos que árvores são estáticas
04:30
when we look at their trunks.
104
255000
2000
quando olhamos seus troncos.
04:32
But if trees can create art,
105
257000
2000
Mas se elas podem criar arte,
04:34
if they can encircle the globe seven times in one year,
106
259000
3000
se elas podem percorrer o mundo sete vezes em um ano,
04:37
if prisoners can grow plants and raise frogs,
107
262000
3000
se presidiários podem cultivar plantas e criar sapos,
04:40
then perhaps there are other static entities
108
265000
3000
então talvez há outras entidades estáticas
04:43
that we hold inside ourselves,
109
268000
3000
que mantemos dentro de nós,
04:46
like grief, like addictions,
110
271000
2000
como mágoas, vícios,
04:48
like racism,
111
273000
2000
racismo,
04:50
that can also change.
112
275000
2000
que também podem mudar.
04:52
Thank you very much.
113
277000
2000
Muito Obrigado.
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