ABOUT THE SPEAKER
Lauren Sallan - Paleobiologist
TED Fellow Lauren Sallan is a paleobiologist using big data analytics to reveal how macroevolution, or evolution happens at the largest scales, happens.

Why you should listen

Lauren Sallan uses the vast fossil record of fishes as a deep time database, mining to find out why some species persist and diversify while others die off. She has used these methods to discover the lost, largest, "sixth" mass extinction of vertebrates; the end-Devonian Hangenberg event (359 million years ago), reveal how fish heads changed first during their rise to dominance; test why some species thrive after global disruptions while others flounder; and show how invasions by new predators can shift prey diversity at global scales.

Sallan is the Martin Meyerson Assistant Professor in Interdisciplinary Studies at the University of Pennsylvania, based in the Department Earth and Environmental Science, and became a TED Fellow in 2017. Her research has been published in Science, PNAS and Current Biology. It has also been featured in the New York Times, The Chicago Tribune, Forbes, the New Scientist, the Discovery Channel and the recent popular science book, The Ends of the World by Peter Brannen.


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Lauren Sallan: How to win at evolution and survive a mass extinction

Lauren Sallan: Como vencer na evolução e sobreviver à extinção em massa

Filmed:
1,193,525 views

Parabéns! Só por estarmos aqui, vivos, somos um dos vencedores da História — o culminar de uma história de sucesso com 4 mil milhões de anos. As outras 99% das espécies morreram, por força de fenómenos como o fogo, as inundações, os asteroides, o gelo, o calor e a fria matemática da seleção natural. Como é que nós tivemos tanta sorte e será que continuaremos a vencer? Nesta curta palestra divertida, Lauren Sallan paleobióloga e TED Fellow, partilha as suas ideias sobre como a sobrevivência dos nossos antepassados através da extinção de massas fizeram de nós o que nós somos hoje.
- Paleobiologist
TED Fellow Lauren Sallan is a paleobiologist using big data analytics to reveal how macroevolution, or evolution happens at the largest scales, happens. Full bio

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00:13
CongratulationsParabéns.
0
1032
1367
Parabéns.
00:14
By beingser here,
1
2721
1200
Ao estarem aqui,
a escutar-me, vivos,
00:15
listeningouvindo, alivevivo,
2
3945
1437
00:17
a membermembro of a growingcrescendo speciesespécies,
3
5406
2301
membros de uma espécie em crescimento,
00:19
you are one of history'shistória
greatestmaior winnersvencedores --
4
7731
2961
vocês são um dos maiores
vencedores da história,
00:22
the culminationponto culminante of a successsucesso storyhistória
fourquatro billionbilhão yearsanos in the makingfazer.
5
10716
4420
o culminar de uma história de sucesso
com quatro milhares de milhões de anos.
00:27
You are life'svida one percentpor cento.
6
15768
2131
Vocês pertencem aos 1% dos vivos.
00:30
The losersperdedores,
7
18884
1156
Os vencidos,
os outros 99"das espécies
que viveram no planeta,
00:32
the 99 percentpor cento of speciesespécies
who have ever livedvivia,
8
20064
2832
00:34
are deadmorto --
9
22920
1166
morreram.
00:36
killedmorto by firefogo, floodinundar, asteroidsasteroides,
10
24110
3361
Mortos pelo fogo, pelas inundações,
pelos asteroides,
00:39
predationpredação, starvationfome, icegelo, heatcalor
11
27495
2301
pelos predadores, pela fome,
pelo gelo, pelo calor
00:41
and the coldfrio mathmatemática of naturalnatural selectionseleção.
12
29820
2780
e pela fria matemática da seleção natural.
00:45
Your ancestorsantepassados,
13
33186
1200
Os nossos antepassados,
00:46
back to the earliestmais cedo fishespeixes,
14
34410
1550
desde os longínquos primeiros peixes,
00:47
overcamesuperou all these challengesdesafios.
15
35984
2091
ultrapassaram todos esses desafios.
00:50
You are here because
of goldendourado opportunitiesoportunidades
16
38932
2969
Estamos hoje aqui graças
a oportunidades únicas
00:53
madefeito possiblepossível by massmassa extinctionextinção.
17
41925
2665
possíveis unicamente devido
às extinções em massa.
00:57
(LaughterRiso)
18
45437
3246
(Risos)
01:01
It's trueverdade.
19
49048
1151
É a verdade.
01:02
The samemesmo is trueverdade
of your co-winnersco-vencedores and relativesparentes.
20
50223
3229
É a mesma verdade dos nossos
covencedores e parentes,
01:05
The 34,000 kindstipos of fishespeixes.
21
53476
2689
as 34 000 espécies de peixes.
01:08
How did we all get so luckypor sorte?
22
56586
2100
Como fomos todos tão afortunados?
01:10
Will we continuecontinuar to winganhar?
23
58710
1633
Iremos continuar a vencer?
01:13
I am a fishpeixe paleobiologistpaleobiologist
who usesusa biggrande datadados --
24
61278
3955
Eu sou paleobióloga de peixes
que usa os "big data"
— o registo dos fósseis —
01:17
the fossilfóssil recordregistro --
25
65257
1209
01:18
to studyestude how some speciesespécies winganhar
and othersoutras loseperder.
26
66490
3230
para estudar porque é que
espécies ganharam e outras perderam.
01:22
The livingvivo can't tell us;
27
70088
1610
Os vivos não conseguem explicar;
01:23
they know nothing but winningganhando.
28
71722
1700
só sabem que ganharam.
01:25
So, we mustdevo speakfalar with the deadmorto.
29
73446
1944
Por isso, temos de falar com os mortos.
01:27
How do we make deadmorto fishespeixes talk?
30
75946
1722
Como fazemos falar os peixes mortos?
01:30
MuseumsMuseus containconter multitudesmultidões
of beautifulbonita fishpeixe fossilsfósseis,
31
78265
4413
Os museus têm uma multitude
de lindos peixes fossilizados,
01:34
but theirdeles realreal beautybeleza emergesemerge
32
82702
1780
mas a sua real beleza emerge
01:36
when combinedcombinado with the largermaior
numbernúmero of uglyfeio, brokenpartido fossilsfósseis,
33
84506
4247
quando combinados com o número maior
de fósseis feios e partidos,
e reduzidos a uns e zeros.
01:40
and reducedreduzido to onesuns and zeroszeros.
34
88777
2141
01:43
I can trawlrede de arrasto a 500-million-year-milhões de-ano databasebase de dados
for evolutionaryevolutivo patternspadrões.
35
91327
4396
Posso percorrer uma base de dados com
500 milhões de anos de padrões evolutivos.
Por exemplo,
01:48
For exampleexemplo,
36
96412
1154
01:49
fishpeixe formsformas can be capturedcapturado by coordinatescoordenadas
37
97590
3747
a forma dos peixes pode ser captada
por coordenadas
01:53
and transformedtransformado to revealrevelar
majorprincipal pathwayscaminhos of changemudança
38
101361
4106
e transformada para revelar
importantes traços de evolução
01:57
and trendstendências throughatravés time.
39
105491
2119
e tendências ao longo do tempo.
02:00
Here is the storyhistória
of the winnersvencedores and losersperdedores
40
108583
2337
Aqui está a história dos
vencedores e vencidos
02:02
of just one pivotalPivotal eventevento
I discovereddescobriu usingusando fossilfóssil datadados.
41
110944
4133
de um acontecimento fundamental
que descobri com a informação dos fósseis.
02:07
Let's travelviagem back 360 millionmilhão yearsanos --
42
115500
4472
Vamos recuar 360 milhões de anos
no passado
02:11
sixseis timesvezes as long agoatrás
as the last dinosaurdinossauro --
43
119996
3540
— seis vezes o tempo desde o
último dinossauro —
02:15
to the DevonianDevoniano periodperíodo;
44
123560
1646
até ao Período Devoniano,
02:17
a strangeestranho worldmundo.
45
125230
1385
um mundo estranho.
02:19
ArmoredBlindado predatorspredadores
with razor-edgenavalha jawsmandíbulas dominateddominado
46
127505
3861
Dominavam os predadores de carapaça,
com dentes afiados como lâminas,
02:23
alongsideao lado de hugeenorme fishespeixes
with armbraço bonesossos in theirdeles finsbarbatanas.
47
131390
4123
juntamente com enormes peixes
com ossos de braços nas barbatanas.
02:29
Crab-likeCaranguejo-como fishespeixes scuttledafundado
acrossatravés the seamar floorchão.
48
137106
3253
Peixes tipo caranguejos
percorriam o fundo do mar.
02:33
The fewpoucos ray-finRay-barbatana relativesparentes
of salmonsalmão and tunaatum
49
141278
3483
Os poucos parentes do salmão
e do atum, de barbatanas com "raios",
02:36
coweredrefugiavam at the bottominferior of the foodComida chaincadeia.
50
144785
2484
encolhiam-se no fundo da cadeia alimentar.
02:40
The fewpoucos earlycedo sharkstubarões
livedvivia offshoreoffshore in fearmedo.
51
148217
3496
Os poucos tubarões primitivos
viviam longe da costa com medo.
02:44
Your fewpoucos four-leggedquatro patas ancestorsantepassados,
the tetrapodstetrápodes,
52
152900
3752
Os nossos poucos antecessores
de quatro patas, os tetrápodes,
02:48
struggledlutou in tropicaltropical riverrio plainsplanícies.
53
156676
2471
debatiam-se nas planícies
dos rios tropicais.
02:52
EcosystemsEcossistemas were crowdedlotado.
54
160391
1711
Os ecossistemas estavam a abarrotar.
02:54
There was no escapeescapar,
55
162744
1855
Não havia fuga
02:56
no opportunityoportunidade in sightvista.
56
164623
1752
nem oportunidades à vista.
02:59
Then the worldmundo endedterminou.
57
167110
1386
E aí deu-se o fim do mundo.
03:00
(LaughterRiso)
58
168888
1950
(Risos)
03:02
No, it is a good thing.
59
170862
1365
Não, isso foi bom.
03:04
96 percentpor cento of all fishpeixe speciesespécies diedmorreu
60
172251
4368
Morreram 96% de todas
as espécies de peixes
03:08
duringdurante the HangenbergHangenberg eventevento,
359 millionmilhão yearsanos agoatrás:
61
176643
4460
durante o Hangenberg,
há 359 milhões de anos:
03:13
an intervalintervalo de of firefogo and icegelo.
62
181127
2008
um intervalo de fogo e gelo.
03:15
A crowdedlotado worldmundo was disruptedinterrompido
and sweptvarrido away.
63
183516
2995
Um mundo sobrelotado
foi interrompido e dizimado.
03:19
Now, you mightpoderia think
that's the endfim of the storyhistória.
64
187735
2501
Agora, podem pensar, é o fim da historia.
03:22
The mightypoderosos fellcaiu,
the meekmansos inheritedherdado the earthterra,
65
190260
2191
Os poderosos caíram
os fracos herdaram a terra,
03:24
and here we are.
66
192475
1205
e cá estamos.
03:26
But winningganhando is not that simplesimples.
67
194660
2269
Mas ganhar não é assim tão simples.
03:30
The handfulmão cheia of survivorssobreviventes
cameveio from manymuitos groupsgrupos --
68
198168
3165
Os poucos sobreviventes,
pertenciam a vários grupos
03:33
all greatlymuito outnumberedem menor número by theirdeles ownpróprio deadmorto.
69
201357
2946
— em minoria por via das mortes.
Passaram de predadores de topo
para a situação de alimento,
03:36
They rangedvariou from toptopo predatorpredador
to bottom-feederoportunista,
70
204327
2733
03:39
biggrande to smallpequeno,
71
207084
1300
de grandes para pequenos,
03:40
marinefuzileiro naval to freshwaterde água doce.
72
208408
1973
do alto mar para a água doce.
03:42
The extinctionextinção was a filterfiltro.
73
210405
1992
A extinção foi um filtro.
03:44
It merelyapenas levelednivelado the playingjogando fieldcampo.
74
212421
2185
Apenas nivelou o campo de batalha.
03:47
What really countedcontou was what survivorssobreviventes did
over the nextPróximo severalde várias millionmilhão yearsanos
75
215352
5418
O importante foi o que os sobreviventes
fizeram nos milhões de anos seguintes
03:52
in that devastateddevastado worldmundo.
76
220794
1781
nesse mundo devastado.
03:56
The formerantigo overlordssenhores feudais
should have had an advantagevantagem.
77
224033
2770
Os anteriores soberanos
deveriam ter uma vantagem.
03:59
They becamepassou a ser even largermaior,
78
227245
1840
Eles tornaram-se ainda maiores,
04:01
storingarmazenando energyenergia,
79
229109
1394
armazenando energia,
investindo nas suas crias,
04:02
investinginvestindo in theirdeles youngjovem,
80
230527
1623
04:04
spreadingespalhando acrossatravés the globeglobo,
81
232174
1662
expandindo-se pelo globo,
04:05
feastingdeleitando-se on fishespeixes,
82
233860
1469
comendo peixes,
04:07
keepingguardando what had always workedtrabalhou,
and bidingaguardando theirdeles time.
83
235353
3114
Mantiveram as coisas como sempre,
e apostaram no tempo.
04:10
YetAinda they merelyapenas persistedpersistentes for a while,
84
238906
3017
Ainda assim persistiram
durante algum tempo,
04:13
decliningem declínio withoutsem innovatinginovando,
85
241947
2047
definhando sem inovar,
04:16
becomingtornando-se livingvivo fossilsfósseis.
86
244018
2261
tornaram-se fósseis ambulantes.
04:18
They were too stuckpreso in theirdeles waysmaneiras
87
246887
1961
Estavam demasiado presos
aos seus hábitos
04:20
and are now largelylargamente forgottenesquecido.
88
248872
1908
e agora estão quase esquecidos.
04:24
A fewpoucos of the long-sufferinglonganimidade ray-finsRay-barbatanas,
sharkstubarões and four-leggedquatro patas tetrapodstetrápodes
89
252366
5159
Alguns dos tubarões de barbatanas ósseas
e dos tetrápodes de quatro patas
04:29
wentfoi the oppositeoposto directiondireção.
90
257549
1654
seguiram numa direção oposta.
04:31
They becamepassou a ser smallermenor --
91
259528
1712
Ficaram mais pequenos
04:33
livingvivo fastvelozes,
dyingmorrendo youngjovem,
92
261264
1820
vivendo mais depressa, morrendo novos,
04:35
eatingcomendo little
and reproducingreprodução rapidlyrapidamente.
93
263108
2064
comendo pouco
e reproduzindo-se rapidamente.
04:37
They triedtentou newNovo foodsalimentos,
94
265687
1967
Experimentaram novas comidas,
04:39
differentdiferente homescasas,
95
267678
1205
diferentes moradas,
04:40
strangeestranho headscabeças
and weirdesquisito bodiescorpos.
96
268907
2351
cabeças estranhas
e corpos estranhos.
04:43
(LaughterRiso)
97
271282
1182
(Risos)
04:44
And they foundencontrado opportunityoportunidade, proliferatedproliferaram,
98
272488
2960
Encontraram a oportunidade,
proliferaram,
04:47
and wonGanhou the futurefuturo
for theirdeles 60,000 livingvivo speciesespécies,
99
275472
3955
e ganharam o futuro para
as 60 000 espécies vivas,
04:51
includingIncluindo you.
100
279451
1371
incluindo-nos a nós.
04:52
That's why they look familiarfamiliar.
101
280846
1619
É por isso que parecem familiares.
04:54
You know theirdeles namesnomes.
102
282489
1438
Vocês sabem os nomes deles.
04:57
WinningGanhar is not about randomaleatória eventseventos
103
285635
2477
Ganhar não tem a ver
com acontecimentos aleatórios
05:00
or an armsbraços racecorrida.
104
288136
1459
ou corrida às armas.
05:01
RatherPrefiro, survivorssobreviventes wentfoi down alternativealternativa,
evolutionaryevolutivo pathwayscaminhos.
105
289619
4262
É sim, a procura dos sobreviventes
de alternativas evolucionárias.
05:06
Some foundencontrado incredibleincrível successsucesso,
106
294294
2525
Alguns foram incrivelmente
bem sucedidos,
05:08
while othersoutras becamepassou a ser deadmorto fishpeixe walkingcaminhando.
107
296843
2467
enquanto outros se tornaram
em peixes zombies.
05:12
(LaughterRiso)
108
300572
2313
(Risos)
05:14
A realreal scientificcientífico termprazo.
109
302909
1607
É um termo científico real.
05:16
(LaughterRiso)
110
304540
2183
(Risos)
05:18
I am now investigatinginvestigando
111
306747
1168
Agora investigo
05:19
how these pathwayscaminhos to victoryvitória and defeatderrota
repeatrepetir acrossatravés time.
112
307939
3693
como essas vias para a vitória
e para a derrota se repetem no tempo.
05:24
My lablaboratório has already compiledcompilado thousandsmilhares
uponsobre thousandsmilhares of deadmorto fishespeixes,
113
312075
4122
O meu laboratório já processou
muitos milhares de peixes mortos,
05:28
but manymuitos more remainpermanecer.
114
316221
1648
mas falta processar muitos mais.
05:29
HoweverNo entanto, it is already clearClaro
115
317893
1857
Porém, já é claro
05:31
that your ancestors'dos antepassados survivalsobrevivência
throughatravés massmassa extinctionextinção,
116
319774
3680
que a sobrevivência dos nossos
antepassados à extinção em massa,
05:35
and theirdeles responsesrespostas in the aftermathrescaldo
117
323478
2444
e a resposta no rescaldo
05:37
madefeito you who you are todayhoje.
118
325946
1932
fizeram de nós o que somos hoje.
05:40
What does this tell us for the futurefuturo?
119
328262
2119
O que nos diz isto para o futuro?
05:42
As long as a handfulmão cheia of speciesespécies survivesobreviver,
120
330405
2754
Enquanto houver um punhado
espécies sobreviventes,
05:45
life will recoverrecuperar.
121
333183
2074
a vida irá recuperar.
05:47
The versatileversátil and the luckypor sorte
will not just replacesubstituir what was lostperdido,
122
335281
3873
Os versáteis e os felizardos não
irão apenas substituir o perdido,
05:51
but winganhar in newNovo formsformas.
123
339178
1575
mas ganhar em novas formas.
05:53
It just mightpoderia take severalde várias millionmilhão yearsanos.
124
341121
2431
Pode é demorar vários milhões de anos.
05:56
Thank you.
125
344639
1150
Obrigada.
05:57
(ApplauseAplausos)
126
345813
4679
(Aplausos)
Translated by David Cruz
Reviewed by Margarida Ferreira

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TED Fellow Lauren Sallan is a paleobiologist using big data analytics to reveal how macroevolution, or evolution happens at the largest scales, happens.

Why you should listen

Lauren Sallan uses the vast fossil record of fishes as a deep time database, mining to find out why some species persist and diversify while others die off. She has used these methods to discover the lost, largest, "sixth" mass extinction of vertebrates; the end-Devonian Hangenberg event (359 million years ago), reveal how fish heads changed first during their rise to dominance; test why some species thrive after global disruptions while others flounder; and show how invasions by new predators can shift prey diversity at global scales.

Sallan is the Martin Meyerson Assistant Professor in Interdisciplinary Studies at the University of Pennsylvania, based in the Department Earth and Environmental Science, and became a TED Fellow in 2017. Her research has been published in Science, PNAS and Current Biology. It has also been featured in the New York Times, The Chicago Tribune, Forbes, the New Scientist, the Discovery Channel and the recent popular science book, The Ends of the World by Peter Brannen.


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