Você seria capaz de falar da sua pesquisa para um público de diferentes áreas, em apenas 3 minutos e com um único slide? Esse é o objetivo de uma competição chamada Three Minute Thesis (3MT), criada em 2008 pela Universidade de Queensland, Austrália, e realizada já desde 2011 na Universidade de Massachusetts Dartmouth, EUA, onde eu estou (detalhes sobre a competição aqui).
E foi pensando nos objetivos desse blog que resolvi participar dessa competição, pois ela faz exatamente o que tentamos fazer, falar de ciências para um público diverso. Me inscrevi pensando apenas no treino, tanto na elaboração do texto, quanto na apresentação (ainda mais sendo feita em língua inglesa), depois lógico que queria ganhar. Quem não quer ganhar $1.000,00?
Infelizmente não fiquei rica no dia 29 de abril de 2015, mas como eu já esperava, foi um ótimo treino e muita divertida a competição. Foi interessante ver trabalhos de várias áreas: engenharia, artes, administração etc. Havia pessoas nervosas e pessoas que pareciam ter saído de um palco de teatro. Dá para ver alguns vídeos de anos anteriores acessando esse site.
Abaixo vocês podem ler o texto que apresentei traduzido para o português.
“Identificação de ovos de peixes
Muitas pessoas não sabem, mas o manejo pesqueiro não é baseado apenas em dados de peixes adultos. É importante também estudar os estágios de desenvolvimento iniciais para um melhor manejo pesqueiro. Por exemplo, como a maioria dos ovos de peixes são desovados na coluna de água, saber onde estão e quando são abundantes ajuda a definir áreas e períodos de desova. Mas antes de fazer qualquer tipo de estudo sobre peixes, é necessário saber quem é quem. A identificação de ovos de peixes é difícil e requer bastante tempo. Depois da coleta a bordo, é necessário triar todos os ovos da amostra de plâncton, usando um estereomicroscópio (uma lupa). A separação dos ovos da família (chamada Engraulidae) que eu estou estudando é fácil, pois eles apresentam formato elipsóide (ver foto do slide apresentado). O problema é em alcançar a identificação específica. Como cada grupo apresenta diferentes tamanhos e formatos, a identificação era comumente feita medindo manualmente cada ovos e então contando.
No meu projeto de doutorado, eu quero analisar as flutuações de longo prazo na abundância e distribuição dos ovos de um peixe popularmente conhecido como Anchoíta, na costa brasileira. Este pequeno peixe é um importante recurso pesqueiro na Argentina e no Uruguai. No Brasil, a Anchoíta ainda não é comercialmente pescada, mas alguns estudos indicam que ela pode ser sustentavelmente pescada no sul da nossa costa.
Voltando ao meu trabalho de doutorado, quando eu disse que pretendo analisar flutuações de longo prazo, eu não foquei que por longo prazo eu quero dizer 40 anos de dados, totalizando quase 2.000 amostras. Essa é uma quantidade enorme de amostras e demoraria o meu doutorado inteiro apenas para identificar todos os ovos. A solução foi criar uma metodologia mais rápida e eficiente... Então eu criei.
Eu utilizei uma câmera fotográfica anexada a um esteromicroscópio para tirar fotos dos ovos e, utilizando essas fotos, eu automaticamente obtive as medidas cada ovo. Depois disso, eu criei um modelo para contar automaticamente os ovos de cada grupo. Esse novo modelo teve mais de 90% de confiabilidade e pode ser usado por qualquer pesquisador para otimizar o tempo e esforço.
No final, ao invés de demorar 4 anos para identificar os ovos do meu projeto, eu identifiquei mais de 100.000 ovos de Engraulidae em apenas 1 ano, permitindo tempo suficiente para continuar com a minha pesquisa."
Obrigada!
Se interessou por essa metodologia? Ela já está publicada e pode ser adquirida nesse link (caso você tenha acesso ao Journal of Fish Biology) ou me pedindo por email.
Até a próxima.
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