目的：探究不同类型急性疲劳对羽毛球运动员杀球表现影响的运动学机制，并阐明其动力链加速度特征。方法：采用随机交叉设计，24名优秀大学生羽毛球运动员(男17人，女7人)分别完成60 min的身体疲劳、脑力疲劳和身体-脑力双重疲劳诱导。运用反向跳跃(countermovement jump,CMJ)、主观疲劳感知(ratings of perceived exertion,RPE)、疲劳自我评估量表(visual analogue fatigue scale,VAFS)和心率变异性(heart rate variability,HRV)等多维指标评估疲劳状态，通过惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)获取动力链加速度特征，并结合杀球速度和准确性测试评估技术表现。结果：1)身体疲劳[(182.16±20.34)km/h]和身体-脑力双重疲劳[(177.92±13.67)km/h]导致杀球速度显著下降(P<0.001)，而脑力疲劳影响相对较小；2) 3种疲劳状态均显著降低杀球准确性，其中脑力疲劳组[(9.28±1.54)分]和身体-脑力双重疲劳组[(8.92±2.01)分]的表现显著低于身体疲劳组[(10.04±1.67)分](P<0.05);3)动力链加速度分析结果表明，脑力疲劳主要影响前臂等远端节段的运动特征，前臂z轴加速度范围减小7.86 m/s2(P<0.01)，而身体疲劳则对整个上肢动力链产生广泛影响，表现为前臂、上臂和肩部各轴向加速度范围和最小值显著变化(P<0.05);4)身体-脑力双重疲劳状态下，动力链各节段加速度特征变化最为显著，且运动协调性显著下降。结论：不同类型疲劳通过不同的运动学机制影响羽毛球杀球表现，身体疲劳主要通过影响动力链的力量传递降低杀球速度，脑力疲劳主要通过影响远端精细控制降低杀球准确性，而身体-脑力双重疲劳则同时影响力量传递和动作控制能力。
探究人工智能(artificial intelligence,AI)对中国上市体育企业新质生产力的因果关系、适配理论和不同条件下的作用机制，对体育产业转型升级和发挥新动能作用具有重要意义。采用2015—2023年国泰安(CSMAR)、华证及财务报表数据构建统计模型，发现AI软、硬件投资对中国上市体育企业新质生产力具有稳健的促进式因果关系，且共同效应的促进效力更强，适配竞争优势理论，但年报AI词频关系链条并不可靠，印证学界对词频的质疑观点；在AI投资与体育企业新质生产力的因果关系中，不存在国际市场竞争力的中介效应，但不同条件下的作用效益迥异，AI软、硬件投资对新质生产力的劳动力维度和环境评级高条件下存在促进式因果关系，适配权衡理论假说和绿色经济理论；AI硬件投资在社会评级高、公司治理评级低条件下具有促进式因果关系，但支持论据为多项理论的博弈。立足中国社会实际和统计证据，提出实践启示：智慧抉择体育企业AI发展方向，实现有的放矢的因果关系增强效应；构建体育企业国际市场竞争力专项财税政策，针对性增强环境、社会、公司治理的促进式作用。
数字经济时代，数据要素已然成为户外运动目的地高质量发展的重要抓手。采用逻辑分析、文献资料、田野调查等研究方法，对数据要素赋能户外运动目的地高质量发展的应用样态与现实阻滞进行系统分析。研究认为，数据要素赋能户外运动目的地高质量发展的应用样态表现为自然资源高质量转化、场地设施高品质建设、产品服务高标准引领、赛事活动高效率举办、产业经济高规格集聚、安全管理高水平提升等六个方面。从“数据—技术—组织—制度”四维分析框架看，其面临数据基础层、技术应用层、组织管理层、制度体系层的现实阻滞。为更好地促进数据要素在户外运动目的地高质量发展过程中的应用，可从数据基础层、技术应用层、组织管理层、制度体系层，构建四大维度的纾解路径。
目的：探讨经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation,TMS)干预对单板滑雪障碍追逐运动员运动疲劳后反应抑制能力下降的改善效果。方法：选取5名国家单板滑雪障碍追逐队运动员作为研究对象，使用单组前后测的设计模式。经过递增负荷自行车运动引起机体疲劳后，向受试者右侧背外侧前额叶(dorsolateral prefrontal cortex,DLPFC)进行高频(10 Hz)重复性经颅磁脉冲刺激，同步采用功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)技术监测脑区血氧代谢变化；并通过N-back与Stroop任务范式，评估不同阶段运动员的行为学指标(正确率、反应时)。结果：运动疲劳后，运动员N-back任务正确率显著下降(P<0.05)、反应时间显著延长(P<0.01)；经重复TMS(repeated TMS, rTMS)干预后，N-back任务正确率较疲劳期显著提升(P<0.05)，反应速度大幅加快(P<0.001)。疲劳期Stroop任务正确率波动显著(P<0.01)，完成用时较疲劳前增加(P<0.05)；经rTMS干预后，Stroop任务表现与疲劳前无显著差异(P<0.05)，但反应时间显著缩短(P<0.05)。通过分析氧合血红蛋白(oxygenated hemoglobin, HbO2)浓度变化水平，rTMS刺激后2种任务4个通道均有显著性差异，且变化水平均高于疲劳后测试水平。结论：高频rTMS可调节前额叶氧合水平与血流动力学反应，改善运动疲劳导致的反应抑制能力下降。本研究为运动疲劳后认知能力重塑提供了基于神经血管耦合作用的非侵入式康复途径与功能成像依据。
目的：通过对比在优势侧和非优势侧肢体进行前交叉韧带(anterior cruciate ligament,ACL)重建的患者以及健康人在双脚落地动作中双侧膝关节生物力学及肌肉激活特征的差异，明确优势侧与非优势侧ACL重建对ACL再损伤风险的影响。方法：招募50名男性受试者，包括优势侧重建组(ACL reconstruction on dominant limb,ACLR-D)17人、非优势重建组(ACL reconstruction on nondominant limb,ACLR-ND)16人以及健康对照组(control,CON)17人。使用Vicon红外动作捕捉系统、AMTI测力台以及Noraxon表面肌电测试仪采集落地起跳动作中下肢三维运动学、地面反作用力(ground reaction force,GRF)以及表面肌电数据。通过双因素混合设计方差分析观察组别与肢体对落地缓冲阶段膝关节生物力学特征及肌肉激活的影响，通过Pearson相关分析确定ACL重建组膝关节力矩、胫骨前向剪切力(anterior tibia share force,ATSF)与GRF的相关性。结果：与患侧相比，2组ACL重建患者健侧存在更大的向后GRF峰值(peak posterior GRF,PPGRF)和垂直GRF峰值(peak vertical GRF,PVGRF)、ATSF、膝伸展和外翻力矩、膝外翻角以及膝屈曲活动度。与ACLR-D组相比，ACLR-ND组健侧存在更大的PPGRF和ATSF。与CON组相比，ACLRND组健侧表现出更大的PPGRF、PVGRF、ATSF、膝伸展和外翻力矩以及更低的股内、外侧肌激活，且两组ACL重建患者患侧股四头肌和双侧腘绳肌激活均低于CON组。ACL重建患者膝伸展力矩和ATSF与GRF存在显著正相关关系。结论：ACL重建患者健侧由于更大的膝关节负荷和外翻角度，较患侧可能存在更高的ACL损伤风险。当重建侧为非优势腿时，健侧存在更多导致ACL损伤的风险因素，如更大的GRF、ATSF、膝伸展和外翻力矩以及更低的股内、外侧肌激活。因此，针对非优势侧ACL重建患者，除需加强患侧康复，还更应注重减轻健侧过度代偿以及提升股四头肌激活的纠正训练。
目的：探讨虚拟现实(virtual reality,VR)定向运动训练对大学生空间认知能力的改善效益及其神经机制。方法：采用3(组别：VR定向运动组、VR运动组、对照组)×2(时间：前测、后测)的双因素混合实验设计，筛选90名低空间认知能力大学生，进行8周干预训练。使用功能性近红外光谱技术(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)记录心理旋转任务中脑区激活变化，结合行为学指标进行分析。结果：1)VR定向运动组在干预后，空间能力自评量表(santa barbara sense of direction scale,SBSOD)得分与心理旋转正确率显著提高，反应时显著缩短，优于VR运动组与对照组；2)fNIRS结果显示，VR定向运动组在左侧额极区(left frontopolar area,L-FPA)与右侧初级运动皮层(right primary motor cortex,R-M1)激活显著降低，符合神经效率优化特征；3)中介效应分析表明，L-FPA与R-M1介导了SBSOD得分与心理旋转正确率之间的关系，构建了“空间能力—脑优化—空间认知表现提升”的认知神经通路。结论：VR定向运动能有效提升大学生空间认知能力，其行为优势可归因于关键脑区神经效率提升，体现了认知-运动整合训练在优化大脑资源利用中的独特价值。
培育壮大体育经营主体，是促进体育消费提质扩容的重要抓手。以2020年《促进体育消费试点工作实施方案》出台为准自然实验，实证检验试点政策对体育企业进入退出的影响效应及作用机制。研究发现：1)试点政策对体育企业进入退出具有显著影响，优化市场营商环境、提升法治水平、加强研发投入是实现这一影响效应的重要机制；2)试点政策在体育服务行业集中度、体育场馆资源丰富度、公共体育场地设施空间可达性等条件不同的地区呈现显著异质性，有助于激励体育企业进入或退出；3)拓展性分析表明，试点政策能促进以体育服务业企业进入为视角的产业结构升级，但对于体育产业结构动态调整的解释力有限。研究认为，应进一步扩大试点政策的覆盖范围，促进政策效应跨区域扩散；结合试点城市的资源禀赋与政策执行条件，建立健全配套实施方案；动态平衡体育产业发展的规模与效率，有序推动“僵尸企业”出清。
数智技术为全民健身公共服务需求治理的创新式发展提供了契机与思路。运用文献资料调研、逻辑分析等方法，对数智赋能全民健身公共服务需求治理体系的学理阐释、实践审视与推进方略进行研究。数智赋能全民健身公共服务需求治理体系具备虚实融合性、弹性响应性和复杂动态性特征，其构建涵盖公平可及的需求治理理念、多元协同的需求治理主体和闭环可控的需求治理过程三大要素，但依然面临以下困境：治理理念唯技术论误区，价值功能认知不深；治理主体数据权责不清，服务资源整合困难；治理过程数据安全隐忧，技术异化风险显现。据此提出增强数智思维与为民服务理念，提升需求治理实效；厘清治理主体的数据权责关系，高效整合服务资源；打造安全可靠的技术规范体系，加快实现数智善治。
目的：运用潜在剖面分析识别中小学生的24 h活动行为模式类别，探讨其类别特征，分析其与体质健康的关联。方法：选取武汉市、长沙市共1 090名6～18岁中小学生，采用加速度传感器测量24 h活动行为时间，依据《国家学生体质健康标准(2014年修订)》对体质健康进行测试，基于成分数据，通过潜在剖面分析确定中小学生24 h活动行为模式类别，采用多元线性回归分析24 h活动行为模式类别与体质健康的关系。结果：1)小学生24 h活动行为模式类别分为高活跃低久坐、低活跃高久坐短睡眠及长睡眠3个类别；中学生24 h活动行为模式类别分为高活跃低久坐长睡眠、低活跃及高久坐短睡眠3个类别；2)小学生不同活动行为模式类别在年龄(χ2=37.888,P<0.001)、性别(χ2=6.227,P=0.044)、父母受教育程度(χ2=21.744,P<0.001)上存在显著差异；中学生不同活动行为模式类别在年龄(χ2=23.556, P<0.001)和性别(χ2=53.291,P<0.001)上存在显著差异；3)小学生中，相较于低活跃高久坐短睡眠组，高活跃低久坐组[β=9.193,95%CI:(5.948,12.438),P<0.001]、长睡眠组[β=5.191,95%CI:(1.718,8.664),P=0.003]与体质健康总分显著正相关；以高活跃低久坐组为参照，长睡眠组与体质健康总分显著负相关[β=-4.002,95%CI:(-6.461,-1.543),P<0.001];4)中学生中，相较于高久坐短睡眠组，高活跃低久坐长睡眠组与体质健康总分显著正相关[β=3.540,95%CI:(0.738,6.343),P=0.013]，而低活跃组与体质健康总分无显著相关[β=0.895,95%CI:(-1.490,3.280),P=0.461]；以高活跃低久坐长睡眠组为参照，低活跃组与体质健康总分显著负相关[β=-2.645,95%CI:(-4.879,-0.411),P=0.020]。结论：小学生高活跃低久坐组的体质健康水平最高，其次为长睡眠组，低活跃高久坐短睡眠组的体质健康水平最低；中学生高活跃低久坐长睡眠组的体质健康水平显著高于低活跃组和高久坐短睡眠组，后两组的体质健康水平无显著差异。建议根据不同群体的行为类型差异制定具有针对性的干预策略。
目的：针对运动员训练水平难以在重大赛事中稳定转化为巅峰表现的难题，在系统分析赛前心率变异性(heart rate variability,HRV)与比赛成绩内在关联的基础上，构建并验证个体化预测模型。方法：采用前瞻性纵向设计，于2023年3月—2025年8月，对2名世界顶尖女子链球运动员进行了系统追踪，采集包括17场重要比赛在内的比赛成绩与赛前0～3 d的34项HRV数据。基于比赛相对成绩的上三分位数，将竞技表现划分为良好、一般两组。通过独立样本t检验或Mann-Whitney U检验筛选出具有显著组间差异的HRV关键指标，采用留一法交叉验证(leave-one-out cross validation,LOOCV)构建个体化预测模型，并进一步进行皮尔逊相关分析和多元线性回归分析。在2025年世界田径锦标赛上对模型进行应用验证。结果：运动员的敏感预测指标存在显著个体差异。运动员A竞技表现良好组的低频功率指标[LF/%、LF(n.u.)]和交感-副交感平衡指数(LF/HF)显著低于一般组，而高频功率指标[HF(n.u.)]则显著高于一般组(P<0.05)，同时低频功率指标LF(log)和LF/%均与比赛相对成绩之间呈显著负相关(P<0.05),LF/ms2和LF/%组成的指标组合与比赛相对成绩(Y)构成线性预测模型Y=1.055-1.435×10-5×LF/ms2-0.001×LF/%。将运动员A在2025年世界田径锦标赛的数据代入以上模型进行验证，结果显示，模型预测的竞技状态与运动员在2025年世界田径锦标赛的实际表现高度一致，预测准确率为97.8%。运动员B竞技表现良好组的高频功率指标(HF/Hz)和非线性特征的线性量化指标(DFAα2)显著低于一般组(P<0.05)，同时DFAα2与比赛相对成绩之间呈显著负相关(P<0.05)，并且DFAα2单个指标与比赛相对成绩(Y)构成线性预测模型Y=1.203-0.495×DFAα2。结论：赛前HRV可作为预测精英女子链球运动员竞技状态的有效工具，但敏感指标具有高度个体化特征，提示在备战重大赛事时，应建立基于个体基线的个性化动态数字化监控体系。研究结果表明，运动实践中不宜局限于对通用指标的单一探索，而应在揭示指标共性规律的基础上，进一步为运动员构建个体化的多维度生理监控模型。