大学生业余田径训练中运动损伤情况调查——以咸宁学院田径队为例

通过调查研究,对大学生业余田径队员运动损伤的产生原因、各项目运动损伤的分布特点,以及运动损伤的性质等进行分析,提出减少运动损伤的建议和方法。     

大学生田径专业常见运动损伤

体育专业学生作为大学生中的特殊群体.他们的运动损伤发生率较高.运动损伤对身体、心理和学习均有一定的影响.研究者通过对运动损伤原因、受伤机理和伤后训练等调查,了解运动损伤的发生规律,确定运动损伤防治重点,为减少和避免运动损伤提供了理论依据.本文根据大学生田径专业运动损伤的特征,分析其原因,减少今后在训练中运动损伤的发生,降低运动损伤对运动员的影响,以达到促进大学生田径专业的发展.     

海口市羽毛球运动损伤调查与分析

笔者通过多种研究方法对海口市五家羽毛球俱乐部130名羽毛球爱好者进行关于羽毛球运动损伤的调查，分析该市羽毛球运动中出现运动损伤的原因，总结运动损伤发生特点，提出可行的预防措施。     

高职院校足球运动损伤的调查分析

对高职院校大学生足球运动损伤进行调查分析,结果发现:大学生足球运动损伤主要集中在足踝部;损伤类型以扭伤为主,其次是擦伤,挫伤等;造成损伤的主要原因是准备活动不足、场地存在安全隐患、粗野动作犯规等,同时提出预防和初步治疗足球运动损伤的措施和建议.     

老年人运动风险的因素分析与风险防范策略

以江苏省部分地区的672名经常参与体育锻炼的60岁以上老人为研究对象,采用查阅文献资料、问卷调查、专家咨询、因子分析等研究方法对老年人参与体育锻炼的运动损伤因素进行调查分析。研究认为:老年人参与体育锻炼的整体运动损伤风险较高,损伤主要部位分别是腰部、膝关节等;损伤的类型主要是软组织损伤、肌肉拉伤等;容易发生运动损伤的项目为羽毛球、篮球等;老年人运动损伤发生的时间多为晚上。导致老年人运动损伤的主要有个人因素、社会因素、心理因素、场地设施因素等。建议大力开展老年人运动安全知识教育宣讲,采用合理的风险处理方法,建立完善的老年人运动风险预警平台,减少老年人的运动损伤风险。     

体操教学和训练中运动损伤的预防

在体操教学和训练中如何预防运动损伤是体育工作者必须面对的一个重要问题。本文通过对湖北民族学院体育系99级、00级、01级、02级127名学生运动损伤的调查统计,总结出运动损伤的原因,并采取一系列相应的措施来预防运动损伤的发生,体现出对运动损伤以预防为主的指导思想。     

对新疆大学田径教学中常见运动损伤的分析

运动损伤的发生在体育锻炼中是不可避免的,田径教学中的运动损伤也时有发生,其类型主要有肌肉或韧带拉伤、 关节扭伤、 骨折、 骨膜炎等.造成运动损伤出现的原因有很多种,其中最主要的几个方面为运动前的热身环节准备不足,学生和老师对运动前的准备环节不够重视等.通过调查实践和查阅资料,分析损伤的原因,提出建议和措施,为预防田径教学中的运动损伤提供科学依据.     

中职学生常见运动损伤的预防及处理方法

中职学生在参加体育锻炼过程中,容易发生运动损伤和常见的运动性疾病。文章分析中职学生常见运动损伤的成因及处理方法,对中职学校体育教学具有重要的指导意义。     

课余体育训练的运动损伤与防治研究

通过访谈法、问卷调查法对秦皇岛市卢龙县中学200名学生在体育运动中发生损伤进行调查,并对运动损伤的特点、部位与性质进行分析,旨在寻找切实可行的预防措施来减少运动损伤的发生,为更好地开展体育教学和课外体育活动提供保证。     

高校瑜伽教学中的运动损伤及其防护策略研究

笔者解析了高校瑜伽教学中的运动损伤的几种类型,分析其损伤的特点及其产生原因,进而针对性地提出了相应防护策略,以期减少高校瑜伽教学中的运动损伤,推动高校瑜伽教学的推广。     

探究如何构建我国中级别男子散打运动员体能指标体系

本文选用备战2012年第六届武术散打世界杯集训队武英级男子中级别散打运动员为研究对象,采用专家访谈、问卷调查和测试等研究方法,选取上肢长/身高×100、胸静气围、上臂紧张围/身高×100、维尔威指数、心率、应答时、血睾酮、血红蛋白、肺活量/体重、9分钟跑、8m×40折返跑、1分钟跳绳、深蹲(最大力量)/体重、卧推(最大力量)/体重、25kg 30s杠铃平推等15个指标,构建出优秀中级别散打队员的体能测试指标体系。研究结果表明:中级别优秀散打运动员身体形态特征为肢体比例匀称,胸围、上臂围和大腿围的围度大,身体充实度高,胸廓较发达,骨骼肌肉发达,皮脂含量相对较少;身体机能特征为心肺功能好,神经灵敏反应快,有氧代谢能力和无氧代谢能力均强;身体素质特征为一般耐力和专项耐力好,绝对力量、速度力量和灵敏性佳。     

备战2008奥运会中国散打运动员冬训训练效果的评定

通过监测散打运动员身体多项指标评定冬训训练效果。结果显示中国散打队备战2008奥运会运动员冬训基本达到训练效果,说明该训练计划是科学合理的,但训练效果评定中应遵循个性化原则。     

武术散打竞赛资源分析以及商业化开发的构想

本文运用市场竞技规律将散打竞赛资源划分为文化、人力、科技、物资、信息资源五个层面,分析各种资源的现状以及在散打竞赛商业化中的作用和意义,建议在商业化运作过程中应注重,建立和健全适应散打竞赛发展法规体系,大力推进武术散打职业化,铸造品牌赛事、培育散打明星,大力扶持体育经纪人,促进散打竞赛商业化正常运行。     

散打鞭腿与泰拳横扫踢技术动作对比分析

多年来,散打和泰拳经历了多次较量,互有胜负,同时在比赛中也看到许多要相互学习的很多地方,总体上泰拳更凶猛,而散打则是技巧性更强。本文通过对二者的腿法中常用的鞭腿和横扫提的训练方法、技术特点以及在比赛中的运用等情况进行对比分析,为两者以后的发展提供借鉴。     

论散打实战中拳腿组合技术运用的重要性

在任何格斗项目中,组合技术在实战中都是不可或缺的一环。散打比赛中拳腿组合技术是进攻方在拳法开路的情况下给对方造成一定的影响后迅速用腿法乘胜追击,快速连贯的击打对手,破坏对方心里意图和身体平衡从而保证了自己的领先优势。因此,在平时的教学与训练中应着重抓住组合技术的训练,循序渐进提高使用动作击打的成功率。希望本研究能给广大教练员和运动员在训练中带去帮助。     

优秀散打运动员髋关节屈伸肌群等速测试与研究

采用ISOMED2000获得陕西省优秀散打运动员髋关节等速收缩的生物力学特征。右髋关节屈肌群等速离心收缩峰值力矩出现时的关节角度在96.2°-105.3°之间,伸肌群等速离心收缩峰值力矩出现时的关节角度在104.7°-113.7°之间。髋关节屈伸肌群向心收缩,离心收缩速度在240°/s时相对力矩梯度达到最大。     

Distribution-free Approximate Methods for Constructing Confidence Intervals for Quantiles

Quantile estimation is important for a wide range of applications. While point estimates based on one or two order statistics are common, constructing confidence intervals around them, however, is a more difficult problem. This paper has two goals. First, it surveys the numerous distribution-free methods for constructing approximate confidence intervals for quantiles. These techniques can be divided roughly into four categories: using a pivotal quantity, resampling, interpolation, and empirical likelihood methods. Second, a method based on the pivotal quantity that has received limited attention in the past is extended. Comprehensive simulation studies are used to compare performance across methods. The proposed method is simple and performs similarly to linear interpolation methods and a smoothed empirical likelihood method. While the proposed method has slightly wider interval widths, it can be calculated for more extreme quantiles even when there are few observations.     

可持续发展管理会计目标探索

可持续发展管理会计是现代管理会计的一个新领域。基于企业角色的转换,本文系统阐述了企业生态环境责任目标的内涵和外延,提出了可持续发展管理会计的三层次目标体系,并认为可持续发展管理会计目标与企业的生态环境责任目标是协调一致的,旨在认定和解除企业的生态环境责任。     

Deep learning for modeling the collection rate for third-party buyers

This study evaluates a wide range of machine learning techniques such as deep learning, boosting, and support vector regression to predict the collection rate of more than 65,000 defaulted consumer credits from the telecommunications sector that were bought by a German third-party company. Weighted performance measures were defined based on the value of exposure at default for comparing collection rate models. The approach proposed in this paper is useful for a third-party company in managing the risk of a portfolio of defaulted credit that it purchases. The main finding is that one of the machine learning models we investigate, the deep learning model, performs significantly better out-of-sample than all other methods that can be used by an acquirer of defaulted credits based on weighted-performance measures. By using unweighted performance measures, deep learning and boosting perform similarly. Moreover, we find that using a training set with a larger proportion of the dataset does not improve prediction accuracy significantly when deep learning is used. The general conclusion is that deep learning is a potentially performance-enhancing tool for credit risk management.     

Proposal for calculating regulatory capital requirements for reverse mortgages

In the current context in which many people worry about the sustainability of pension systems, reverse mortgages are gaining popularity because they are a way to supplement elderly people's incomes. However, it is necessary to provide banks with an adequate risk measurement and management procedure for reverse mortgages to increase the commercialization of these products, which will result in greater well-being for the retirement age population. In this paper, we propose a method to measure risk and estimate the regulatory capital requirements for a portfolio of reverse mortgages owned by a financial institution according to Basel II and III. The method considers house price risk, mortality risk and interest rate risk; consequently, regulatory capital requirements need to be computed using a Monte Carlo simulation procedure. The proposed method is general and can accommodate several scenarios for reverse mortgage specifications, including fixed or variable mortgage rates and different income stream schemes (with the lump sum as a particular case). The results for the U.K. show that reverse mortgage providers face higher risk when the lender initially advances a higher amount, with the lump-sum case indicating the highest risk, for relatively younger borrowers, the female population, higher interest rates and floating mortgage rates.