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为了探讨“照镜子”行为与身体自尊的关系,采用问卷调查法、访谈法、数理统计法等对303名体育专业大学生的“照镜子”行为和身体自尊状况进行测查,结果发现:体育专业大学生照镜子的态度良好;每天照镜子的次数多集中在3～5次,男生显著高于女生;体育专业大学生的身体自尊水平中等偏上,且存在较大的个体差异;不同照镜子态度、频数以及满意度在身体自尊方面存在一定的差异. 相似文献
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主要以学校体育价值研究为出发点,结合近年来国内学者对学校体育价值的不同认识,探讨学校体育价值体系及学校体育价值观的现实情况,阐述了学校体育价值的基本内涵与特征,运用辩证法的观点对学校体育价值的本位价值与辐射价值、人文价值与科学价值、工具价值与内在价值进行了理性审视,同时对当前学校体育的本位价值出现异化、人文价值出现淡化、工具价值片面扩大等现实问题进行了全面分析。 相似文献
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目的:探讨夏训对优秀运动员铁调素等铁营养状况以及IL-6的影响。方法:广东省优秀皮划艇运动员26人(男15人,女11人)参加测试,调查夏训前和夏训后血红蛋白、铁调素、可溶性转铁蛋白受体、血清铁蛋白、可溶性转铁蛋白受体/log铁蛋白、血清铁、总铁结合力、转铁蛋白饱和度以及白介素6变化情况。结果:夏训后,男运动员组铁调素和可溶性转铁蛋白受体极显著上升(P0.01)、血清铁蛋白极显著下降(P0.01),可溶性转铁蛋白受体/log铁蛋白显著上升(P0.05),总铁结合力显著下降(P0.05),白介素6极显著上升(P0.01)。女运动员组血红蛋白显著降低(P0.05),铁调素和可溶性转铁蛋白受体极显著上升(P0.01),血清铁蛋白极显著下降(P0.01),可溶性转铁蛋白受体/log铁蛋白极显著上升(P0.01),白介素6极显著上升(P0.01)。结论:夏训可引起运动员炎症因子升高、铁调素升高,导致功能铁不足;铁调素介导的铁代谢紊乱可能是运动性低血色素发生的重要原因。 相似文献
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民俗体育课程资源是当前学术研究的热点领域。采用文献资料、逻辑分析和案例分析等研究方法,分析民俗体育课程资源开发的理论问题,并以福建省为例实践考量,认为,课程资源开发具有有利于体育课数量从“固态存量”向“动态增量”、体育课风格从“一元一体”向“二元合体”、体育课教学内容体系生态从“遵循模块”向“兼溯原态”方向发展的理论意义;课程资源开发需遵循统筹兼顾与主次分明、新老结合与检释同步、难易有序与循序渐进、内外融合与隐显并重的基本原则;课程资源开发要把握好形式结构和文化功能的核心要素;课程资源的开发顺序可按从内缘性资源向外缘性资源、直接性资源向间接性资源、初级性资源向高级性资源的过渡方式;福建具有娱乐游戏、健步体能、竞速体能、角力体能、操舞表演、杂耍表演六类民俗体育课程开发资源。 相似文献
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为了提高跆拳道男子选手前旋踢动作的得分能力,而实施的对于优秀选手和非优秀选手在前旋踢动作时的人体力学比较分析。为此,通过对动作的所用时间、身体分段角度、身体重心的变位和速度、脚的脚尖速度、躯干的扭转角度、上身的前后倾斜角度、地面反力、肌电图等的变因分析,不但预防了较量选手和指导者的伤害,而且也提出了通过被定量化的腿法动作而提高更有效率的得分方法。 相似文献
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中国经济增长与环境脆弱性的因果及冲击响应分析 总被引：14，自引：1，他引：14
随着我国经济建设的不断深入，环境问题越来越严重。我们也越来越需要以科学的手段，运用统计推断的方法，从实际观测数据中对经济与环境的关系特别是因果关系做出客观判断。本文采用主成分分析方法对我国环境脆弱性进行了测度，运用格兰杰因果与脉冲响应函数分析中国经济增长与环境脆弱性之间的关系。结果显示：中国经济增长与环境脆弱性之间存在着互为因果的关系，但是经济增长与环境脆弱性之间是否存在格兰杰因果关系在很大程度上受到了其滞后期数的影响，而且这两者对对方的影响还存在着明显的差异。经济增长对环境脆弱性的影响具有明显的时滞性，是一种长期的、渐进的影响；而环境脆弱性对经济增长的影响的时滞却较短，是一种短期的、非渐进的影响。 相似文献
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K-means算法是聚类分析划分方法中的一种常用方法,也是目前在数据分析方法中最有应用前景的方法之一。但K mean算法对初始聚类中心十分敏感,这对处理学生成绩等数据而言,会导致聚类结果极为不稳定。为此,提出基于改进遗传算法的K means聚类算法。该算法利用遗传算法解决初始聚类中心,提高聚类结果的稳定性,但存在前期过早收敛和后期收敛过慢的缺点。将改进遗传K means聚类算法应用于高职高专的学生考试成绩分析中,可以很好地解决传统遗传聚类算法对聚类结果的不稳定性问题,并通过聚类结果对学生考试成绩进行分类评价,利用所获得的数据聚类结果指导教学,从而提高教学质量。 相似文献
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MODIS以其时间分辨率、光谱分辨率的优势成为全球及区域土地覆盖研究的主要数据源。但如何快速准确的提取所需土地覆盖信息一直是科学界研究的焦点问题。对于NDVI时序数列分类方面的研究很多，其中影响分类精度的一个重要因素就是NDVI的数据质量问题。本文通过试验发现经过SavizkyGolay滤波处理的NDVI时序数列能够反映植被季相变化特征，与传统的滤波效果相比有明显改善，更符合实际情况。通过分析数据的波谱曲线，滤波后的时序数列能较好的区分植被与非植被、草本（一年生）与木本（多年生）覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征，仅通过NDVI序列很难区分。为解决这一问题，本研究利用MODIS地表温度（land surface temperature,LST）产品对NDVI时序数列修正，利用前5个主成分进行分类。所得分类结果用363个野外调查样区进行验证，总分类精度达到了69.15％，kappa系数为0.6499。结果表明添加LST的时序数列比单纯的NDVI夸大了覆盖类型的差异，提高了分类结果的精度。为充分发挥MODIS高时间分辨率的优势，下一步应对多源数据进行定量分析，结合植被的物候关键期识别土地覆盖类型，必将进一步提高分类精度。 相似文献
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为了解决大数据时代用户阅读时遇到的“信息过载”与“信息迷失”问题,提出了基于Hadoop平台的用户准确识别与新闻推荐算法。首先基于MAC地址识别用户,通过对用户浏览轨迹的离线和在线挖掘,建立用户兴趣模型。然后对新闻关键词进行聚类,结合协同过滤和启发式方法,基于关键词对用户进行新闻的智能推荐。实验结果表明,基于MAC地址的算法比基于IP地址的算法用户识别率提高了30%。 相似文献
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