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人类跑步过程中肌肉特定力量产生经济性和工作产生效率
摘要 人类跑步的特点是身体与地面之间类似弹簧的相互作用，这种相互作用是由弹性肌腱实现的，弹性肌腱可以储存机械能并促进肌肉的运行条件，从而最大限度地降低代谢成本。通过实验评估两块对跑步很重要的肌肉——比目鱼肌和股外侧肌的运行条件，我们研究了肌肉做功和肌肉力量产生的生理机制。我们发现比目鱼肌在整个站立阶段不断缩短，在被认为最适合做功的条件下充当做功发生器：高力-长度潜力和高焓效率。股外侧肌促进了肌腱的能量储存，并几乎等长地收缩到接近最佳长度，从而产生了高力-长度-速度潜力，有利于经济地产生力量。这两块肌肉的有利运行条件是肌腱和肌腱单元的有效长度和速度解耦的结果，这主要是由于肌腱的柔顺性，在比目鱼肌中，肌腱旋转也起着一定作用。
反映威尔士，管理威尔士 - 威尔士公职人员多元化与包容性战略（2020-2023）
这五个目标相互支持，如下所示。多元化任命的核心流程是创建多元化申请人的强大渠道（目标 2），然后公平对待这些申请人，让他们在公开透明的招聘实践中感受到被重视（目标 3）。董事会本身的文化和实践对于这些流程的成功至关重要，并确保被招募的人员能够为其加入的董事会提供最大价值并获得积极的体验：因此需要让董事会参与进来（目标 4）。如果没有部长、主席、高级公务员和其他高级领导人的强有力领导，这一切都不会发生，尤其是文化的改变（目标 5）。所有这些行动都需要高质量、广泛共享的数据的指导和激励（目标 1）。
自愿跑步可改善CDKL5缺乏障碍小鼠模型中的行为和结构异常
摘要：细胞周期蛋白依赖性激酶样5（CDKL5）缺陷障碍（CDD）是一种罕见的神经发育 - 精神疾病，是由X连接的CDKL5基因突变引起的。CDD的特征是广泛的临床表现，包括早期发作性癫痫发作，智力障碍，肌无力，视觉障碍和类似自闭症的特征。CDKL5敲除（KO）小鼠概括了CDD的几个特征，包括自闭症行为，学习和mem-ory和运动刻板印象。这些行为改变伴随着神经元成熟和存活减少，树突状分支和脊柱成熟降低以及明显的小胶质细胞激活。目前尚无治愈或有效的治疗方法可以改善该疾病的症状。有氧运动已知会在大脑中发挥多种有益作用，这不仅是通过增加神经发生，而且还通过改善运动和认知任务。迄今为止，尚无研究分析体育锻炼对CDD小鼠模型表型的影响。鉴于自愿运行对各种人类神经发育障碍小鼠模型的大脑的积极影响，我们试图确定一个月以上的自愿日常运行是否可以改善CDKL5 KO小鼠的大脑发育和行为缺陷。我们的研究表明，长期自愿运行改善了CDKL5 KO小鼠的超塑料和冲动行为和记忆力。这与海马神经发生，神经元存活，脊柱成熟和小胶质细胞活化的抑制相关。这些行为和结构改进与BDNF水平升高有关。鉴于BDNF对脑发育和功能的积极影响，目前的发现支持运动作为CDD辅助治疗的积极好处。
自愿性轮运行补充了微肌性基因疗法，以改善MDX小鼠的肌肉功能
我们检验了以下假设：自愿性轮毂运行将补充微型肌营养物基因治疗以改善幼体MDX小鼠的肌肉功能，这是Duchenne肌肉营养不良的模型。MDX小鼠在7周时注射了单剂量的AAV9-CK8-微畸形或媒介物为三组：MDXRGT（RUN，Gene Therapy），MDXGT（无运行，基因治疗，基因治疗）或MDX（无运行，无基因治疗）。野生型（WT）小鼠被分配给WTR（RUN）和WT（无运行）组。wtrand mdxrgtperformed自愿车轮运行21周；其余的组是笼子活跃的。在治疗的小鼠的心脏和肢体肌肉中，微肺炎的强大表达出现。mdxrgt与mdxgt小鼠的股四头肌中的微肌营养物增加增加，但在脱粒率中的水平降低。与所有组相比，MDX最终跑步机疲劳时间都降低，MDXGT的改善，MDXRGT中的最高。MDXRGT和WTR的每周跑步距离（km）和最终胎面疲劳时间都相似。明显地，MDXRGT diaphragm diaphragm power仅挽救了WT的60％，这表明跑步的负面影响。然而，MDXRGT隔膜中的纤维类型分布的计量变化可能表明适应了贸易能力的耐力。与基线相比，MDXGT和MDXRGT与所有其他组相对于基线值在体内最大底层扭矩相对于基线值较大。 在MDXGT动物中，红色四四稻的线粒体呼吸速率显着改善，但是在MDXRGT组中观察到了最大的生物能有益。 与微滞后蛋白在体内最大底层扭矩相对于基线值较大。在MDXGT动物中，红色四四稻的线粒体呼吸速率显着改善，但是在MDXRGT组中观察到了最大的生物能有益。与微滞后蛋白其他评估显示，相对于WT，MDXGT和MDXRGT肌肉的完全功能恢复部分。这些数据表明，在年轻的MDX小鼠中，自愿性车轮和微肌营养物基因治疗相结合，改善了全身性能，影响肌肉的功能差异，减轻了能量的定性，但也揭示了一些有害的运动作用。
循环经济在循环中运转？瑞典环境政策中循环理念转变的话语分析
近年来，循环经济被誉为不可持续生产系统的一种有前途的替代方案。通过比较两种不同的循环概念，即循环经济和生态循环，这两个概念分别在2010年代和1990年代的瑞典获得了政治发展势头，本文展示了责任、政治、限制、空间和可持续性问题，甚至圆圈本身的形状在千禧年间是如何变化的。基于对两份关于这两个概念的政策报告的话语分析，我们发现了对循环的强解释和弱解释。循环经济所代表的弱循环大概是没有限制的。二次资源只能补充日益增长的一次资源开采，而循环的责任则从国家转移到个人和企业家。弱循环排除了社会责任，并且往往会强化不平等的权力关系。另一方面，在循环概念化程度较高的情况下，生产者和国家有责任根据公平分配资源的原则，创建一个封闭的、规模和空间有限的物质循环。根据这些发现，人们呼吁寻找其他的循环方向，这些方向更面向全球、更具社会包容性。
不仅仅是能量消耗：长跟腱在人类行走和跑步中的多重益处
运动过程中，长远端肌腱（如跟腱）储存和释放的弹性应变能量可增强肌肉力量并降低运动能量消耗：由于远端肌腱在回弹过程中进行机械工作，跖屈肌纤维可以在较小的长度范围内、较慢的缩短速度和较低的激活水平下工作。很少有证据表明人类进化出长远端肌腱（或保留自我们更远的人科祖先）主要是为了实现较高的肌肉 - 肌腱功率输出，事实上，与许多其他物种相比，我们的力量仍然相对较弱。相反，大多数证据表明，这种肌腱的进化是为了降低总运动能量消耗。然而，长肌腱还有许多其他优势，通常未被认识到，据推测可能具有更大的进化优势，包括由于肌肉更短更轻而减少肢体惯性（减少近端肌肉力量需求），减少足部与地面碰撞时的能量耗散，能够储存和重复使用肌肉所做的工作以减弱足部与地面碰撞引起的振动，减少肌肉产热（从而降低核心温度），以及减轻工作引起的肌肉损伤。 总的来说，这些影响应该可以减少神经运动疲劳和运动用力感，使人类可以选择以更快的速度移动更长时间。 由于这些好处在更快的运动速度下更大，因此它们与以下假设一致：我们的祖先使用的跑步步态可能对跟腱长度产生了巨大的进化压力。因此，长跟腱可能是一种独特的适应性，它提供了许多生理、生物力学和心理方面的好处，从而影响了多种任务中的行为，包括运动和运动之外的行为。虽然能量成本可能是运动研究中感兴趣的变量，但未来的研究应该考虑影响我们运动能力的更广泛的因素，包括我们决定以特定速度移动给定距离，以便更充分地了解跟腱功能的影响以及该功能在身体活动、不活动、废用和疾病对运动表现的影响。
站立、行走和跑步时带有 ERP 和 SSVEP 范式的头皮和耳朵脑电图的移动 BCI 数据集
我们展示了一个移动数据集，该数据集由 24 名参与者在执行两项脑机接口 (BCI) 任务时以四种不同的速度移动时从头皮和耳朵周围的脑电图 (EEG) 以及运动传感器获得。数据由放置在前额、左脚踝和右脚踝的 32 通道头皮脑电图、14 通道耳朵脑电图、4 通道眼电图和 9 通道惯性测量单元收集。记录条件如下：站立、慢走、快走和慢跑，速度分别为 0、0.8、1.6 和 2.0 m/s。对于每种速度，记录了两种不同的 BCI 范式，即事件相关电位和稳态视觉诱发电位。为了评估信号质量，在每种速度下对头皮和耳朵脑电图数据进行了定性和定量验证。我们相信该数据集将有助于在不同移动环境中的 BCI 分析大脑活动并定量评估性能，从而扩大实际 BCI 的使用。
普通智能手机上运行的移动 VR 显示屏与标准 PC 显示屏在 P300-BCI 刺激呈现方面的比较
摘要 — 基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的技术，可用于增强虚拟现实 (VR) 应用，尤其是游戏。我们专注于所谓的 P300-BCI，这是一种稳定而准确的 BCI 范例，依赖于识别刺激后约 300 毫秒 EEG 中出现的正事件相关电位 (ERP)。我们实现了这种 BCI 的基本版本，该版本显示在普通且价格合理的基于智能手机的头戴式 VR 设备上：即移动和被动 VR 系统（除智能手机外没有其他电子元件）。手机执行刺激呈现、EEG 同步（标记）和反馈显示。我们将 VR 设备上的 BCI 的 ERP 和准确性与个人计算机 (PC) 上运行的传统 BCI 进行了比较。我们还评估了主观因素对准确性的影响。这项研究是受试者内部研究，每种模式有 21 名参与者，每人进行一次会议。尽管与 PC 系统相比，VR 系统中的 P200 ERP 明显更宽更大，但 PC 和 VR 系统之间的 BCI 准确度没有显著差异。
使用惯性传感器
摘要 - 监控运动员运动对于提高性能，减轻疲劳并减少受伤的可能性很重要。高级技术，包括计算机视觉和惯性传感器，在对运动特定运动进行分类方面已广泛探索。将自动体育行动标签与运动员监控数据相结合提供了一种有效的方法来增强工作量分析。关于对运动特定运动进行分类的最新研究表明，基于个别运动员的训练和评估方法的趋势，使模型可以捕获每个运动员特有的独特功能。这对于运动员之间技术差异很大的运动特别有益。当前的研究使用受监督的机器学习模型，包括神经网络和支持向量机（SVM），以使用从上下背包惯性测量单元（IMU）传感器中提取的功能来区分跑步表面，即田径轨道，硬砂和软砂。主成分分析（PCA）用于特征选择和降低维度，增强模型效率和解释性。我们的结果表明，与运动员无关的方法相比，运动员依赖的训练方法可大大提高分类性能，从而达到更高的加权平均精度，召回，F1得分和准确性（p <0.05）。
不利的童年经历：为什么贩运受害者最终逃跑，遇到麻烦和无家可归
Sex Trafficking .......................................................................................................4 Adverse Childhood Experiences ..............................................................................6 Harmful Effects of Abuse ......................................................................................10 Criminal Justice System Engagement ....................................................................12 Homelessness and Abuse Histories .......................................................................13 Ethnic/Racial Differences with Abuse ..................................................................16 Current Study .........................................................................................................18