近年来，通过生理学、生物力学、心理学和表现分析等方面的进步，体育科学得到了迅速发展[1]。现代训练过程越来越多地依赖于跨学科和数据驱动的方法，旨在通过先进技术优化运动员的表现、管理训练负荷并降低不同运动项目中的受伤风险[2]。在这个背景下，《应用科学》的特刊《“体育科学和体育训练中的创新方法”》汇集了关于运动员监测、表现提升和应用训练策略等关键挑战的最新研究成果。
该特刊中的文章强调了整合生理学、技术、战术和心理学的视角以更好地理解运动员表现的重要性。这些文章共同展示了现代体育科学正朝着更加全面和基于证据的运动员发展与比赛分析模式迈进。
在《“男子足球中个人一对一训练的动机与效果”》一文中，?ukasz Bojkowski[3]研究了动机因素如何影响个人足球表现。研究结果表明，动机与进攻效率和整体表现呈负相关，而内在动机和外在动机之间没有发现显著关系，这表明进攻表现可能对动机不足特别敏感，从而突出了在体育训练环境中提供心理支持的重要性。
在《“摔跤比赛的技术-战术分析”》一文中，Mujde Atici及其同事[4]分析了不同风格的精英摔跤比赛。研究发现，参赛者倾向于选择低风险的得分策略，大多数动作都涉及1分或2分的技巧。不同项目中观察到不同的战术模式，为教练和精英比赛准备提供了有价值的见解。
Amarah Epp-Stobbe[5]在《“七人制橄榄球RPE负荷估算”一文中，探讨了缺乏主观负荷数据的挑战。作者使用了1000多个观测数据，比较了不同的统计和机器学习方法来估算感知负荷。随机森林模型表现最佳，尽管没有一种技术明显优于其他方法，这突显了在团队运动中模拟主观负荷的难度。
在篮球领域，Franc García及其同事[6]研究了青少年球员连场比赛的情况，发现第二场比赛的外部负荷减少了，但峰值需求保持稳定，同时感知到的幸福感出乎意料地提高了。这些发现表明采用适应性策略（如节奏控制）的合理性，并强调了结合生理和心理监测的必要性。
