Мужские параметры модельные: Классические модели девушки и парни

Работа моделью для юношей, парней и мужчин :: Вакансии модельного агентства BRIO

В нашей стране желающих стать моделью среди мужчин несколько меньше, чем среди девушек. Однако, несмотря на данный факт, претендентов на вакансию модели всегда хватает, и модельные агентства никогда не страдали из-за отсутствия желающих. Но практически любого юношу, который решился посетить агентство с целью попробовать себя в качестве модели, ждёт неприятный сюрприз. Недостаточно иметь красивое лицо или накачанный торс. У работников индустрии моды существуют свои каноны внешности модели. И у мужчин они не менее строгие, чем у женщин.

Параметры модели мужчины

Чтобы стать тем идеалом мужской красоты для модельного агентства, необходимо обладать определёнными внешними качествами. В первую очередь это касается роста и размера одежды. Рост должен быть в пределах 180-190 сантиметров, а вес быть не более 80 килограмм. Но, стоит знать каждому: модель не может быть горой мускулатуры. Нет, может конечно, но такое тело будет иметь спрос в узких кругах модельного бизнеса в качестве фитнес-модели.

Это значит, что, во-первых, у модели очень небольшой шанс найти своего благодарного клиента, а во-вторых, оплата на такой работе может быть в разы скромнее, чем у более стандартных моделей. Поэтому, чтобы не терять время зря, оценивайте свою внешность правильно. Размер одежды, который подходит парню-модели это – S-M (то есть 46-48).

Данные требования – не просто фантазии дизайнеров. Именно при таких параметрах одежда на молодом человеке сидит идеально, выгодно подчеркивая достоинство одежды. Как и в случае с женской модой, дизайнеры не шьют свои наряды под моделей. Всё происходит наоборот. То есть кутюрье разрабатывает свою коллекцию на стандартный рост и размер моделей. Он может быть уверен, что его наряды будут впору всем без исключения моделям, которые будут демонстрировать её.

Есть ли исключения во внешности моделей – парней?

Такие жёсткие рамки для мужчин относительно их роста и размера одежды продиктованы модой, предпочтениями целевой аудитории индустрии моды.

Хотя в любом правиле есть исключения: успешная модель более низкого роста или плотной комплекции. Однако чтобы стать таким исключением, нужно иметь что-то большее, чем рост или вес. «Изюминка», харизма, прекрасная фотогеничность, особенные черты лица и идеальная пропорциональность тела способны сделать из нестандартной модели звезду. Но не стоит полагаться на удачу – ведь чудеса случаются редко, а разочарования от несбывшейся мечты очень горьки.

Если ваши параметры не соответствуют в полной мере канонам модельных агентств, но вы не оставляете мечту стать моделью, стоит все таки попробовать. Ведь периодически для съёмок рекламы или обложки журнала требуются модели с определёнными внешними данными. В таком случае ищут модель, которая будет отвечать этим требованиям. И ею можете стать именно вы. В мире моды невозможно предугадать развитие карьеры модели, ведь во многом успех определяется и упорным трудом, и волею случая.

Что нужно знать юноше, чтоб стать моделью

Для работы моделью нужно обладать не только определёнными внешними данными, но и иметь определённый багаж знаний. Во-первых, это знание иностранного языка, в частности – английского. Во-вторых, это всестороннее развитие, начитанность, образование, грамотная речь. Также приветствуется коммуникабельность, сдержанность поведения, приветливость и дружелюбие, отсутствие вредных привычек. Парень, впервые попавший в модельное агентство, должен вести себя в меру раскованно, благоразумно и максимально профессионально. Обращаясь в модельное агентство, не бойтесь получить отказ – ведь это шанс занять выгодную вакансию и получить возможность стать известной высокооплачиваемой моделью.

Самые востребованные модели-парни этого сезона

Последние несколько лет мужские показы привлекают к себе все больше внимания, и модели, которые в них участвуют, становятся всем особенно интересны. Недели мужской моды подходят к концу, так что уже можно подвести итоги и определить самых востребованных и многообещающих. Рассказываем о лучших из лучших парнях-моделях по мнению гостей модных шоу и дизайнеров.

Блейз

Возраст: 21 год Где родился: Франция Рост: 185,5 см Агентство: Select Model Management

Блейз начал заниматься моделингом только в прошлом году, причем из любопытства, пока учился в Лондоне. Через несколько месяцев он подписал контракт с агентством Select, а в этом сезоне уже участвовал в показах Bobby Abley, Iceberg, Xander Zhou и Astrid Andersen.

Аким Озборн

Возраст: 19 лет Где родился: Великобритания Рост: 193 см Агентство: Select Model Management

Баскетболист и влогер Аким родился в Бирмингеме в семье китайско-ямайских эмигрантов. Его первым показом стал дебют Риккардо Тиши для Burberry в сентябре прошлого года. Тогда из-за высокого роста Акима команде бренда пришлось шить наряд специально по его меркам. Кажется, это того стоило: двухметровый спортсмен сменил тренировки на модельные кастинги и продолжил строить карьеру в модной индустрии. В этом сезоне он участвовал в шоу Bobby Abley, Iceberg и Bianca Saunders.

Популярное

Аким Озборн на показе Burberry весна-лето 2019

Адам Тиссен

Возраст: 19 лет Где родился: Дания Рост: 189 см Агентство: MiLK Management

Благодаря нордическим чертам лица и стрижке в духе модов 1950-х Тиссен еще в прошлом сезоне стал любимчиком брендов Недели моды в Лондоне: он участвовал в показах Kent & Curwen, Lou Dalton и Iceberg. С Iceberg сотрудничество продолжилось и в этом сезоне, а во время парижской Недели Адама можно было увидеть на шоу Givenchy.

Адам Тиссен на показе Iceberg сезона осень-зима 2019 в Лондоне

Популярное

Финн Хейтон

Возраст: 20 лет Где родился: Великобритания Рост: 191 см Агентство: Select Model Management

В модельный бизнес уроженец Борнмута попал прямиком с лондонской Оксфорд-стрит, где его заметил скаут агентства. С тех пор работы у Хейтона хоть отбавляй — он закрывал показ Versace и принимал участие в первом мужском шоу Jacquemus. В этом сезоне Финн выходил на подиум больше 12 раз, в том числе на шоу Bobby Abley и Moschino.

Мойзес Гайярдо Пинеда

Возраст: 20 лет Где родился: Испания Рост: 192 см Агентство: Premier Model Management (Великобритания)/Mad Models (Испания)

Благодаря высокому росту и выразительному взгляду Гайярдо Пинеда уже имеет в своем портфолио внушительное число журнальных съемок.

В этом сезоне его можно было увидеть на показах John Lawrence Sullivan, Chalayan, Astrid Andersen, Cottweiler.

Популярное

Луи Гриффитс

Возраст: 18 лет Где родился: Великобритания Рост: 188 см Агентство: Select Model Management

В 2017 году Гриффитс веселился с друзьями на музыкальном фестивале, где его заметил модельный скаут и предложил попробовать себя в моделинге. У Луи, кажется, все получается отлично: увлекающегося боксом Гриффитса сравнивают с молодым Мохаммедом Али и пророчат большое будущее. Внимательные зрители могут помнить его по показам Versace и Burberry прошлого сезона, а в этом он работал для Edward Crutchley, Bobby Abley, Iceberg и Christopher Raeburn.

Кинан Гьямфи

Возраст: 19 лет Где родился: Великобритания Рост: 189 см Агентство: Premier Model Management

В модельное агентство Premier Гьямфи попал, просто отправив заявку. Кажется, интуиция, заставившая парня податься в моделинг, не подвела: в этом сезоне он успел пройтись по подиуму для Qasimi, Xander Zhou, Astrid Andersen и выпускников London College of Fashion.

Подпишитесь и станьте на шаг ближе к профессионалам мира моды.

Фото: Getty Images

Влияние характеристик партнера-мужчины и параметров спермы на экстракорпоральное оплодотворение и акушерские исходы в модели замороженных донорских ооцитов

. 2018 Октябрь; 110 (5): 859-869.

doi: 10.1016/j.fertnstert.2018.06.003.

Сара М Капелоуто 1 , Жолт Петер Надь 2 , Даниэль Б. Шапиро 2 , Сидней Р. Арчер 3

, Деандреа П Эллис 3 , Алисия К. Смит 4 , Джессика Б. Спенсер 5 , Хизер С. Хипп 5

Принадлежности

  • 1 Медицинский факультет Университета Эмори, Атланта, Джорджия. Электронный адрес: [email protected].
  • 2 Ассоциация репродуктивной биологии, Сэнди-Спрингс, Джорджия.
  • 3 Медицинский факультет Университета Эмори, Атланта, Джорджия.
  • 4
    Отдел исследований, кафедра гинекологии и акушерства, Университет Эмори, Атланта, Джорджия.
  • 5 Отделение репродуктивной эндокринологии и бесплодия, отделение гинекологии и акушерства, Университет Эмори, Атланта, Джорджия.
  • PMID: 30316432
  • DOI: 10.1016/j.fertnstert. 2018.06.003

Бесплатная статья

Сара М. Капелоуто и др. Фертил Стерил. 2018 Октябрь

Бесплатная статья

. 2018 Октябрь; 110 (5): 859-869.

doi: 10.1016/j.fertnstert.2018.06.003.

Авторы

Сара М Капелоуто 1 , Жолт Петер Надь 2 , Даниэль Б. Шапиро 2 , Сидней Р. Арчер 3 , Деандреа П Эллис 3 , Алисия К. Смит 4 , Джессика Б. Спенсер 5 , Хизер С. Хипп 5

Принадлежности

  • 1 Медицинский факультет Университета Эмори, Атланта, Джорджия. Электронный адрес: [email protected].
  • 2 Ассоциация репродуктивной биологии, Сэнди-Спрингс, Джорджия.
  • 3 Медицинский факультет Университета Эмори, Атланта, Джорджия.
  • 4 Отдел исследований, кафедра гинекологии и акушерства, Университет Эмори, Атланта, Джорджия.
  • 5 Отделение репродуктивной эндокринологии и бесплодия, отделение гинекологии и акушерства, Университет Эмори, Атланта, Джорджия.
  • PMID: 30316432
  • DOI: 10.1016/j.fertnstert.2018.06.003

Абстрактный

Цель: Изучить степень, в которой отцовские переменные возраста, индекса массы тела (ИМТ) и параметры спермы влияют на результаты ЭКО витрифицированных донорских ооцитов. Предыдущие исследования, изучавшие влияние характеристик партнера-мужчины на экстракорпоральное оплодотворение (ЭКО), дали противоречивые результаты. Растут опасения по поводу потенциального влияния отцовских факторов, таких как возраст и ожирение, на беременность и здоровье ребенка. ЭКО с замороженными донорскими ооцитами предлагает идеальную модель для изучения этих эффектов.

Дизайн: Ретроспективный обзор графика.

Параметр: Частная клиника репродукции.

Пациент(ы): Девятьсот сорок девять реципиентов перенесли эмбрион(ы) бластоцисты из банка витрифицированных донорских ооцитов в период с 2008 по 2015 год.

Вмешательство(я): Никто.

Основные показатели результата: Частота имплантации, частота клинической беременности, частота живорождений, частота одноплодных новорожденных с низкой массой тела при рождении (≤2500 г) и преждевременных родов (ПР) одноплодных новорожденных (<37 недель).

Полученные результаты: После поправки на ковариаты, которые, как известно, влияют на успешность цикла донорства ооцитов, мужской возраст, ИМТ и параметры спермы не были связаны с различиями в результатах ЭКО. Частота ПТД была выше у мужчин ≥51 года и ИМТ ≥35 кг/м9.0007 2 , однако после корректировки они не были значительными. Не было различий в частоте рождения детей с низкой массой тела при рождении у мужчин старше 35 лет или с ИМТ >25 кг/м 2 . Наконец, не было выявлено различий в показателях ПТР или детей с низкой массой тела при рождении с аномальными параметрами спермы.

Выводы: Ни пожилой возраст мужчин, ни повышенный ИМТ, ни плохое качество спермы не были связаны с результатами циклов ЭКО с замороженными донорскими ооцитами в этом исследовании. Интрацитопламическая инъекция сперматозоидов и «качество ооцитов», вероятно, смягчают некоторые эффекты мужских переменных на результаты после донорства криоконсервированных ооцитов.

Ключевые слова: донорская яйцеклетка; преклонный отцовский возраст; экстракорпоральное оплодотворение; мужской фактор бесплодия; беременность.

Copyright © 2018 Американское общество репродуктивной медицины. Опубликовано Elsevier Inc. Все права защищены.

Похожие статьи

  • Использование донорской спермы в дополнение к донорству ооцитов после повторной неудачи имплантации у пациенток с нормозооспермией не улучшает показатели живорождения.

    Бласкес А., Гарсия Д., Родригес А., Вассена Р., Вернаев В. Бласкес А. и др. Хум Репрод. 2016 ноябрь;31(11):2549-2553. doi: 10.1093/humrep/dew226. Epub 2016 8 сентября. Хум Репрод. 2016. PMID: 27609983

  • Исходы беременности снижаются у реципиентов старше 44 лет: анализ 27 959 свежих донорских ооцитов в циклах экстракорпорального оплодотворения от Общества вспомогательных репродуктивных технологий.

    Йе Дж. С., Стюард Р. Г., Чувак А. М., Шах А. А., Гольдфарб Дж. М., Муашер С. Дж. Yeh JS и др. Фертил Стерил. 2014 май; 101(5):1331-6. doi: 10.1016/j.fertnstert.2014.01.056. Epub 2014 11 марта. Фертил Стерил. 2014. PMID: 24626061

  • Клинические эффекты криоконсервации ооцитов в технологиях вспомогательной репродукции.

    Ван В., Ян З.Дж., Цай Л.Б., Чай Д.К., Лю Ч.З., Мао Ю.Д., Лю Дж.Й. Ван В и др. Чжунхуа И Сюэ За Чжи. 2008 28 октября; 88 (39)): 2755-8. Чжунхуа И Сюэ За Чжи. 2008. PMID: 19080449 Китайский язык.

  • Акушерские и перинатальные исходы при одноплодной беременности в результате переноса замороженных размороженных эмбрионов по сравнению со свежими, полученными в результате экстракорпорального оплодотворения: систематический обзор и метаанализ.

    Махешвари А., Пандей С., Шетти А., Гамильтон М., Бхаттачарья С. Махешвари А. и др. Фертил Стерил. 2012 авг;98(2):368-77.e1-9. doi: 10.1016/j.fertnstert.2012.05.019. Epub 2012 13 июня. Фертил Стерил. 2012. PMID: 22698643 Обзор.

  • Результаты ЭКО у реципиентов донорских ооцитов с ожирением: систематический обзор и метаанализ.

    Jungheim ES, Schon SB, Schulte MB, DeUgarte DA, Fowler SA, Tuuli MG. Юнгхейм Э.С. и соавт. Хум Репрод. 2013 Октябрь; 28 (10): 2720-7. doi: 10.1093/humrep/det292. Epub 2013 11 июля. Хум Репрод. 2013. PMID: 23847110 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

  • Продольные оценки параметров спермы и живорождение: вариабельность и последствия для стратегий лечения.

    ДеВилбисс Э.А., Сьяарда Л.А., Петерсон С.М., Хоталинг Дж.М., Миллс Дж.Л., Мендола П., Каррелл Д.Т., Джонстон Э., Чен З., Перкинс Н.Дж., Райан Г., Шистерман Э.Ф., Мамфорд С.Л. ДеВилбисс Э.А. и др. Фертил Стерил. 2022 ноябрь; 118 (5): 852-863. doi: 10.1016/j.fertnstert.2022.08.012. Epub 2022 1 октября. Фертил Стерил. 2022. PMID: 36192231 Клиническое испытание.

  • Аномальный ИМТ у мужчин и/или женщин-партнеров вреден для эмбрионального развития и исхода беременности во время процесса ВРТ: ретроспективное исследование.

    Ци Л., Лю Ю.П., Ван С.М., Ши Х., Чен С.Л., Ван Н.Н., Су Ю.К. Ци Л и др. Фронт Эндокринол (Лозанна). 2022 21 апр; 13:856667. doi: 10.3389/fendo.2022.856667. Электронная коллекция 2022. Фронт Эндокринол (Лозанна). 2022. PMID: 35528007 Бесплатная статья ЧВК.

  • Связь ухудшенного качества спермы и частоты наступления беременности в циклах вспомогательных репродуктивных технологий: систематический обзор и метаанализ.

    Дель Джудиче Ф., Белладелли Ф., Чен Т., Гловер Ф., Маллой Э.А., Касман А.М., Скиарра А., Салчичча С., Канале В., Магги М., Ферро М., Бусетто Г.М., Де Берардинис Э., Салония А., Айзенберг М.Л. Дель Джудиче Ф. и др. Андрология. 2022 июль;54(6):e14409. doi: 10.1111/and.14409. Epub 2022 3 марта. Андрология. 2022. PMID: 35244232 Бесплатная статья ЧВК.

  • Результаты циклов экстракорпорального оплодотворения (ЭКО) замороженных донорских ооцитов с использованием свежей и замороженной спермы.

    Миллер К.М., Дуонг С., Уивер А.Л., Чжао Ю., Шеной К.С. Миллер С.М. и соавт. Репрод науч. 2022 апр; 29(4):1226-1231. doi: 10.1007/s43032-021-00796-9. Epub 2021 23 ноября. Репрод науч. 2022. PMID: 34816374

  • Номограмма для прогнозирования исходов беременности при экстренном цикле замораживания-оттаивания ооцитов.

    Ван Ю, Ню З.Р., Тао Л.И., Чжэн С.И., Юань Ю.Ф., Лю П., Ли Р. Ван Ю и др. Чин Мед Дж (англ.). 2021 21 сентября; 134 (19): 2306-2315. дои: 10.1097/CM9.0000000000001731. Чин Мед Дж (англ.). 2021. PMID: 34561337 Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Типы публикаций

термины MeSH

  • 41

    Грантовая поддержка

    • UL1 TR000424/TR/NCATS NIH HHS/США

    Руководство по подбору кривой GraphPad Prism 9

    Единицы измерения параметров

    Параметр β0 имеет те же единицы измерения, что и значения Y (переменная результата).

    Другие наиболее подходящие параметры имеют единицы измерения переменной Y, разделенные на единицы измерения соответствующей переменной X.

    Рассмотрим еще раз эту примерную модель:

    Артериальное давление ~ Пересечение + Возраст + Вес + Пол

    Для этой модели β0 является оценкой точки пересечения модели и выражается в единицах переменной Y, которая равна мм рт.ст. Это прогнозируемое значение Y, когда все непрерывные переменные-предикторы равны нулю, а все категориальные переменные-предикторы установлены на их опорный уровень. Для этого примера (и многих других) это немного глупо, так как это будет среднее кровяное давление женщин (при условии, что эталонный уровень пола «Женский») с возрастом = 0 и весом = 0! В этом случае лучше просто думать об этом как о константе в модели. Однако эта константа очень важна, когда речь идет о прогнозировании значений переменной результата с использованием различных (ненулевых) значений переменных-предикторов посредством интерполяции.

    Если артериальное давление измеряется в мм рт. ст., а возраст измеряется в годах, переменная β1 будет иметь единицы измерения в мм рт. ст./год. Это величина, на которую в среднем увеличивается артериальное давление за каждый год увеличения возраста после поправки на различия в половой принадлежности и весе.

    Если вес измеряется в кг, то β2 измеряется в мм рт.ст./кг. Это средняя величина, на которую увеличивается артериальное давление на каждый килограмм увеличения веса с поправкой на различия в возрасте и поле.

    Пол — это категориальная предикторная переменная без единиц измерения. Prism автоматически кодирует категориальные переменные для использования в регрессии, а также выбирает исходный уровень по умолчанию для использования при выполнении фиктивного кодирования (этот исходный уровень по умолчанию можно изменить с помощью вкладки «Исходный уровень» диалогового окна регрессии). В этом случае уровень «Женский» был референтным уровнем, поэтому женщины были закодированы как 0, а мужчины как 1. Таким образом, β3 имеет единицы мм рт.ст. Это средняя разница артериального давления между мужчинами и женщинами с учетом разницы в возрасте и весе.

    В результатах, которые генерирует Prism, вы можете указать, какой уровень категориальной переменной является эталонным уровнем, поскольку это будет единственный уровень, для которого не задана оценка параметра.

    Стандартные ошибки, t-статистика и доверительные интервалы

    Единственный способ действительно узнать наиболее подходящие значения параметров модели — собрать бесконечное количество данных. Поскольку вы не можете этого сделать, на наиболее подходящие значения, сообщаемые Prism, частично влияет случайная изменчивость при выборе субъектов. Prism сообщает об этой неопределенности как о 95% доверительный интервал для каждого параметра. Они учитывают количество субъектов в вашем исследовании, а также разброс ваших данных от прогнозов модели. Если предположения анализа верны, вы можете быть на 95% уверены, что истинное значение параметра с наилучшей подгонкой находится в пределах этого доверительного интервала.

    Prism также представляет стандартную ошибку каждого параметра в модели. Их трудно интерпретировать, но они используются для вычисления t-статистики и 95% доверительных интервалов для каждого коэффициента. Prism показывает их так, что его результаты можно сравнить с результатами других программ.

    Prism также сообщает абсолютное значение статистики t для каждого параметра, которое вычисляется как значение параметра, деленное на его стандартную ошибку. Для регрессии Пуассона вместо этого Prism сообщает абсолютное значение z.

    Доверительный интервал 95 % – это стандартная ошибка параметра, умноженная на критическое отношение t, определенная как константа на основе размера выборки и путем добавления или вычитания этого произведения из оценки.

    Оценки параметров для уровней категориальных переменных-предикторов

    Когда категориальная предикторная переменная включается в регрессионную модель, Prism автоматически кодирует эту переменную, используя «фиктивное кодирование». Этот процесс генерирует (за кулисами) количество новых переменных, равное числу уровней исходной категориальной переменной минус один. Другими словами, если категориальная предикторная переменная имеет 5 уникальных уровней (например, A, B, C, D и E), фиктивное кодирование создаст 4 новых переменных. Если бы категориальная предикторная переменная имела только два уникальных уровня (например, мужской и женский), фиктивное кодирование сгенерировало бы только одну новую переменную. Таким образом, каждый уровень категориальной переменной-предиктора, кроме одного, получает новую переменную, которая используется в регрессионном анализе. Кроме того, для каждой из этих новых переменных оценивается бета-коэффициент. Уровень, который не получает новую переменную или коэффициент регрессии, является опорным уровнем.

    Эти оценки параметров (коэффициенты) перечислены для каждого уровня категориальной переменной в табличных результатах регрессионного анализа. Узнать, какой коэффициент относится к каждому отдельному уровню, относительно просто, так как имя переменной будет иметь вид «Переменная[Уровень]». Например, в переменной «Пол» коэффициент β3 будет соответствовать Полу[Женский] и показывает, насколько выше (или ниже) среднее артериальное давление у женщин по сравнению с мужчинами с учетом различий в возрасте и весе.