क्यों एक ही बारकोड को अलग-अलग ऐप्स में स्कैन करने पर कैलोरी में अंतर आता है
हमने MyFitnessPal, Lose It!, FatSecret, Cronometer, और Nutrola में 10 समान उत्पादों को स्कैन किया। कैलोरी में अंतर चौंकाने वाला है — प्रति आइटम 80 kcal तक — और ये प्रतिदिन सैकड़ों छिपी हुई कैलोरी में बदल जाते हैं।
आप अपने वर्कआउट से पहले एक प्रोटीन बार स्कैन करते हैं। ऐप कहता है 190 कैलोरी। आपका दोस्त बिल्कुल उसी बार को स्कैन करता है, वही ब्रांड, वही पैकेजिंग, वही बारकोड, और उनके ऐप में 220 कैलोरी दिखाई देती है। आप में से कोई एक गलत संख्या दर्ज कर रहा है। शायद दोनों ही कर रहे हैं।
यह कोई काल्पनिक परिदृश्य नहीं है। यह हर दिन लाखों बार होता है, हर प्रमुख कैलोरी ट्रैकिंग ऐप में। बारकोड एक जैसा है। उत्पाद एक जैसा है। लेकिन आपकी ऐप द्वारा लौटाई गई कैलोरी की संख्या पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करती है कि वह किस डेटाबेस को देखती है, उस डेटाबेस को आखिरी बार कब अपडेट किया गया था, और क्या किसी उपयोगकर्ता ने प्रविष्टि दी थी या किसी पोषण विशेषज्ञ ने इसे सत्यापित किया था।
हमने इसको सीधे परीक्षण करने का निर्णय लिया। हमने 10 सामान्य किराने के उत्पाद खरीदे, प्रत्येक बारकोड को पांच लोकप्रिय ट्रैकिंग ऐप्स में स्कैन किया, और हर परिणाम को रिकॉर्ड किया। जो हमने पाया, वह उन सभी के लिए चिंता का विषय होना चाहिए जो अपने दैनिक लक्ष्यों को पूरा करने के लिए बारकोड स्कैनिंग पर निर्भर करते हैं।
परीक्षण: 10 उत्पाद, 5 ऐप्स, 50 स्कैन
हमने ऐसे उत्पादों का चयन किया जो एक सामान्य किराने की खरीदारी का प्रतिनिधित्व करते हैं: प्रोटीन खाद्य पदार्थों, स्नैक्स, डेयरी, अनाज, और पेय का मिश्रण। प्रत्येक उत्पाद एक ही दुकान से खरीदा गया ताकि समान फॉर्मूलेशन सुनिश्चित हो सके। हमने MyFitnessPal (MFP), Lose It!, FatSecret, Cronometer, और Nutrola में हर बारकोड को स्कैन किया, और पैकेज पर सूचीबद्ध मानक सर्विंग आकार के लिए लौटाई गई कैलोरी मान को रिकॉर्ड किया।
ऐप्स को मार्च 2026 तक उनके नवीनतम संस्करणों में अपडेट किया गया था। प्रत्येक स्कैन को तीन बार किया गया ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि परिणाम ऐप के भीतर स्थिर है।
परिणाम: पूर्ण तुलना तालिका
| उत्पाद (प्रति सर्विंग) | लेबल (kcal) | MFP (kcal) | Lose It! (kcal) | FatSecret (kcal) | Cronometer (kcal) | Nutrola (kcal) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Chobani Greek Yogurt, Plain (150 g) | 90 | 100 | 90 | 95 | 90 | 90 |
| KIND Protein Bar, Dark Chocolate Nut (50 g) | 250 | 230 | 250 | 240 | 250 | 250 |
| Barilla Penne Rigate (56 g dry) | 200 | 210 | 200 | 200 | 200 | 200 |
| Fage Total 0% (170 g) | 90 | 90 | 100 | 90 | 90 | 90 |
| Nature Valley Crunchy Granola Bar (42 g, 2 bars) | 190 | 190 | 190 | 210 | 190 | 190 |
| Coca-Cola Original (330 ml can) | 139 | 140 | 139 | 150 | 139 | 139 |
| Philadelphia Cream Cheese (28 g) | 80 | 90 | 80 | 80 | 70 | 80 |
| Uncle Ben's Ready Rice, Jasmine (125 g) | 190 | 200 | 190 | 220 | 190 | 190 |
| Quaker Instant Oatmeal, Original (28 g) | 100 | 100 | 110 | 100 | 100 | 100 |
| Häagen-Dazs Vanilla (104 g) | 250 | 270 | 250 | 260 | 250 | 250 |
एक ही बारकोड कैसे विभिन्न डेटाबेस प्रविष्टियों से मेल खाता है
एक बारकोड सिर्फ एक संख्या है। उत्पाद की पैकेजिंग पर छपी 13-अंकीय EAN या 12-अंकीय UPC में कोई पोषण संबंधी जानकारी नहीं होती। जब आप इसे स्कैन करते हैं, तो आपकी ऐप उस संख्या को अपने डेटाबेस में देखती है और जो भी प्रविष्टि उसे मिली है, उसे लौटाती है।
यहां से भिन्नता शुरू होती है। प्रत्येक ऐप अपने डेटाबेस को अलग तरीके से बनाता है:
MyFitnessPal भीड़-स्रोत प्रविष्टियों पर बहुत निर्भर करता है। कोई भी उपयोगकर्ता एक खाद्य आइटम को सबमिट या संपादित कर सकता है। 2025 तक, MFP ने अपने डेटाबेस में 14 मिलियन से अधिक खाद्य पदार्थों की रिपोर्ट की, लेकिन उन प्रविष्टियों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा उन उपयोगकर्ताओं द्वारा बनाई गई थी जिनका कोई सत्यापन प्रक्रिया नहीं थी। 2019 में एक उपयोगकर्ता ने एक उत्पाद के लिए कैलोरी की संख्या दर्ज की हो सकती है जो 2022 में फिर से फॉर्मूलेट की गई थी, और वह पुरानी प्रविष्टि आज भी स्कैन करने पर दिखाई देती है।
Lose It! लाइसेंस प्राप्त डेटा और उपयोगकर्ता सबमिशन का संयोजन उपयोग करता है। उनका डेटाबेस छोटा है लेकिन आमतौर पर अधिक नियंत्रित होता है। हालांकि, क्षेत्रीय उत्पादों और नए आइटम के लिए अंतराल मौजूद हैं।
FatSecret USDA डेटा, अंतरराष्ट्रीय सरकारी डेटाबेस, और उपयोगकर्ता योगदान का मिश्रण उपयोग करता है। स्कैन किए गए बारकोड और लौटाई गई प्रविष्टि के बीच का मानचित्रण कभी-कभी एक सामान्य USDA संदर्भ से खींचा जाता है, न कि विशिष्ट ब्रांडेड उत्पाद से, जो बड़े विचलनों को समझाता है जो हमने देखा।
Cronometer सत्यापित डेटा स्रोतों को प्राथमिकता देने के लिए जाना जाता है, मुख्य रूप से NCCDB और USDA SR Legacy। उनका बारकोड डेटाबेस छोटा है, लेकिन जब एक मेल होता है, तो यह सटीक होता है। हालांकि, कवरेज में अंतराल का मतलब है कि कुछ स्कैन का कोई परिणाम नहीं लौटता है।
Nutrola 100% पोषण विशेषज्ञ द्वारा सत्यापित खाद्य डेटाबेस का उपयोग करता है। प्रत्येक बारकोड प्रविष्टि को वर्तमान निर्माता डेटा और क्षेत्रीय पोषण लेबल के खिलाफ सत्यापित किया जाता है, इससे पहले कि यह लाइव हो। जब उत्पाद के फॉर्मूलेशन में बदलाव का पता चलता है, तो प्रविष्टियों को फिर से सत्यापित किया जाता है।
संयोजित प्रभाव: ऐप द्वारा दैनिक कैलोरी विचलन
प्रति आइटम छोटे-छोटे त्रुटियां तेजी से बढ़ जाती हैं। हमने गणना की कि यदि एक उपयोगकर्ता एक ही दिन में सभी 10 उत्पादों को लॉग करता है, तो कुल दैनिक कैलोरी कितनी होगी:
| ऐप | कुल दैनिक कैलोरी (10 आइटम) | लेबल से विचलन |
|---|---|---|
| वास्तविक लेबल | 1,579 kcal | 0 kcal |
| MyFitnessPal | 1,620 kcal | +41 kcal |
| Lose It! | 1,599 kcal | +20 kcal |
| FatSecret | 1,645 kcal | +66 kcal |
| Cronometer | 1,569 kcal | -10 kcal |
| Nutrola | 1,579 kcal | 0 kcal |
+66 kcal का दैनिक विचलन एक ही दिन में छोटा लग सकता है। एक सप्ताह में, यह 462 अतिरिक्त काल्पनिक कैलोरी है। एक महीने में, यह लगभग 2,000 कैलोरी की त्रुटि है, जो एक सावधानीपूर्वक योजना बनाई गई साप्ताहिक कमी को पूरी तरह से मिटा सकती है। और यह परीक्षण केवल 10 आइटम को कवर करता है। एक व्यक्ति जो प्रति दिन 15 से 20 आइटम लॉग करता है, वह दैनिक 100 kcal से अधिक के विचलन देख सकता है।
फॉर्मूलेशन समस्या: उत्पाद बदलते हैं, डेटाबेस नहीं
खाद्य निर्माता लगातार उत्पादों को फिर से फॉर्मूलेट करते हैं। कम चीनी वाले संस्करण मूल को बदलते हैं। सर्विंग साइज बदलता है। सामग्री का स्रोत बदलता है। जब कोका-कोला ने यूरोप में फैंटा की चीनी की मात्रा को कम किया ताकि चीनी कर नियमों का पालन किया जा सके, तो प्रति कैन कैलोरी की संख्या काफी कम हो गई। फिर भी कई ट्रैकिंग ऐप्स ने एक साल से अधिक समय तक पुराने, उच्च कैलोरी मान को लौटाना जारी रखा।
यह फॉर्मूलेशन समस्या है। जब तक किसी ऐप में फिर से फॉर्मूलेट किए गए उत्पादों का पता लगाने और अपडेट करने की प्रणालीगत प्रक्रिया नहीं होती, पुराना डेटा अनंतकाल तक बना रहता है। भीड़-स्रोत डेटाबेस विशेष रूप से संवेदनशील होते हैं क्योंकि प्रविष्टि सबमिट करने वाला मूल उपयोगकर्ता जब उत्पाद बदलता है, तो उसे अपडेट करने की कोई बाध्यता या तंत्र नहीं होता।
Nutrola इस समस्या का समाधान प्रमुख निर्माताओं से फॉर्मूलेशन की घोषणाओं की सक्रिय निगरानी करके और प्रभावित बारकोड प्रविष्टियों को फिर से सत्यापित करके करता है। जब कोई उत्पाद बदलता है, तो डेटाबेस प्रविष्टि को अपडेट किया जाता है और सत्यापन पाइपलाइन के भीतर चिह्नित किया जाता है।
क्षेत्रीय भिन्नता का जाल
एक ही ब्रांड का नाम सीमा पार एक समान उत्पाद का आश्वासन नहीं देता। यूनाइटेड किंगडम में बेची जाने वाली Cadbury Dairy Milk बार की रेसिपी, सर्विंग साइज, और कैलोरी की संख्या ऑस्ट्रेलिया या भारत में बेची जाने वाली Cadbury Dairy Milk बार से अलग होती है। बारकोड भी अलग होता है, लेकिन उपयोगकर्ता अक्सर ब्रांड नाम द्वारा एक सामान्य प्रविष्टि का चयन करते हैं, न कि स्कैन करके, और कई ऐप्स सभी क्षेत्रीय संस्करणों को एक ही खोज परिणाम में प्रस्तुत करते हैं बिना स्पष्ट रूप से उन्हें अलग किए।
यहां तक कि जब बारकोड सही ढंग से स्कैन किया जाता है, तो कुछ ऐप्स वैश्विक उपयोगकर्ताओं के लिए उत्पाद के अमेरिकी संस्करण पर डिफ़ॉल्ट हो जाते हैं। यदि आप जर्मनी में रहते हैं और एक Kellogg's उत्पाद स्कैन करते हैं, तो आपकी ऐप द्वारा लौटाई गई प्रविष्टि अमेरिकी फॉर्मूलेशन को दर्शा सकती है, न कि EU संस्करण को, जिसमें अक्सर नियामक भिन्नताओं के कारण अलग-अलग चीनी सामग्री होती है।
Nutrola का डेटाबेस क्षेत्रीय है। जब आप एक बारकोड स्कैन करते हैं, तो लौटाई गई प्रविष्टि उस EAN कोड से संबंधित विशिष्ट क्षेत्रीय फॉर्मूलेशन से मेल खाती है, न कि एक सामान्य वैश्विक औसत से।
क्यों भीड़-स्रोत डेटाबेस मौलिक रूप से अविश्वसनीय हैं
भीड़-स्रोत का आकर्षण पैमाना है। MyFitnessPal के 14 मिलियन खाद्य प्रविष्टियाँ उत्पादों की एक विशाल श्रृंखला को कवर करती हैं। लेकिन बिना सत्यापन के पैमाना एक विशिष्ट समस्या सेट बनाता है:
डुप्लिकेट प्रविष्टियाँ। एक ही उत्पाद में दर्जनों उपयोगकर्ता-प्रस्तावित प्रविष्टियाँ हो सकती हैं, प्रत्येक में थोड़ा अलग कैलोरी मान। ऐप को यह चुनना होगा कि जब आप स्कैन करते हैं तो कौन सी प्रविष्टि प्रदर्शित करनी है, और वह चयन तर्क उपयोगकर्ता के लिए अस्पष्ट है।
टाइपिंग और राउंडिंग की त्रुटियाँ। एक उपयोगकर्ता जो डेटा मैन्युअल रूप से दर्ज कर रहा है, वह 210 टाइप कर सकता है बजाय 200 के, या मैक्रोन्यूट्रिएंट्स को इस तरह से गोल कर सकता है कि कुल कैलोरी की संख्या बदल जाती है।
सर्विंग साइज में भ्रम। एक प्रविष्टि कैलोरी को प्रति 100 ग्राम, दूसरी प्रति सर्विंग, और तीसरी प्रति पैकेज सूचीबद्ध कर सकती है। यदि ऐप आपके बारकोड स्कैन को गलत प्रविष्टि संस्करण से जोड़ता है, तो आपकी लॉग की गई कैलोरी वास्तविक मान के दोगुनी या आधी हो सकती है।
जानबूझकर हेरफेर। कुछ उपयोगकर्ताओं को दस्तावेजित किया गया है जिन्होंने उन खाद्य पदार्थों के लिए कृत्रिम रूप से कम कैलोरी प्रविष्टियाँ बनाई हैं जिन्हें वे बिना अपराधबोध के खाना चाहते हैं। ये प्रविष्टियाँ डेटाबेस में बनी रहती हैं और किसी भी उपयोगकर्ता को लौटाई जा सकती हैं जो उस बारकोड को स्कैन करता है।
जब आप खोजते हैं तो क्या होता है, स्कैन करने के बजाय
बारकोड स्कैनिंग केवल खाद्य लॉग करने का एक तरीका है। जब बारकोड स्कैन करने में विफल रहता है या कोई परिणाम नहीं लौटाता है, तो उपयोगकर्ता टेक्स्ट खोज पर लौटते हैं। यह पूरी तरह से अलग त्रुटियों की परत को पेश करता है।
किसी सामान्य खाद्य पदार्थ जैसे "चिकन ब्रेस्ट" को किसी भी प्रमुख ट्रैकिंग ऐप में खोजें और आप दर्जनों प्रविष्टियाँ देखेंगे: ग्रिल्ड चिकन ब्रेस्ट, बेक्ड चिकन ब्रेस्ट, चिकन ब्रेस्ट बिना त्वचा के, चिकन ब्रेस्ट त्वचा के साथ, कच्चा चिकन ब्रेस्ट, पका हुआ चिकन ब्रेस्ट। इन प्रविष्टियों में कैलोरी मान 100 ग्राम के हिसाब से 110 kcal से 230 kcal तक भिन्न हो सकते हैं, जो तैयारी के तरीके, त्वचा के शामिल होने, और कच्चे या पके उत्पाद के वजन पर निर्भर करता है।
तेजी में उपयोगकर्ता पहले दिखाई देने वाली प्रविष्टि का चयन करते हैं। वह पहला परिणाम अक्सर उनके विशेष तैयारी के लिए सबसे सटीक नहीं होता। भीड़-स्रोत डेटाबेस वाले ऐप्स में, शीर्ष खोज परिणाम अक्सर वह प्रविष्टि होती है जिसे सबसे अधिक उपयोगकर्ताओं ने चुना है, न कि सबसे सटीक डेटा। लोकप्रियता सटीकता का प्रतिनिधित्व नहीं करती।
यह खोज फॉलबैक समस्या बारकोड मुद्दे को बढ़ा देती है। उन दिनों में जब आप पांच आइटम सफलतापूर्वक स्कैन करते हैं और तीन मैन्युअल रूप से खोजते हैं, तो आपके पास पांच सटीक प्रविष्टियाँ और तीन हो सकती हैं जो 15% से 30% तक भिन्न हैं। आपकी दैनिक कुल स्क्रीन पर सटीक दिखती है लेकिन वास्तविकता से केवल ढीला संबंध रखती है।
Nutrola कैसे सुनिश्चित करता है बारकोड की सटीकता
Nutrola बारकोड डेटा के लिए एक मौलिक रूप से अलग दृष्टिकोण अपनाता है। भीड़-स्रोत सबमिशन पर निर्भर करने के बजाय, Nutrola खाद्य डेटाबेस में हर प्रविष्टि को उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध होने से पहले योग्य पोषण विशेषज्ञ द्वारा सत्यापित किया जाता है। इस प्रक्रिया में शामिल हैं:
निर्माता लेबल सत्यापन। प्रत्येक प्रविष्टि को उस विशेष क्षेत्रीय संस्करण के लिए निर्माता द्वारा प्रदान किए गए वास्तविक पोषण लेबल के खिलाफ क्रॉस-रेफरेंस किया जाता है।
फॉर्मूलेशन की निगरानी। जब कोई निर्माता रेसिपी में बदलाव की घोषणा करता है, तो प्रभावित प्रविष्टियों को चिह्नित किया जाता है और अपडेटेड पैकेजिंग डेटा के खिलाफ फिर से सत्यापित किया जाता है।
क्षेत्रीय सटीकता। बारकोड प्रविष्टियाँ उनके विशिष्ट क्षेत्रीय फॉर्मूलेशन से जुड़ी होती हैं। एक यूरोपीय EAN यूरोपीय पोषण डेटा लौटाता है, न कि अमेरिकी अनुमान।
95%+ बारकोड पहचान सटीकता। Nutrola का बारकोड स्कैनर तेज, विश्वसनीय रीड के लिए अनुकूलित है, यहां तक कि खराब रोशनी की स्थिति में भी, विफल स्कैन को कम करता है जो उपयोगकर्ताओं को मैन्युअल रूप से खोजने के लिए मजबूर करता है और गलत प्रविष्टि का चयन करने का जोखिम उठाता है।
बारकोड स्कैनिंग के अलावा, Nutrola बिना बारकोड वाले खाद्य पदार्थों, जैसे रेस्तरां के भोजन और घर के बने व्यंजनों के लिए AI फोटो लॉगिंग और वॉयस लॉगिंग भी प्रदान करता है। AI डाइट असिस्टेंट व्यक्तिगत मार्गदर्शन प्रदान करता है, और सभी डेटा Apple Health और Google Fit के साथ समन्वयित होते हैं ताकि आपके पोषण और गतिविधि का पूरा चित्र मिल सके।
Nutrola की शुरुआत केवल €2.50 प्रति माह से होती है, जिसमें 3-दिन का मुफ्त परीक्षण है, और किसी भी योजना पर कोई विज्ञापन नहीं है।
निष्कर्ष
आपके खाद्य पैकेज पर बारकोड सटीकता की गारंटी नहीं है। यह एक लुकअप कुंजी है, और जो मान यह लौटाता है वह पूरी तरह से आपके ऐप के पीछे के डेटाबेस की गुणवत्ता पर निर्भर करता है। भीड़-स्रोत डेटाबेस कवरेज के लिए सटीकता का व्यापार करते हैं। सत्यापित प्रविष्टियाँ वर्षों तक बनी रहती हैं। फॉर्मूलेशन का पता नहीं चलता। क्षेत्रीय संस्करण एक साथ मिल जाते हैं।
यदि आपकी कैलोरी ट्रैकिंग केवल आपके डेटा के रूप में अच्छी है, तो आपके स्कैनर के पीछे का डेटाबेस यह तय करने में सबसे महत्वपूर्ण कारक है कि आपकी ट्रैकिंग वास्तव में कुछ मायने रखती है या नहीं। सत्यापित, बनाए रखे गए, क्षेत्रीय डेटा के साथ ऐप का चयन करना कोई विलासिता नहीं है। यह काम करने वाली ट्रैकिंग के लिए बुनियादी आवश्यकता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्यों एक ही बारकोड अलग-अलग ऐप्स में अलग-अलग कैलोरी दिखाता है?
क्योंकि एक बारकोड केवल एक संख्या है, पोषण संबंधी तथ्य नहीं। प्रत्येक ऐप उस संख्या को अपने डेटाबेस में देखता है, और प्रत्येक डेटाबेस विभिन्न स्रोतों से बनाया गया है। MyFitnessPal भीड़-स्रोत प्रविष्टियों का उपयोग करता है, FatSecret USDA और उपयोगकर्ता डेटा का मिश्रण खींचता है, और Cronometer सत्यापित नैदानिक डेटाबेस का उपयोग करता है। ये स्रोत अक्सर समान उत्पाद के लिए विभिन्न कैलोरी मान रखते हैं, विशेष रूप से जब प्रविष्टियाँ पुरानी या क्षेत्रीय रूप से असंगत होती हैं।
एक ही उत्पाद के लिए ऐप्स के बीच कैलोरी की गणना में कितना अंतर हो सकता है?
हमारे 10-उत्पाद परीक्षण में, व्यक्तिगत आइटम ऐप्स के बीच 30 kcal तक भिन्न हुए, और संचयी दैनिक विचलन 66 kcal तक पहुंच गया। जो उपयोगकर्ता दैनिक 15 से 20 आइटम लॉग करते हैं, उनके लिए वास्तविक दुनिया में विचलन 100 kcal प्रति दिन से अधिक हो सकता है, जो प्रति माह 3,000 kcal से अधिक की त्रुटि में जोड़ता है।
क्या कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स उत्पादों के फिर से फॉर्मूलेट होने पर अपने डेटाबेस को अपडेट करते हैं?
अधिकांश ऐप्स के पास फिर से फॉर्मूलेट किए गए उत्पादों का पता लगाने और अपडेट करने की प्रणालीगत प्रक्रिया नहीं होती है। भीड़-स्रोत डेटाबेस जैसे MyFitnessPal उपयोगकर्ताओं पर निर्भर करते हैं कि वे सुधार सबमिट करें, जो कभी नहीं हो सकता। Nutrola सक्रिय रूप से निर्माता के फॉर्मूलेशन की घोषणाओं की निगरानी करता है और प्रभावित प्रविष्टियों को अपने पोषण विशेषज्ञ सत्यापन पाइपलाइन के माध्यम से फिर से सत्यापित करता है।
कौन सा कैलोरी ट्रैकिंग ऐप सबसे सटीक बारकोड डेटाबेस रखता है?
जो ऐप्स सत्यापित, क्यूरेटेड डेटाबेस का उपयोग करते हैं, वे आमतौर पर उन ऐप्स की तुलना में अधिक सटीक होते हैं जो भीड़-स्रोत डेटा पर निर्भर करते हैं। Cronometer अपने NCCDB-समर्थित डेटा के लिए जाना जाता है लेकिन इसका बारकोड कवरेज सीमित है। Nutrola 100% पोषण विशेषज्ञ द्वारा सत्यापित डेटाबेस का उपयोग करता है जिसमें क्षेत्रीय सटीकता होती है, जो हर आइटम के लिए प्रविष्टि स्तर की सत्यापन के साथ व्यापक बारकोड कवरेज को जोड़ती है।
क्या एक ही उत्पाद के विभिन्न देशों में अलग-अलग पोषण संबंधी तथ्य हो सकते हैं?
हाँ। कई वैश्विक ब्रांड स्थानीय नियमों, सामग्री की उपलब्धता, और स्वाद प्राथमिकताओं को पूरा करने के लिए अपनी रेसिपी को समायोजित करते हैं। अमेरिका में एक Kellogg's अनाज की चीनी की मात्रा यूरोपीय संघ में समान ब्रांडेड अनाज की तुलना में भिन्न हो सकती है, जो विभिन्न नियामक मानकों के कारण होती है। यदि आपका ऐप क्षेत्रीय फॉर्मूलेशन का ध्यान नहीं रखता है, तो आप गलत देश से पोषण डेटा लॉग कर सकते हैं।
Nutrola बारकोड स्कैनिंग त्रुटियों को कैसे रोकता है?
Nutrola उच्च-सटीकता बारकोड स्कैनर (95%+ पहचान दर) को एक पोषण विशेषज्ञ द्वारा सत्यापित खाद्य डेटाबेस के साथ जोड़ता है। प्रत्येक प्रविष्टि को वर्तमान निर्माता लेबल के खिलाफ सत्यापित किया जाता है और सही क्षेत्रीय फॉर्मूलेशन से जोड़ा जाता है। जब उत्पादों का फॉर्मूलेशन बदलता है, तो प्रविष्टियों को फिर से सत्यापित किया जाता है। इससे बारकोड स्कैनिंग त्रुटियों के सबसे सामान्य स्रोत समाप्त हो जाते हैं: पुराना डेटा, क्षेत्रीय असंगतियाँ, और सत्यापित उपयोगकर्ता सबमिशन।
क्या आप अपने पोषण ट्रैकिंग को बदलने के लिए तैयार हैं?
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