Ateria- ja kuva-arviot
Lue, mitä kuvaus tai ruokakuva voi paljastaa, mikä jää näkymättömiin ja mitkä tiedot tekevät likimääräisestä ateriakirjauksesta hyödyllisemmän.
Lue ateriamenetelmä →Menetelmät
Tiedä, mitä arvioon sisältyy.
Jotkin henkilökohtaisen hyvinvointipäiväkirjasi merkinnät tulevat suoraan ilmoittamistasi tiedoista. Toiset sisältävät tekoälyn, kaavapohjaisia tai yhdistettyjen lähteiden arvioita. Nämä sivut näyttävät, mikä on mitäkin.
Jokainen menetelmä nimeää syötteet, lähdejärjestyksen, puuttuvat tiedot ja rajoitukset, jotka voivat vaikuttaa tulokseen.
Menetelmien yleiskatsaus · noin 3 min lukuaika
Syötteet, lähdejärjestys, puuttuvat tiedot ja rajoitukset
Selitämme tiedot, jotka voivat olennaisesti muuttaa näkyvää arviota, jotta voit päättää, kuinka paljon painoa sille annat.
Nykyiset selitykset
Kaksi yleistä arviota, kaksi eri ongelmaa.
Aterian ravitsemus alkaa epävarmoista ruoka- ja annostiedoista. Päivittäinen kulutus alkaa puettavan laitteen antamasta arviosta tai väestötason yhtälöstä. Molemmat vaativat huolelliset merkinnät ja tarkistuksen.
Päivittäinen energiankulutus
Tutustu WHOOP-lähteen ensisijaisuuteen, Mifflin–St Jeor -varamenetelmään, aktiivisuuskertoimiin, laskuesimerkkiin ja jakson kattavuussääntöihin.
Lue energiamenetelmä →Menetelmämuutokset
Jokainen yksityiskohtainen menetelmä sisältää version ja tarkistuspäivämäärän, mikä helpottaa merkittävien muutosten löytämistä näkyvässä laskelmassa.
Yhteiset säännöt
Mitä läpinäkyvien arvioiden tulisi kertoa sinulle.
Yksityiskohdat vaihtelevat ominaisuuksittain, mutta kysymykset pysyvät samoina.
01Mitä tietoja käytettiin?
Käyttäjän tiedot, kuva, profiiliarvo tai yhdistetty data.
02Mikä meni ensin?
Lähteen ensisijaisuussääntö, jota käytetään, kun useita arvoja on olemassa.
03Mitä puuttui?
Menetelmä kertoo, jätetäänkö puuttuvat arvot pois, merkitäänkö ne puuttuviksi vai sisällytetäänkö ne näytettyyn kokonaismäärään.
04Mikä voi mennä pieleen?
Yksittäinen virhe, puutteellinen syöte ja tukemattomat käyttötapaukset.
Tarkoituksellinen raja
Kaava ei ole mittaus.
Julkaistut yhtälöt voivat olla hyödyllisiä yleisessä kontekstissa, mutta voivat silti olla olennaisesti virheellisiä yksittäiselle henkilölle. Yhdistettyjen puettavien laitteiden arvot ovat myös mallipohjaisia arvioita.
Käyttäjän tarkistus
Korjaus kuuluu työnkulkuun.
Tekoäly voi ymmärtää väärin ruokia, määriä ja tavallista kieltä. Kun arvolla on merkitystä, tarkista lähde, lisää yksityiskohtia ja korjaa tallennettu tietue.
Käytä arvioita niiden rajoitukset mukanaan.
Lue menetelmä, tarkista kattavuus ja käsittele tulosta kontekstina—ei varmuutena.