Ultra-Processed Analyzer-Kostenlose NOVA-Framework-Analyse
Lebensmittelkennzeichnungen mit KI entschlüsseln
Analyze the ingredients in this food product according to the NOVA classification.
What category do these ingredients fall into based on the NOVA framework?
Please classify the following ingredients using the NOVA system.
Determine the NOVA categories for the ingredients listed in this food label.
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Überblick über den Ultra-verarbeiteten Analysator
Der Ultra-Processed Analyzer ist ein spezialisiertes Tool, das entwickelt wurde, um Lebensmittelbilder zu analysieren und Zutaten gemäß dem NOVA-Framework zu kategorisieren. Dieses Framework klassifiziert Lebensmittel in vier Kategorien: unverarbeitete/minimal verarbeitete Lebensmittel, verarbeitete kulinarische Zutaten, verarbeitete Lebensmittel und ultraverarbeitete Lebensmittel. Die Hauptaufgabe des Analyzers ist es, die auf Lebensmittelkennzeichnungen aufgeführten Zutaten zu bewerten, ihren Verarbeitungsgrad zu bestimmen und sie entsprechend einzustufen. Ein Beispielszenario wäre die Analyse eines Zerealienbox-Etikettbilds, bei der Zutaten wie Vollkorn (minimal verarbeitet) und Fruktose-Maissirup mit hohem Fruktosegehalt (ultraverarbeitet) identifiziert und strukturiert kategorisiert werden. Dies hilft beim Verständnis der gesamten gesundheitlichen Auswirkungen des Produkts. Powered by ChatGPT-4o。
Hauptfunktionen des ultraverarbeiteten Analyzers
Zutaten Kategorisierung
ExampleBewertung des Etiketts eines Snackriegels und Kategorisierung von Zutaten wie Nüsse (unverarbeitet) und künstlichen Aromen (ultraverarbeitet).
ScenarioEin Ernährungsberater verwendet das Tool, um Kunden über Lebensmittelentscheidungen aufzuklären.
Analyse der gesundheitlichen Auswirkungen
ExampleBestimmung der dominierenden NOVA-Kategorie in einem Lebensmittelprodukt und Schlussfolgerung über die gesamten gesundheitlichen Auswirkungen, wie die Identifizierung eines Produkts als überwiegend ultraverarbeitet.
ScenarioEin gesundheitsbewusster Einkäufer verwendet das Tool, um beim Lebensmitteleinkauf informierte Entscheidungen zu treffen.
Diätetische Beratung
ExampleBereitstellung von Ratschlägen zur Vermeidung von ultraverarbeiteten Lebensmitteln basierend auf dem NOVA-Dokument, nachdem die Zutaten eines Produkts analysiert wurden.
ScenarioEine Person, die ihre Ernährung verbessern möchte, erhält nach der Verwendung des Tools zur Analyse verschiedener Lebensmittel eine personalisierte Beratung.
Zielgruppen für Ultra-verarbeitete Analyzer
Ernährungsberater und Diätassistenten
Diese Fachleute können das Tool nutzen, um verschiedene Lebensmittel einfach zu kategorisieren und zu erklären und die gesundheitlichen Auswirkungen für ihre Kunden zu verbessern Ernährungsplanung und -ausbildung.
Gesundheitsbewusste Verbraucher
Einzelpersonen, die sich auf gesunde Ernährung konzentrieren, können das Tool nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie den Verarbeitungsgrad der Zutaten in ihren Lebensmitteln verstehen.
Pädagogen und Forscher
Diese Gruppe kann das Tool zu Bildungszwecken nutzen, um in Ernährungskursen die Auswirkungen der Lebensmittelverarbeitung zu veranschaulichen oder zur Durchführung von Forschungsarbeiten über Ernährungsmuster und öffentliche Gesundheit.
Verwendung des Ultra-Processed Analyzer
1
Yeschat.ai besuchen für eine kostenlose Testversion ohne Login, ChatGPT Plus ist auch nicht erforderlich.
2
Laden Sie ein klares Bild eines Lebensmittelproduktetiketts in den Ultra-Processed Analyzer hoch.
3
Erlauben Sie dem Analyzer die Verarbeitung des Bildes und die Kategorisierung jeder Zutat gemäß dem NOVA-Framework.
4
Überprüfen Sie die vom Analyzer bereitgestellte strukturierte Tabelle, die Zutatennamen, Arten, Kategorien und Erklärungen enthält.
5
Nutzen Sie die Schlussfolgerung des Analyzers, um die Gesamtkategorisierung des Produkts zu verstehen und fundierte Entscheidungen über die Ernährung zu treffen.
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Ultra-Processed Analyzer Fragen und Antworten
Was ist das vom Ultra-Processed Analyzer verwendete NOVA-Framework?
Das NOVA-Framework kategorisiert Lebensmittel basierend auf dem Umfang und dem Zweck der Verarbeitung. Es teilt Lebensmittel in unverarbeitete/minimal verarbeitete Lebensmittel, verarbeitete kulinarische Zutaten, verarbeitete Lebensmittel und ultraverarbeitete Lebensmittel ein.
Kann der Ultra-Processed Analyzer alle Zutaten auf einem Lebensmitteletikett identifizieren?
Der Analyzer zielt darauf ab, alle identifizierbaren Zutaten zu kategorisieren. Wenn jedoch die Kategorie einer Zutat unklar ist oder wenn die Bildqualität schlecht ist, kennzeichnet er die Zutat als "unbekannt".
Ist der Ultra-Processed Analyzer für jeden Diätplan geeignet?
Ja, es kann Einzelpersonen bei verschiedenen Diätplänen helfen, indem es detaillierte Informationen über Lebensmittelverarbeitungsstufen liefert und so fundierte Entscheidungen über die Ernährung ermöglicht.
Wie genau ist der Ultra-Processed Analyzer bei der Kategorisierung von Zutaten?
Der Analyzer ist bei klaren Bildern und erkennbaren Zutaten sehr genau. Er verwendet das NOVA-Framework und stellt so eine zuverlässige Kategorisierung von Zutaten sicher.
Kann der Ultra-Processed Analyzer beim Verständnis des Nährwerts eines Produkts helfen?
Obwohl er sich auf die Verarbeitungsgrade von Zutaten konzentriert und nicht direkt auf den Nährwert, kann das Verständnis dieser Grade indirekt Aufschluss über die allgemeine Gesundheit des Produkts geben.