USDA FoodData Central में कोई भी खाद्य खोजें और उसके पूरे पोषण तथ्य प्रति 100 g और प्रति सामान्य पोर्शन देखें, 2016 के FDA संदर्भ मानों के आधार पर %DV सहित।
डेटा: USDA FoodData Central। परिणाम आपके ब्राउज़र में कैश किए जाते हैं।
यह खोज USDA FoodData Central से पूछताछ करती है और पैकेज्ड खुदरा उत्पादों के बजाय उसके जेनेरिक खाद्य डेटासेट - Foundation Foods, SR Legacy और FNDDS - तक सीमित है। हर परिणाम अपना डेटा प्रकार और खाद्य श्रेणी दिखाता है, ताकि रिकॉर्ड खोलने से पहले देखा जा सके कि वह किस डेटासेट का है।
खुला रिकॉर्ड अपना FDC ID भी दिखाता है, जो उस सटीक प्रविष्टि का पहचानकर्ता है। फ़ॉर्मूलेशन में ले जाए गए किसी भी आँकड़े के साथ इसे नोट करना उचित है, क्योंकि “chicken breast” (चिकन ब्रेस्ट) कई रिकॉर्डों से मेल खाता है और ID ही एकमात्र चीज़ है जो बताती है कि कौन सा उपयोग किया गया।
हर मान प्रति 100 g से शुरू होता है। Amount मेनू से कोई हिस्सा चुनना - “1 cup, chopped” (एक कप, कटा हुआ) या “1 medium” (एक, मध्यम आकार का), उसके ग्राम वज़न के साथ - हर पोषक तत्व को उस वज़न को 100 से भाग देकर गुणा करता है। हिस्से वे घरेलू माप हैं जो USDA ने उस रिकॉर्ड से जोड़े हैं, और केवल ग्राम वज़न वाले ही प्रस्तुत किए जाते हैं।
ये हिस्से भोजन का वर्णन करते हैं, आपके उत्पाद का नहीं। Nutrition Facts पैनल पर सर्विंग साइज़ उत्पाद श्रेणी की संदर्भ मात्रा से निकाला जाता है, न कि किसी डेटाबेस में संयोग से सूचीबद्ध माप से - उस आँकड़े के लिए RACC lookup देखें।
मान निकटतम कैलोरी तक और बाकी सब के लिए एक दशमलव स्थान तक दिखाए जाते हैं। यह प्रदर्शन पूर्णांकन है, वे FDA पूर्णांकन नियम नहीं जो label पर लागू होते हैं।
एक खोज शब्द आमतौर पर एक जैसे दिखने वाले कई रिकॉर्ड लौटाता है: अलग डेटासेट में वही भोजन, कच्चा और पका हुआ, छाना हुआ और बिना छाना, नमक के साथ और बिना, या अलग कट और किस्में। ये डुप्लिकेट नहीं हैं। ये अलग चीज़ों का वर्णन करते हैं, और इनकी संख्याएँ उसी अनुसार भिन्न होती हैं।
वह रिकॉर्ड चुनें जो आपकी सामग्री से रेसिपी में जाते समय की अवस्था में मेल खाता हो। यदि रेसिपी सूखा पास्ता तौलती है, तो पके पास्ता का रिकॉर्ड प्रति 100 g लगभग हर चीज़ को कम आँकेगा, क्योंकि पकाने से पानी जुड़ता है। उलटी त्रुटि - पकाने के बाद तौली जाने वाली सामग्री के लिए कच्चा रिकॉर्ड - उसे बढ़ाकर आँकती है।
दैनिक मूल्य का प्रतिशत (%DV) चुनी गई किसी भी मात्रा के लिए वयस्कों और 4 वर्ष तथा उससे अधिक आयु के बच्चों के लिए 2016 के FDA संदर्भ मानों के विरुद्ध गणना किया जाता है, और पूर्ण प्रतिशत तक पूर्णांकित किया जाता है। यह आपके पैनल से केवल तभी मेल खाता है जब चुनी गई मात्रा आपकी सर्विंग हो और रिकॉर्ड आपकी सामग्री से मेल खाता हो।
पंक्तियाँ केवल तभी दिखती हैं जब रिकॉर्ड उस पोषक तत्व की जानकारी देता है। अतिरिक्त शर्करा (added sugars) या विटामिन D की पंक्ति का न होना यह दर्शाता है कि रिकॉर्ड में उसका कोई मान नहीं है, यह नहीं कि भोजन में वह है ही नहीं - और यदि सामग्रियों को जोड़कर पैनल बनाया जाने वाला है, तो यह भेद महत्वपूर्ण है।
डेटाबेस मान उन नमूनों का वर्णन करता है जिन्हें USDA ने मापा या गणना की, आपके बैच का नहीं। अच्छी तरह मेल खाते रिकॉर्ड वाले एकल-सामग्री उत्पाद के लिए यह काम का अधिकांश हिस्सा हो सकता है; रेसिपी से बनी किसी भी चीज़ के लिए यह कई इनपुट में से एक है, और पैनल को वज़न के अनुसार पूरे फ़ॉर्मूलेशन से बनाना होगा।
यही label generator करता है: यह उपयोग किए गए वज़न के अनुसार सामग्री मानों का योग करता है, फिर तैयार उत्पाद के लिए सर्विंग साइज़, पूर्णांकन और %DV लागू करता है। एक सामग्री के रिकॉर्ड को बहु-सामग्री label पर कॉपी करना इन सभी चरणों को छोड़ देता है।
यह संदर्भ जानकारी है, कानूनी सलाह नहीं। आवश्यकताएँ बदलती रहती हैं और आपके उत्पाद से जुड़े तथ्यों पर निर्भर करती हैं - इन पर भरोसा करने से पहले मौजूदा नियम से पुष्टि करें।
प्रकाशित खाद्य संरचना डेटा से, जिसका अधिकांश हिस्सा USDA FoodData Central तक खोजा जा सकता है। यह जेनेरिक खाद्य पदार्थों के विश्लेषित और गणना किए गए मानों का डेटाबेस है, जो इसे फ़ॉर्मूलेशन और किसी रेसिपी के पहले अनुमान के लिए सही शुरुआती बिंदु बनाता है।
हाँ, सावधानी के साथ। FDA प्रयोगशाला विश्लेषण की अपेक्षा करने के बजाय किसी मान्यता प्राप्त पोषक तत्व डेटाबेस से गणना किए गए मान स्वीकार करता है। सटीकता की ज़िम्मेदारी आपकी ही रहती है, इसलिए डेटाबेस प्रविष्टि को वास्तव में आपकी सामग्री से मेल खाना चाहिए: सही कट, सही रूप, सही नमी-अवस्था, और जहाँ मायने रखता हो वहाँ सही आपूर्तिकर्ता।
जब कच्चा माल बैच-दर-बैच काफ़ी भिन्न हो, जब आपकी प्रक्रिया संरचना को ऐसे तरीकों से बदलती हो जिन्हें डेटाबेस मॉडल नहीं कर सकता, जब कोई पोषक तत्व किसी दावा सीमा या पूर्णांकन सीमा के निकट हो, या जब कोई ग्राहक या नियामक विश्लेषणात्मक प्रमाण माँगे। जहाँ भी छोटी त्रुटि label के कथन को बदल दे, वहाँ परीक्षण सस्ता विकल्प है।
क्योंकि वे अलग-अलग नमूनों का वर्णन कर रहे हैं। किस्म, मौसम, मिट्टी, चारा, पकने की अवस्था, कट और तैयारी - ये सभी पोषक तत्व मानों को बदलते हैं, और डेटाबेस एक सीमित नमूने से औसत बताते हैं। ताज़े उत्पाद के लिए स्रोतों के बीच दस से बीस प्रतिशत का अंतर सामान्य है, किसी में भी त्रुटि नहीं।