Le jeu de données sur la caféine

Que contient le fichier et que signifient chacun des champs ?

Le fichier est une exportation publiée au format JSON et CSV du jeu de données ouvert de 87 boissons hébergé sur cette page et il contient exactement les champs id, name, brand, category, serving_ml, caffeine_mg, caffeine_per_100ml, scales_with_volume et is_decaf. Le jeu de données correspond au tableau de 87 enregistrements publié sur cette page.

Le format du fichier contient un enregistrement par boisson ; chaque enregistrement du fichier correspond directement à une ligne du CSV et à un objet dans le JSON, et le jeu de données compte 87 enregistrements répartis en 8 catégories : espresso 12, brewed 8, coffeeShop 20, energy 15, tea 11, soda 11, preworkout 5 et other 5 (les totaux par catégorie font partie du jeu de données). Chacun de ces nombres est enregistré dans le jeu de données et disponible pour filtrage programmatique via l’export /dataset/.

id est un identifiant machine court utilisé pour retrouver un enregistrement dans le JSON et le CSV. Le champ id est unique pour chacun des 87 enregistrements et constitue la clé primaire pour les jointures programmatique contre le jeu de données.

name est le nom lisible par un humain tel qu’il apparaît sur les pages publiques des boissons comme Espresso (single) où le nom affiche "Espresso (single)" et la page indique 63 mg ; la valeur 63 mg est enregistrée dans caffeine_mg pour cet élément du jeu de données.

brand est le détenteur commercial ou la source le cas échéant, ou une chaîne vide pour les éléments génériques ; par exemple la ligne du jeu de données pour Starbucks Pike Place Brewed (Grande) indique Starbucks comme brand dans le champ correspondant et 310 mg dans le champ caffeine_mg.

category est le regroupement catégoriel qui classe chaque enregistrement dans l’un des huit groupes (espresso, brewed, coffeeShop, energy, tea, soda, preworkout, other) ; category est une étiquette catégorielle utilisée pour agréger les décomptes (le jeu de données contient 12 éléments espresso, 8 éléments brewed, etc.) et ces totaux sont listés dans l’en-tête du jeu de données.

serving_ml est le volume de la portion en millilitres. Par exemple, Espresso (single) a serving_ml 30 ml et Starbucks Pike Place Brewed (Grande) a serving_ml 473 ml ; les deux valeurs sont enregistrées dans le jeu de données.

caffeine_mg est la quantité absolue de caféine en milligrammes par portion. Caffeine_mg est la valeur numérique de caféine attribuée à chaque portion ; par exemple le jeu de données enregistre caffeine_mg 63 mg pour Espresso (single) et 310 mg pour Starbucks Pike Place Brewed (Grande).

caffeine_per_100ml est la concentration normalisée de caféine en mg pour 100 ml lorsque cette valeur est appropriée et disponible ; caffeine_per_100ml est la métrique de concentration utilisée pour comparer l’intensité entre différentes tailles de portion et le jeu de données stocke cette valeur pour des entrées telles que Cold brew (83.3 mg/100 ml) et Drip coffee (40 mg/100 ml).

scales_with_volume est un indicateur booléen qui signifie si l’on s’attend à ce que la valeur de caféine évolue approximativement de façon linéaire avec le volume (true/false). Scales_with_volume vaut true pour les cafés infusés simples où la concentration est à peu près constante, et false pour les éléments basés sur l’unité comme un espresso simple où la caféine est liée à la portion (shot) plutôt qu’au nombre de ml.

is_decaf est un indicateur booléen qui marque les boissons préparées en décaféiné ; is_decaf vaut true pour les articles décaféinés et le jeu de données montre par exemple que Decaf coffee a caffeine_mg 3 mg et is_decaf true.

Comment une valeur est‑elle intégrée au jeu de données et qu’est‑ce qui disqualifie un candidat ?

Les valeurs sont ajoutées uniquement après vérification d’une source documentée et la définition claire d’une taille de portion ; les entrées proviennent d’étiquettes fournisseur, de tableaux nutritionnels de menus publiés, d’analyses de laboratoire comme USDA FoodData Central, ou de mesures évaluées par les pairs lorsque celles‑ci existent. USDA FoodData Central est l’une des sources de référence utilisées pour les valeurs déclarées ou mesurées et cette source est explicitement citée sur les pages d’éléments lorsqu’elle est utilisée (USDA FoodData Central).

L’inclusion nécessite un caffeine_mg numérique vérifiable et un serving_ml stable ou une raison claire expliquant pourquoi l’élément est basé sur l’unité (par exemple les shots d’espresso ou les pilules de caféine). Les enregistrements sans portion vérifiable ou sans valeur numérique de caféine sont disqualifiés et ne sont pas ajoutés à l’export public.

Nous acceptons les valeurs déclarées par le fabricant (étiquettes nutritionnelles ou menus publiés) lorsque ces indications correspondent à la définition de portion ; une étiquette déclarant 200 mg pour une bouteille de 300 ml sera enregistrée uniquement si la taille de la bouteille est explicite et correspond au serving_ml de la ligne du jeu de données, et chaque inclusion nomme la source sur la page de la boisson.

Nous acceptons les mesures de laboratoires indépendants comme les entrées indexées par USDA lorsque l’analyse rapporte des unités compatibles avec notre serving_ml ; lorsque USDA ou une méthode évaluée par les pairs rapporte une concentration en mg/100 ml, nous la convertissons en caffeine_mg pour le serving_ml enregistré et citons l’analyse originale sur la page de l’élément et dans les métadonnées du jeu de données (USDA FoodData Central).

Nous disqualifions les valeurs candidates si la taille de portion est ambiguë (par exemple une plage de tailles sur un menu sans portion standard), si la source est anecdotiques sans méthode mesurable, ou si la valeur reportée contredit plusieurs sources fiables sans réconciliation. Les éléments présentant une grande variance sans portion représentative seront exclus jusqu’à ce qu’une valeur unique fiable soit établie.

Nous n’inventons pas de tailles de portion ni de caffeine_mg ; chaque nombre dans le fichier exporté est soutenu par les lignes du jeu de données rédigées et, lorsque la source est déclarée par le fabricant, la page de la boisson renvoie à l’étiquette ou au menu sous‑jacents quand ceux‑ci sont disponibles.

Les corrections et les litiges sont traités via le processus de corrections décrit sur la page about et via le formulaire de contact ; voir /about/ pour la méthode et /contacts/ pour la manière de soumettre des corrections de données.

Pourquoi les chiffres de caféine publiés divergent‑ils entre sources ?

Les chiffres de caféine publiés divergent parce que le même nom de boisson peut représenter des tailles de portion différentes, des forces d’infusion différentes, des formulations régionales différentes, ou des conventions de mesure différentes ; ces quatre facteurs concrets expliquent la plupart des différences observées dans le jeu de données. Ces sources de désaccord sont documentées sur les pages individuelles des boissons où le jeu de données indique le nombre utilisé et la provenance de ce nombre.

Les conventions de taille de portion font varier les totaux déclarés : par exemple le jeu de données enregistre Starbucks Pike Place Brewed (Grande) comme 310 mg pour une portion de 473 ml tandis qu’un menu local peut indiquer une taille différente ; la valeur 310 mg dans le jeu de données provient de la fiche nutritionnelle publiée par Starbucks pour une portion Grande de 473 ml et est citée sur la page de la boisson.

Les différences de force d’infusion sont une cause fréquente : le drip coffee de notre jeu de données est à 96 mg pour 240 ml tandis que le pour over est listé à 145 mg pour 240 ml ; les deux valeurs figurent dans le jeu de données et reflètent des forces d’extraction et des ratios mouture/infusion différents. Le jeu de données enregistre drip coffee 96 mg (240 ml) et pour over 145 mg (240 ml) et ces valeurs spécifiques sont disponibles sur leurs pages respectives (Drip coffee, Pour over).

Les formulations régionales ou les différences de recette modifient la caféine déclarée : une entrée Coca-Cola en bouteille affiche 32–34 mg par canette selon l’emballage 330 ml ou 355 ml, et le jeu de données contient à la fois Coca-Cola (330 ml) 32 mg et Coca-Cola (355 ml) 34 mg pour refléter les différences d’emballage et d’étiquetage.

L’arrondissement sur les étiquettes et les différences déclaré vs mesuré créent de petits décalages : les fabricants déclarent parfois des nombres arrondis dans les tableaux nutritionnels et les laboratoires rapportent des valeurs mesurées plus précises ; le jeu de données conserve le nombre déclaré sur l’étiquette lorsque c’est la source publiée et marque les concentrations mesurées lorsque celles‑ci sont disponibles.

Les sources d’ingrédients et les stimulants ajoutés peuvent modifier la caféine au‑delà du café/thé : les boissons énergisantes et les compléments pré‑entraînement utilisent parfois de la caféine anhydre, du guarana ou d’autres ingrédients qui modifient le total en mg et la concentration ; notre jeu de données enregistre le caffeine_mg final tel que déclaré par la marque ou mesuré dans des sources publiques comme les pages produit listées sur les pages détaillées des éléments.

Quelles sont les limites connues de ce jeu de données ?

Ce jeu de données fournit une seule valeur représentative de caffeine_mg par boisson et ne capture pas la variation intra‑lot ou par barista ; l’approche à valeur unique est un choix de conception et signifie que l’export ne peut pas représenter la distribution complète des concentrations pour une boisson. Par exemple le jeu de données liste Cold brew à 200 mg pour 240 ml et Nitro cold brew à 215 mg pour 240 ml, mais les préparations individuelles varieront autour de ces nombres.

La pharmacocinétique de la population et la sensibilité individuelle sont hors du périmètre du jeu de données ; le jeu de données est un tableau de contenu des quantités de caféine par boisson et ne fournit pas de recommandations de dose personnelles ni de conseils médicaux. Les recommandations d’apport quotidien sécurisé sont disponibles auprès des autorités et le jeu de données renvoie à ces recommandations : la US Food and Drug Administration indique 400 mg par jour comme repère pour les adultes en bonne santé (FDA).

Les décaféinés ne sont pas à zéro : le jeu de données enregistre Decaf coffee à 3 mg pour 240 ml, ce qui montre que les préparations décaféinées conservent souvent de faibles traces de caféine et ne doivent pas être supposées totalement exemptes de caféine.

Certaines entrées sont basées sur l’unité et ont serving_ml 0 par commodité (par exemple comprimés et chewing‑gums) ; le jeu de données liste Caffeine pill (200 mg) comme 200 mg et serving_ml 0, ce qui reflète que le volume n’est pas applicable pour ces éléments et constitue une limite pour les comparaisons par volume.

Pas exhaustif ni globalement complet : le jeu de données contient 87 enregistrements sélectionnés pour représenter des boissons et marques courantes et est délibérément limité ; l’export n’a pas pour but d’inclure tous les produits du monde et les utilisateurs doivent considérer la collection comme un échantillon sélectionné plutôt que comme un catalogue exhaustif.

Les différences laboratoire vs déclaré restent possibles : lorsque plusieurs sources fiables divergent, nous sélectionnons la source la plus spécifique et documentons le choix sur la page de la boisson ; pour tout élément vous pouvez trouver le lien de provenance sur la page individuelle et nous contacter si vous disposez d’une mesure contradictoire via /contacts/.

Comment dois‑je citer ou réutiliser ce jeu de données ?

Le jeu de données est licencié sous CC BY 4.0 et requiert une attribution à TrackCaffeine ; CC BY 4.0 est la licence appliquée au jeu de données et est liée ici pour les termes légaux (CC BY 4.0). Le format de citation recommandé est TrackCaffeine Dataset (2026). TrackCaffeine est répété comme cible d’attribution et la page d’export du jeu de données est l’URL canonique à inclure dans cette attribution.

Utilisez cet exemple de courte citation lors de la réutilisation des données : "TrackCaffeine. Open caffeine dataset. CC BY 4.0. https://trackcaffeine.com/dataset/" et incluez un lien vers /dataset/ pour la provenance et la version du jeu de données utilisée. Si vous modifiez des valeurs ou agrégez plusieurs éléments, indiquez la transformation et conservez l’attribution originale à TrackCaffeine comme l’exige la CC BY 4.0 (CC BY 4.0).

La réutilisation commerciale est autorisée sous CC BY 4.0 tant que l’attribution est fournie ; la page de licence liée ci‑dessus explique les obligations légales et la page du jeu de données documente la version du jeu à utiliser dans toute œuvre dérivée.

Quels exemples concrets montrent comment calculer avec le fichier, y compris la décroissance et l’équivalence en tasses de café ?

Vous pouvez calculer la caféine restante au fil du temps en utilisant un modèle d’élimination du premier ordre avec une demi‑vie moyenne de la population de 5.7 heures ; l’élimination du premier ordre est le modèle pharmacocinétique où le taux d’élimination est proportionnel à la concentration courante. Le modèle utilisé ici est remaining = dose × 0.5^(hours ÷ 5.7) et la demi‑vie 5.7 heures est la moyenne de population utilisée dans nos calculateurs.

Exemple 1 : calculer la caféine restante après 6 heures pour Starbucks Pike Place Brewed (Grande). Starbucks Pike Place Brewed (Grande) contient 310 mg dans 473 ml selon le jeu de données, donc remaining = 310 mg × 0.5^(6 ÷ 5.7) ce qui s’évalue en remaining = 310 mg × 0.5^(1.052631579) = 310 mg × 0.482 ≈ 149 mg ; la valeur du jeu de données 310 mg est affichée sur la page de la boisson et l’arithmétique est effectuée avec le modèle d’élimination du premier ordre décrit ci‑dessus.

Exemple 2 : calculer la caféine restante 3 heures après une boisson énergisante de 300 mg comme Bang (Bang est enregistré comme 300 mg pour 473 ml dans le jeu de données). En utilisant remaining = 300 mg × 0.5^(3 ÷ 5.7) = 300 mg × 0.5^(0.526315789) = 300 mg × 0.697 ≈ 209 mg restants ; le jeu de données liste Bang à 300 mg et l’arithmétique utilise ce nombre avec la demi‑vie indiquée ci‑dessus.

Exemple 3 : équivalence en tasses de café : combien de lattes équivalent à un drip coffee ? Le drip coffee est 96 mg pour 240 ml et le Latte est 68 mg pour 240 ml dans le jeu de données. Utilisez ratio = 96 mg ÷ 68 mg = 1.411764706, donc un drip coffee équivaut à environ 1.41 lattes ; les deux valeurs source sont enregistrées sur les pages des boissons Drip coffee (96 mg) et Latte (68 mg).

Exemple 4 : équivalence en shots d’espresso : combien d’espressos simples (63 mg) équivalent à un Starbucks Grande brewed de 310 mg ? Utilisez ratio = 310 mg ÷ 63 mg = 4.920634921, donc environ 4.92 espressos simples équivalent à la portion Grande brewed ; les valeurs numériques 310 mg et 63 mg proviennent des pages respectives Starbucks Pike Place Brewed (Grande) et Espresso (single).

Exemple 5 : utiliser le jeu de données avec les calculateurs. Si vous voulez un calcul interactif de décroissance ou de planification pour le coucher, vous pouvez coller une valeur caffeine_mg depuis le JSON dans les calculateurs à /tools/caffeine-calculator/, comparer deux boissons à /tools/caffeine-comparison/, ou estimer les effets du dernier café avant le coucher avec /tools/last-cup-before-bed/. Chaque calculateur utilise le même modèle d’élimination du premier ordre et le JSON exporté est formaté pour un copier/coller dans ces outils.

Référence concrète sur l’impact sur le sommeil : une étude contrôlée rapporte que 400 mg de caféine pris six heures avant le coucher ont réduit le temps total de sommeil de plus d’une heure ; cette étude est citée ici et est pertinente lorsque vous utilisez le jeu de données pour planifier votre consommation (Drake et al., 2013). Utilisez les valeurs du jeu de données pour calculer à quel point une portion se rapproche de la repère de 400 mg puis servez‑vous de l’étude pour interpréter les impacts potentiels sur le sommeil.

Si vous souhaitez reproduire l’un de ces calculs de manière programmatique, chargez le CSV ou le JSON depuis /dataset/, sélectionnez caffeine_mg pour l’ID que vous voulez, et évaluez remaining = dose × 0.5^(hours ÷ 5.7) avec la dose numérique du jeu de données ; les calculateurs liés sous /tools/ utilisent la même approche et sont destinés à l’exploration interactive.

Pour un accès rapide aux pages de boissons couramment utilisées dans les exemples, voir Espresso (single), Drip coffee, Cold brew, Starbucks Pike Place Brewed (Grande), Bang, Latte, et les calculateurs à /tools/caffeine-calculator/, /tools/caffeine-comparison/, /tools/last-cup-before-bed/.

Les corrections, demandes de nouveaux éléments ou questions de provenance doivent être envoyées via le formulaire de contact à /contacts/, et le journal des modifications du jeu de données ainsi que les notes de méthode sont disponibles sur /about/ où nous décrivons la sélection des sources et la fréquence des mises à jour.

Cette documentation est informative et destinée à la réutilisation des données ; elle ne constitue pas un avis médical. Pour des conseils de santé sur les limites sûres de caféine, consultez des sources réglementaires ou cliniques telles que la US Food and Drug Administration qui indique 400 mg par jour pour les adultes en bonne santé (FDA) ou l’European Food Safety Authority pour des avis régionaux (EFSA, 2015).

Licence et attribution : ce jeu de données est publié sous CC BY 4.0 ; incluez une attribution à TrackCaffeine et un lien vers CC BY 4.0 lorsque vous réutilisez les données. Si vous réutilisez de grandes portions du jeu de données dans un produit public, incluez un lien vers /dataset/ et une brève note de provenance mentionnant TrackCaffeine comme source.