Kafein veri kümesi

Dosyada ne var ve her alan ne anlama geliyor?

Dosya, bu sayfada barındırılan 87 içeceğin açık veri kümesinin yayımlanmış JSON ve CSV dışa aktarımıdır ve id, name, brand, category, serving_ml, caffeine_mg, caffeine_per_100ml, scales_with_volume ve is_decaf alanlarını içerir. Veri kümesi, bu sayfada yayımlanan 87 kayıtlı içecek tablosudur.

Dosya formatı her içecek için bir kayıt içerir; dosyadaki her kayıt CSV’deki bir satırla ve JSON’daki bir nesneyle doğrudan eşleşir ve veri kümesi 8 kategoride toplam 87 kayıt sayar: espresso 12, brewed 8, coffeeShop 20, energy 15, tea 11, soda 11, preworkout 5 ve other 5 (kategori sayıları veri kümesinin bir parçasıdır). Bu sayıların her biri veri kümesinde kaydedilmiştir ve /dataset/ dışa aktarımı aracılığıyla programatik olarak filtrelemeye açıktır.

id, JSON ve CSV’de bir kaydı aramak için kullanılan kısa makine tanımlayıcısıdır. id alanı 87 kaydın her biri için benzersizdir ve veri kümesine karşı programatik birleştirmeler için birincil anahtardır.

name, halka açık içecek sayfalarında görüldüğü gibi insan tarafından okunabilir içecek adıdır; örneğin Espresso (single) sayfasında isim "Espresso (single)" olarak görünür ve sayfa 63 mg bildirir; bu 63 mg değeri veri kümesinde o öğe için caffeine_mg alanında kaydedilmiştir.

brand, ticari sahibi veya kaynağı belirtir; gerekli olmadığında boş bir string olabilir; örneğin Starbucks Pike Place Brewed (Grande) satırı veri kümesinde brand alanında Starbucks’ı ve caffeine_mg alanında 310 mg’ı listeler.

category, her kaydı sekiz gruptan birine sınıflandıran kategorik gruptur (espresso, brewed, coffeeShop, energy, tea, soda, preworkout, other); category, sayıları toplamak için kullanılan kategorik bir etikettir (veri kümesi 12 espresso öğesi, 8 brewed öğesi vb. içerir) ve bu sayımlar veri kümesi başlığında listelenir.

serving_ml, porsiyon hacmini mililitre cinsinden belirtir. Örneğin Espresso (single) için serving_ml 30 ml, Starbucks Pike Place Brewed (Grande) için serving_ml 473 ml’dir; her iki sayı da veri kümesinde kaydedilmiştir.

caffeine_mg, porsiyon başına mutlak kafein miktarını miligram cinsinden gösterir. Caffeine_mg, her porsiyona atanan sayısal kafein değeridir; örneğin veri kümesi Espresso (single) için caffeine_mg 63 mg ve Starbucks Pike Place Brewed (Grande) için 310 mg kaydeder.

caffeine_per_100ml, uygun ve mevcut olduğunda 100 ml başına normalize edilmiş kafein konsantrasyonunu mg/100 ml cinsinden ifade eder; caffeine_per_100ml, farklı porsiyon boyutları arasında yoğunluğu karşılaştırmak için kullanılan konsantrasyon metriğidir ve bu değer Cold brew (83.3 mg/100 ml) ve Drip coffee (40 mg/100 ml) gibi girdiler için veri kümesinde saklanır.

scales_with_volume, kafein değerinin hacimle yaklaşık olarak lineer ölçeklenip ölçeklenmeyeceğini belirten bir boolean bayraktır (true/false). Scales_with_volume, konsantrasyonun kabaca sabit olduğu basit demleme kahveler için true’dur; tek espresso şutu gibi birim bazlı öğeler için false’dur, çünkü kafein ml’ye oranla değil şot bazındadır.

is_decaf, dekafeinasyonla hazırlanmış içecekleri işaretleyen bir boolean bayraktır; is_decaf dekaf öğeler için true’dur ve veri kümesinde örneğin Decaf coffee için caffeine_mg 3 mg ve is_decaf true olarak gösterilir.

Bir değer veri kümesine nasıl girer ve bir aday ne zaman elenir?

Değerler yalnızca belgelenmiş bir kaynak kontrol edildikten ve belirgin bir porsiyon büyüklüğü tanımlandıktan sonra eklenir; girdiler tedarikçi etiketleri, yayımlanmış menü besin bilgileri, USDA FoodData Central gibi laboratuvar analizleri veya mevcutsa hakemli ölçümlerden gelir. USDA FoodData Central, beyan edilen veya ölçülmüş değerler için kullanılan referans kaynaklardan biridir ve bu kaynak kullanıldığında öğe sayfalarında açıkça atıf yapılır (USDA FoodData Central).

Dahil edilme, doğrulanabilir sayısal bir caffeine_mg ve sabit bir serving_ml veya öğenin neden birim bazlı olduğuna dair net bir gerekçe gerektirir (örneğin espresso şutları veya kafein hapları). Doğrulanabilir bir porsiyonu veya sayısal kafein değeri olmayan kayıtlar elenir ve halka açık dışa aktarıma eklenmez.

Üretici tarafından beyan edilen değerleri (besin etiketleri veya yayımlanmış menüler) kabul ediyoruz, ancak bu etiketler porsiyon tanımıyla uyumlu olmalıdır; örneğin 300 ml şişede 200 mg listelenen bir beyan yalnızca şişe boyutu açıkça belirtildiğinde ve serving_ml ile eşleştiğinde kaydedilir ve her böyle ekleme içecek sayfasında kaynağı belirtir.

USDA tarafından indekslenen gibi bağımsız laboratuvar ölçümlerini kabul ediyoruz, ancak analiz birimleri serving_ml ile tutarlı olduğunda; USDA veya hakemli bir yöntem mg/100 ml cinsinden bir konsantrasyon rapor ederse, bunu kayıtlı serving_ml için caffeine_mg değerine çeviririz ve orijinal analizi içecek sayfasında ve veri kümesi meta verisinde atıf yaparız (USDA FoodData Central).

Porsiyon büyüklüğünün belirsiz olduğu durumlarda (örneğin standart bir porsiyonu olmayan menü aralığı), kaynağın ölçülebilir bir yönteme dayanmayan anekdot niteliğinde olduğu durumlarda veya bildirilen değer, uzlaşma olmaksızın birden çok güvenilir kaynağın tespit ettiğiyle çeliştiğinde aday değerler elenir. Büyük değişkenlik gösteren ve temsil edici bir porsiyonu olmayan öğeler, güvenilir tek bir değer belirlenene kadar hariç tutulur.

Biz porsiyon büyüklükleri veya caffeine_mg uydurmuyoruz; dışa aktarılan dosyadaki her sayı yazılmış veri kümesi satırlarıyla desteklenir ve kaynak üretici beyanıysa, içecek sayfası mevcut olduğunda altta yatan menüye veya etikete bağlantı verir.

Düzeltmeler ve itirazlar, hakkında sayfasında açıklanan düzeltme süreci ve iletişim formu aracılığıyla ele alınır; yöntemi görmek için /about/, veri düzeltmesi göndermek için /contacts/ sayfalarına bakın.

Neden yayımlanmış kafein rakamları kaynaklar arasında farklılık gösteriyor?

Yayımlanmış kafein rakamları, aynı içecek adının farklı porsiyon boyutlarını, farklı demleme güçlerini, farklı bölgesel formülasyonları veya farklı ölçüm uygulamalarını temsil edebilmesinden dolayı uyuşmazlık gösterir; bu dört somut faktör veri kümesinde gözlenen farkların çoğunu açıklar. Bu uyuşmazlık kaynakları, veri kümesinin kullandığı sayıyı ve bu sayının kökenini listeleyen bireysel içecek sayfalarında belgelidir.

Porsiyon boyutu uygulamaları bildirilen toplamları değiştirir: örneğin veri kümesi Starbucks Pike Place Brewed (Grande) için 473 ml porsiyonda 310 mg kaydederken yerel bir menü farklı bir boyutu bildirebilir; veri kümesindeki 310 mg değeri Starbucks’ın 473 ml Grande porsiyon için yayımlanmış besin bilgilerine dayanır ve içecek sayfasında atıf yapılmıştır.

Demleme gücü farklılıkları sık karşılaşılan bir nedenidir: veri kümesindeki drip coffee 240 ml için 96 mg iken pour over 240 ml için 145 mg olarak listelenmiştir; her iki değer de veri kümesinde yer alır ve farklı ekstraksiyon güçlerini ile öğütme/demleme oranlarını yansıtır. Veri kümesi drip coffee için 96 mg (240 ml) ve pour over için 145 mg (240 ml) kaydeder; bu spesifik değerler ilgili sayfalarda bulunabilir (Drip coffee, Pour over).

Bölgesel formülasyonlar veya tarif farklılıkları beyan edilen kafeini değiştirir: bir şişelenmiş Coca-Cola girdisi, 330 ml veya 355 ml ambalajlamaya bağlı olarak kutu başına 32–34 mg gösterir ve veri kümesinde ambalajlama ve etiketleme farklılıklarını yansıtmak için hem Coca-Cola (330 ml) 32 mg hem de Coca-Cola (355 ml) 34 mg bulunur.

Etiket yuvarlamaları ve beyan edilen ile ölçülen arasındaki farklar küçük uyumsuzluklar yaratır: üreticiler bazen besin tablolarında yuvarlanmış sayılar beyan ederken laboratuvarlar daha yüksek hassasiyetle ölçülmüş değerler rapor eder; veri kümesi, yayımlanan kaynak beyanıysa beyan edilen etiket numarasını korur ve mevcutsa ölçülen konsantrasyonları işaretler.

İçerik kaynakları ve eklenen uyarıcılar kafeini kahve/çayın ötesinde değiştirebilir: enerji içecekleri ve pre-workout takviyeleri bazen kafein anhidrus, guarana veya toplam mg ve konsantrasyonu değiştiren diğer bileşenler kullanır; veri kümesi son caffeine_mg değerini marka tarafından beyan edildiği veya öğe detay sayfalarında listelenen ürün etiket sayfaları gibi halka açık kaynaklarda ölçüldüğü şekilde kaydeder.

Bu veri kümesinin bilinen sınırlamaları nelerdir?

Bu veri kümesi her içecek için tek bir temsilci caffeine_mg sağlar ve parti içi veya barista başına değişimi yakalamaz; tek-değer yaklaşımı tasarım tercihidir ve dışa aktarımın bir içeceğin konsantrasyon dağılımının tamamını temsil edemeyeceği anlamına gelir. Örneğin veri kümesi Cold brew’u 240 ml için 200 mg ve Nitro cold brew’u 240 ml için 215 mg olarak listeler, ancak bireysel hazırlıklar bu sayıların etrafında değişecektir.

Nüfus farmakokinetiği ve bireysel duyarlılık veri kümesinin kapsamı dışındadır; veri kümesi içecek kafein miktarlarının bir içerik tablosudur ve kişisel dozlama önerileri veya tıbbi rehberlik sağlamaz. Güvenli günlük alım rehberliği düzenleyici kuruluşlardan edinilebilir ve veri kümesi bu rehberliğe atıf yapar: US Food and Drug Administration sağlıklı yetişkinler için günde 400 mg’ı bir rehberlik olarak listeler (FDA).

Dekaf öğeler sıfır değildir: veri kümesi Decaf coffee’yi 240 ml için 3 mg olarak kaydeder; bu, dekafe edilmiş hazırlıkların genellikle küçük bir artık kafein içerdiğini ve kafeinsiz olarak varsayılmaması gerektiğini gösterir.

Bazı kayıtlar birim bazlıdır ve kolaylık olması için serving_ml 0 olarak listelenir (örneğin haplar ve sakız); veri kümesi Caffeine pill (200 mg) öğesini 200 mg ve serving_ml 0 olarak listeler; bu, hacmin bu öğelere uygulanabilir olmadığı ve hacim başına karşılaştırmalar için bir sınırlama olduğu anlamına gelir.

Tüm ürünleri kapsamaz veya küresel olarak kapsamlı değildir: veri kümesi, yaygın içecekleri ve markaları temsil etmek üzere seçilmiş 87 kayıt içerir ve kasıtlı olarak sınırlıdır; dışa aktarım dünya çapındaki her ürünü deneme amacı taşımaz ve kullanıcılar koleksiyonu kapsamlı bir katalog yerine kürate edilmiş bir örnek olarak değerlendirmelidir.

Laboratuvar ile beyan arasındaki farklar hâlâ mümkün olabilir: birden çok güvenilir kaynak anlaşmazlık gösterdiğinde en spesifik kaynağı seçer ve seçimi içecek sayfasında belgeleriz; herhangi bir öğe için köken bağlantısını bireysel sayfada bulabilir ve çelişkili bir ölçümünüz varsa /contacts/ üzerinden bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Bu veri kümesini nasıl atıflandırmalı veya yeniden kullanmalıyım?

Veri kümesi CC BY 4.0 lisansı altındadır ve TrackCaffeine’a atıf gerektirir; CC BY 4.0 veri kümesine uygulanan lisans olup yasal koşullar için burada bağlantılıdır (CC BY 4.0). Önerilen atıf formatı TrackCaffeine Dataset (2026)’dir. TrackCaffeine atıf hedefi olarak tekrarlanır ve veri kümesi dışa aktarım sayfası bu atıfa dahil edilmesi gereken kanonik URL’dir.

Veriyi yeniden kullanırken kısa atıf örneğini şu şekilde kullanın: "TrackCaffeine. Open caffeine dataset. CC BY 4.0. https://trackcaffeine.com/dataset/" ve kaynak ve kullanılan veri kümesi sürümü için /dataset/ sayfasına bir bağlantı ekleyin. Değerleri değiştirir veya birden çok öğeyi toplarsanız dönüşümü not edin ve CC BY 4.0 gereği orijinal atfı TrackCaffeine olarak muhafaza edin (CC BY 4.0).

Ticari yeniden kullanım, atıf sağlandığı sürece CC BY 4.0 kapsamında izinlidir; yukarıda bağlantılı lisans sayfası yasal yükümlülükleri açıklar ve veri kümesi sayfası herhangi bir türev çalışmada kullanılan veri kümesi sürümünü belgelemelidir.

Dosyayla nasıl hesap yapılacağına dair çalışmış örnekler, bozunma ve kahve-fincan eşdeğerliği dahil olmak üzere nelerdir?

Kalan kafeini zaman içinde hesaplamak için nüfus-ortalama yarı ömür 5.7 saat olan bir birinci dereceden eliminasyon modeli kullanabilirsiniz; birinci dereceden eliminasyon, eliminasyon hızının mevcut konsantrasyona orantılı olduğu farmakokinetik modeldir. Burada kullanılan model remaining = dose × 0.5^(hours ÷ 5.7) şeklindedir ve yarı ömür 5.7 saat hesaplayıcılarımızda kullanılan nüfus-ortalama değerdir.

Örnek 1: Starbucks Pike Place Brewed (Grande) için 6 saat sonra kalan kafeini hesaplayın. Veri kümesine göre Starbucks Pike Place Brewed (Grande) 473 ml’de 310 mg olduğundan remaining = 310 mg × 0.5^(6 ÷ 5.7) olur; bu remaining = 310 mg × 0.5^(1.052631579) = 310 mg × 0.482 ≈ 149 mg olarak değerlendirilir; veri kümesi değeri 310 mg içecek sayfasında gösterilir ve aritmetik yukarıda kaydedilen birinci dereceden modelle yapılır.

Örnek 2: 300 mg’lık bir enerji içeceği (örneğin Bang, veri kümesinde 473 ml için 300 mg olarak kayıtlı) için 3 saat sonra kalanı hesaplayın. remaining = 300 mg × 0.5^(3 ÷ 5.7) = 300 mg × 0.5^(0.526315789) = 300 mg × 0.697 ≈ 209 mg kalan olur; veri kümesi Bang’i 300 mg olarak listeler ve aritmetik veri kümesi sayısıyla yukarıdaki yarı ömür modeli kullanılarak yapılır.

Örnek 3: kahve fincanı eşdeğerliği: bir drip coffee kaç latte eder? Veri kümesinde drip coffee 240 ml için 96 mg ve Latte 240 ml için 68 mg olarak verilmiştir. ratio = 96 mg ÷ 68 mg = 1.411764706 kullanın, böylece bir drip coffee yaklaşık 1.41 latte ile eşdeğerdir; her iki kaynak sayısı ilgili içecek sayfalarında kaydedilmiştir (Drip coffee 96 mg ve Latte 68 mg).

Örnek 4: espresso şot eşdeğerliği: bir Starbucks Grande brewed 310 mg kaç tek espressoya (63 mg) eşittir? ratio = 310 mg ÷ 63 mg = 4.920634921 kullanın, yani yaklaşık 4.92 tek espresso Grande brewed porsiyonuna eşittir; sayısal girdiler 310 mg ve 63 mg ilgili içecek sayfalarından gelir (Starbucks Pike Place Brewed (Grande) ve Espresso (single)).

Örnek 5: veri kümesini hesaplayıcılarla kullanma. Eğer etkileşimli bozunma veya yatma zamanı planlaması yapmak isterseniz JSON’dan bir caffeine_mg değeri kopyalayıp /tools/caffeine-calculator/ sayfasındaki hesaplayıcılara yapıştırabilir, iki içeceği /tools/caffeine-comparison/ sayfasında karşılaştırabilir veya yatmadan önceki son fincan etkisini /tools/last-cup-before-bed/ ile tahmin edebilirsiniz. Her hesaplayıcı aynı birinci dereceden eliminasyon modelini kullanır ve dışa aktarılan JSON bu araçlara yapıştırma için uygun formatta düzenlenmiştir.

Somut uyku-etkisi atıfı: kontrollü bir çalışma, yatmadan altı saat önce alınan 400 mg kafeinin toplam uyku süresini bir saatten fazla azalttığını rapor etmiştir; bu çalışma burada atıf yapılmıştır ve veri kümesini kullanarak alımı planlarken önemlidir (Drake et al., 2013). Bir porsiyonun 400 mg rehberliğine ne kadar yakın olduğunu hesaplamak için veri kümesi değerlerini kullanın ve potansiyel uyku etkilerini yorumlamak için çalışmayı referans alın.

Bu hesaplamaların herhangi birini programatik olarak tekrarlamak isterseniz, CSV veya JSON’u /dataset/’ten yükleyin, istediğiniz ID için caffeine_mg’yi seçin ve remaining = dose × 0.5^(hours ÷ 5.7) formülünü veri kümesinden alınan sayısal dozla değerlendirin; /tools/ altındaki hesaplayıcılar aynı yaklaşımı kullanır ve etkileşimli keşif için tasarlanmıştır.

Örneklerde kullanılan yaygın içecek sayfalarına hızlı başvuru için bkz. Espresso (single), Drip coffee, Cold brew, Starbucks Pike Place Brewed (Grande), Bang, Latte ve hesaplayıcılar /tools/caffeine-calculator/, /tools/caffeine-comparison/, /tools/last-cup-before-bed/.

Düzeltmeler, yeni öğe istekleri veya kaynak soruları için lütfen /contacts/ iletişim formu aracılığıyla gönderin; veri kümesi değişiklik günlüğü ve yöntem notları kaynağın seçimi ve güncelleme sıklığını açıkladığımız /about/ sayfasında mevcuttur.

Bu dokümantasyon bilgilendiricidir ve veri yeniden kullanımı amaçlıdır; tıbbi tavsiye değildir. Güvenli kafein sınırlarıyla ilgili sağlık rehberliği için düzenleyici veya klinik kaynaklara başvurun, örneğin US Food and Drug Administration sağlıklı yetişkinler için günde 400 mg’ı listeler (FDA) veya bölgesel görüşler için European Food Safety Authority’ye bakın (EFSA, 2015).

Lisans ve atıf: bu veri kümesi CC BY 4.0 altında yayımlanmıştır; veriyi yeniden kullandığınızda TrackCaffeine’a atıf ekleyin ve CC BY 4.0 bağlantısını verin. Veri kümesinin büyük bölümlerini halka açık bir üründe yeniden kullanırsanız, lütfen /dataset/ sayfasına bir bağlantı ve TrackCaffeine’ı kaynak olarak belirten kısa bir köken notu ekleyin.