Una base de alimentos muy grande ofrece muchas respuestas y deja la elección en manos del usuario. Calk hace esa selección primero y ofrece un punto de partida útil que todavía puede ajustarse.
Ese catálogo pequeño no proviene de una sola fuente pequeña. Debajo hay tablas nacionales de composición, bases especializadas, artículos científicos, etiquetas de productos envasados y registros de recetas. Cada tipo de fuente cumple una función distinta.
Las tres cifras cuentan cosas distintas. La primera incluye métodos de cocción; no son 2,100 ingredientes sin relación entre sí. La última es material para comprobar los platos, no 10,000 recetas disponibles en la app.
Muchas fuentes. Una sola opción clara#
Tomemos el salmón al horno. Una búsqueda en una base de datos puede mezclar especies distintas, productos de marca, platos de restaurante, entradas de usuarios y métodos de cocción. Calk necesita una opción común de salmón al horno, además de opciones separadas para el salmón crudo, hervido, frito o preparado de otra forma cuando eso cambia el resultado de manera importante.
Eso no significa reunir todas las filas que se parecen a un salmón y sacar un promedio. El salmón con pesto es un plato completo. La trucha es otro pescado. Los datos de una especie concreta de salmón pueden ser útiles, pero no deben cambiar a escondidas la cifra de un salmón al horno común.
Las fuentes compatibles sí pueden completarse entre ellas. Una puede tener buenos datos de proteína y grasa; otra, de yodo o ácidos grasos; y un artículo adecuado puede cubrir un nutriente que las tablas nacionales rara vez miden. Cuando falta un campo, Calk busca otra fuente apropiada.
Salmón al horno: no trucha, no salmón con pesto ni todas las especies mezcladas.
Tomar de cada fuente adecuada los nutrientes que realmente reporta.
La plantilla de comida recibe una opción clara, no una página de filas que compiten entre sí.
Calk selecciona y combina las fuentes adecuadas para reducir la ambigüedad evitable. Un salmón genérico sigue representando una referencia práctica, no cada filete posible.
Fuentes más allá de USDA#
La lista actual incluye más de 40 bases oficiales de composición de alimentos y artículos científicos con referencias comprobables. Entre las fuentes más conocidas están:
Cada tipo de fuente hace un trabajo distinto:
| Tipo de fuente | Para qué la usa Calk |
|---|---|
| Tablas nacionales de composición | Ingredientes básicos, formas de preparación, calorías, macros y micronutrientes que se miden con frecuencia. |
| Tablas especializadas y artículos | Campos que suelen faltar en las tablas generales, como yodo, vitamina K2, espermidina, luteína, zeaxantina y leucina. |
| Etiquetas de fabricantes | Comprobar productos envasados concretos y su fortificación. Las etiquetas no definen el salmón, el pollo o el arroz genéricos. |
| Fuentes de recetas | Establecer un rango de referencia para un plato completo. Un resultado fuera de rango hace que se revisen los ingredientes, el aceite, la salsa, la preparación y las proporciones. |
Ver las fuentes de composición de alimentos por país
| País / región | Fuentes utilizadas | Función principal |
|---|---|---|
| Estados Unidos | USDA FoodData Central: SR Legacy, Foundation Foods y FNDDS; Base de datos de yodo USDA / FDA / NIH; Base de datos de colina del USDA | Composición general, yodo y colina |
| Francia | ANSES-CIQUAL | Macros, micronutrientes y comprobaciones cruzadas |
| Reino Unido | CoFID | Macros, micronutrientes y comprobaciones cruzadas |
| Canadá | Canadian Nutrient File | Micronutrientes y comprobaciones cruzadas |
| Australia | AUSNUT y la Australian Food Composition Database | Macros, micronutrientes y comprobaciones cruzadas |
| Países nórdicos | Norwegian Food Composition Table; Base de datos de la Agencia Sueca de Alimentos; Fineli; Frida | Composición y comprobaciones específicas de micronutrientes |
| Japón | Tablas estándar de composición de alimentos del MEXT | Composición y comprobaciones cruzadas |
| Países Bajos y Chequia | Familia NEVO; Base checa de composición de alimentos / NutriDatabaze | Comprobaciones históricas y locales |
| Indonesia y Rusia | Registros derivados de TKPI; tablas de Skurikhin y Tutelyan mediante reproducciones que identifican sus fuentes | Comprobaciones puntuales de apoyo; no se cuentan como importaciones oficiales directas |
Las tablas nacionales no lo cubren todo. Algunas publicaciones científicas llenan vacíos concretos: hay trabajos sobre poliaminas como la espermidina, formas de vitamina K en lácteos, luteína y zeaxantina y composición de aminoácidos.
Qué nutrientes guarda y calcula Calk#
| Grupo | Datos guardados y calculados |
|---|---|
| Principales | calorías; proteína; grasas; carbohidratos; agua; fibra; azúcar; azúcar añadido; sal |
| Grasas | grasas saturadas, monoinsaturadas, poliinsaturadas y trans; colesterol; omega-3; omega-6; ALA; EPA; DHA |
| Minerales | calcio; hierro; magnesio; yodo; selenio; potasio; zinc |
| Vitaminas | vitaminas A, C, D, E, K1, K2 y B12; folato (B9); niacina (B3); colina |
| Adicionales | cafeína; leucina; luteína; zeaxantina; espermidina |
Una fuente no tiene que aportar todos los campos para ser útil. Puede tener datos confiables de proteína y grasa y no decir nada sobre el yodo; en ese caso, Calk lo busca en otra fuente adecuada.
Primero, el ingrediente. Después, la comida completa#
Tener un buen dato para el pollo no garantiza que la estimación de un curry sea buena. Una vez que los ingredientes forman una plantilla de comida, Calk también comprueba el nivel superior.
¿La fuente describe el mismo alimento y la misma preparación? ¿Qué campos respalda realmente?
Más de 10,000 registros de recetas y nutrición establecen un rango de referencia. Un resultado fuera de rango hace que la comida vuelva a revisarse.
Pruebas separadas comparan las estimaciones de Calk con etiquetas que superaron controles básicos de consistencia: calorías, porción, proteína, grasas, grasas saturadas, carbohidratos, azúcar, fibra y sal.
Las etiquetas de productos envasados son, deliberadamente, una capa de comprobación. Ayudan a contrastar una barra de chocolate, un cereal o un queso con el producto que Calk pretende representar; no se usan para fijar el valor genérico de un ingrediente básico. El resultado mide el grado de coincidencia con la etiqueta, no la precisión de laboratorio del alimento dentro del paquete.
La comprobación publicada de Calk compara 1,803 variantes de platos con referencias revisadas de recetas y nutrición. Mide el grado de coincidencia con esas referencias, no la composición exacta del plato que tiene delante.
El 81% de las variantes de platos probadas difiere en no más de un 10% respecto de una referencia seleccionada entre recetas y datos nutricionales; el 99,7% difiere en no más de un 20%. Sin pesar la comida todos los días.
Los rangos detallados, los resultados de productos envasados y los límites relacionados con las porciones aparecen en ¿Qué tan preciso es Calk?.
Qué ofrece todo este trabajo#
El resultado dentro de la aplicación es sencillo: un salmón al horno, uno hervido y uno frito. Una plantilla de comida reutiliza esas opciones, recalcula el plato completo cuando tú cambias una elección y conserva suficiente detalle para el informe mensual.
Lo que estos datos todavía no pueden saber#
- Tu porción exacta. Calk puede mostrar con claridad el cálculo de la comida, pero no puede ver cuánto comiste.
- La receta oculta de un restaurante. El aceite, el azúcar y las proporciones que nadie observó siguen siendo estimaciones.
- La etiqueta exacta de todas las marcas. Para un paquete concreto, una etiqueta vigente y bien transcrita puede ser más exacta que un modelo genérico del alimento.
- Todas las comidas regionales. El catálogo sigue creciendo. Si falta un ingrediente o una comida, escribe a support@calk.me.
Calk ordena las fuentes antes de mostrar una cifra, mantiene separados los alimentos incompatibles, comprueba la comida completa y señala lo que todavía no se sabe. Así, el catálogo se mantiene pequeño sin depender de una sola fuente de datos.