RUNNING · TRAIL · DATA

RavitoLab

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FORME ACTUELLE
Profil en construction
Tendance
Poids 7 j
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Mes séances

ANALYSE BRUTE

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PRÉPARATION DE COURSE

Nutrition & ravitaillement

MÉMOIRE
Mes plans nutritionnels
1 · Parcours prévu
2 · Prédiction de temps
Modèle hybride RavitoLab apprend tes vitesses réelles par pente à partir des FIT enregistrés. Ton estimation personnelle reste un garde-fou et peut être intégrée au scénario final.
3 · Cibles nutritionnelles

Les valeurs proposées sont des points de départ sportifs, pas une prescription médicale. Ajuste-les selon ta tolérance digestive, ta stratégie habituelle et les conditions.

Conditions avancées
INVENTAIRE

Mes produits

Important Renseigne les valeurs de l’étiquette de tes produits. RavitoLab ne devine pas leur composition.
PARTAGE

Coach / Data Scientist

Le dossier synthétise la séance. Pour une contre-analyse maximale, joins aussi le FIT original dans ChatGPT.


      
PROFIL PHYSIOLOGIQUE

Réglages d’analyse

Ces valeurs améliorent l’interprétation locale. Laisse vide ce que tu ne connais pas.

Poids & composition

Le moteur utilise surtout la moyenne glissante 7 jours et la tendance, pas le poids d’un seul matin.

État du coureur
Les 4 indicateurs essentiels, calculés à partir de tes séances FIT.
/100
Forme Ton niveau d'entraînement construit récemment.
/100
Fatigue La charge accumulée par tes dernières séances.
/100
Fraîcheur Ta capacité estimée à produire un bon effort aujourd'hui.
/100
Durabilité Ta capacité à maintenir ton niveau quand l'effort se prolonge.
Profil nutritionnel

Données facultatives. Elles permettent à RavitoLab de personnaliser automatiquement les cibles sans API externe.

Sans sweat rate ou sodium mesuré, RavitoLab conserve une estimation prudente basée sur la durée et la température.

Test de transpiration

À faire sur une sortie représentative. RavitoLab calcule le sweat rate localement et conserve les derniers tests.

Stock nutrition
Synchronisation

Toutes les données sont centralisées sur ton hébergement OVH et synchronisées entre tes appareils.

Données locales

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