Oura के साथ अपना वर्कआउट रिकॉर्ड करें – Oura मदद

Oura के साथ अपना वर्कआउट रिकॉर्ड करने के लिए तैयार हैं? ऐसे करें:

ऑटोमेटिक एक्टिविटी डिटेक्‍शन

वर्कआउट रिकॉर्ड करने का सबसे आसान तरीका है ऑटोमेटिक एक्टिविटी डिटेक्‍शन (AAD). बस वर्कआउट के दौरान अपनी Oura Ring पहने रखें, और उसकी पूरी डिटेल्स आपको ऐप में दिखेंगी, जैसे कि आपने कौन सी एक्टिविटी की, कितनी देर तक की, और वो कितनी इंटेंस थी.

अगर आप अपने रूट और दूरी की डिटेल्स रिकॉर्ड करना चाहते हैं, तो एक्टिविटी शुरू करने से पहले लोकेशन सर्विसेज़ ऑन कर लें और अपना फ़ोन साथ रखें. वरना, आप अपना फ़ोन घर पर छोड़ सकते हैं और रिंग फिर भी आपकी बाकी एक्टिविटी की डिटेल रिकॉर्ड कर लेगी.

AAD के साथ एक्टिविटी ट्रैकिंग शुरू या बंद करने के लिए आपको कुछ भी करने की ज़रूरत नहीं है—बस जब आप एक्टिविटी पूरी कर लें, तो डिटेक्ट की गई एक्टिविटी को कन्फ़र्म कर दें. आप डिटेक्ट की गई किसी भी एक्टिविटी को एडिट कर सकते हैं ताकि उसका टाइम, ड्यूरेशन और टाइप एकदम सही रहे, या फिर आप चाहें तो उसे पूरी तरह से हटा भी सकते हैं.

Oura अपने आप कई आम तरह की एक्टिविटीज़ को डिटेक्ट कर सकता है. AAD किसी एक्टिविटी को रिकॉर्ड करने के लिए ज़रूरी है कि वह कम से कम 10 मिनट की हो. ऐसी कुछ एक्टिविटीज़ जिनमें हाथों का मूवमेंट कम होता है (जैसे कि योग), शायद वे हमेशा ठीक से डिटेक्ट नही हो पाएं. अगर आपको AAD के ज़रिए वर्कआउट रिकॉर्ड करने में कोई परेशानी हो रही है, तो Oura ऐप में वर्कआउट रिकॉर्डिंग को ख़ुद शुरू और बंद करने का एक और ऑप्शन भी है (नीचे देखें).

वर्कआउट हार्ट रेट रिकॉर्ड करें

अगर AAD आपका वर्कआउट डिटेक्ट नहीं कर पा रहा है, तो आप ख़ुद भी इसे रिकॉर्ड कर सकते हैं, इसके लिए Oura ऐप के 'Today' टैब में नीचे दाईं ओर दिए गए + मेनू पर टैप करें और वर्कआउट शुरू करने से पहले “Record workout HR” चुनें.

जब आपकी एक्टिविटी पूरी हो जाए, तो ऐप में उसे स्टॉप करना याद रखें, नहीं तो रिंग की बैटरी जल्दी ख़त्म हो सकती है.

किसी एक्टिविटी को मैन्युअली डालें

अगर ऊपर दिए गए ऑप्शंस से आपका वर्कआउट रिकॉर्ड नहीं हो पाता है, तो आप वर्कआउट पूरा करने के बाद ख़ुद भी किसी एक्टिविटी को मैन्युअली जोड़ सकते हैं. Oura ऐप के 'Today' टैब में नीचे दाईं ओर दिए गए + मेनू पर टैप करें और "Add an activity" चुनें, इसके बाद अपनी एक्टिविटी का टाइप, ड्यूरेशन और इंटेंसिटी सिलेक्ट करें.

एक्टिविटीज़ को आप कभी भी ख़ुद से जोड़ सकते हैं, उसमें बदलाव कर सकते हैं या उसे डिलीट कर सकते हैं, किसी भी दिन और किसी भी वक़्त, यहाँ तक कि पिछले दिनों की एक्टिविटी को भी.

ध्यान दें कि AAD या "Record workout HR" सेशन में दिखने वाली कैलोरी की वैल्यू आपके चुने हुए एक्टिविटी टाइप, ड्यूरेशन और इंटेंसिटी के आधार पर तय की जाती है (हार्ट रेट के आधार पर). अगर सेशन के दौरान हार्ट रेट उपलब्ध नहीं होता है, तो इंटेंसिटी अपने-आप “मॉडरेट” सेट हो जाती है और कैलोरी वैल्यू उस एक्टिविटी के एवरेज कैलोरी बर्न रेट के हिसाब से कैलकुलेट की जाती है. इस तरह के वर्कआउट के लिए आप एक्टिविटी की इंटेंसिटी को एडिट नहीं कर सकते.

मैन्युअली डाली गई क्टिविटीज़ के लिए, कैलोरी वैल्यू चुनी गई एक्टिविटी टाइप, समय और इंटेंसिटी (जैसे आसान, मॉडरेट या मुश्किल) से कैलकुलेट की जाती है. मैन्युअली डाली गई एक्टिविटीज़ को आप बाद में एडिट कर सकते हैं और उनका इंटेंसिटी लेवल बदल सकते हैं.

Oura के साथ दूसरे वियरेबल्स का इस्तेमाल करना

अगर आप वर्कआउट के दौरान कोई दूसरा वियरेबल इस्तेमाल करते हैं, तो आप हमारे थर्ड-पार्टी इंटीग्रेशन के ज़रिए अपनी एक्टिविटी का डेटा Oura ऐप में ला सकते हैं. सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होने वाले इंटीग्रेशन में Apple Health, Android का Health Connect और Strava शामिल हैं.

अगर आप पहले से किसी दूसरे डिवाइस से अपनी एक्टिविटीज़ ट्रैक कर रहे हैं, तो Oura पहचान लेगा कि वही एक्टिविटी दोबारा डिटेक्ट हुई है और इसे सिर्फ़ एक बार दिखाएगा ताकि डबल काउंटिंग को रोका जा सके. Oura में मैन्युअली जोड़ी गई एक्टिविटीज़ को सबसे ज़्यादा प्राथमिकता दी जाती है, उसके बाद थर्ड-पार्टी डिवाइसेज़ से इम्पोर्ट की गई एक्टिविटीज़ आती हैं, और फिर Oura के AAD से जुड़ी एक्टिविटीज़.

हो सकता है कि दूसरी डिवाइस या ऐप्स आपके स्टेप्स कुछ कम या ज़्यादा दिखाएँ, क्योंकि उनके स्टेप्स कैलकुलेट करने का और उन्हें कैटेगरी में बाँटने का तरीका अलग होता है. कई ट्रैकर्स में 'एक्टिविटी' माने जाने का पैमाना अलग होता है, वहीं कुछ ट्रैकर्स हर तरह की हरकतों को स्टेप्स ही मान लेते हैं.

हम हमेशा यही सलाह देते हैं कि आप अपना डेटा देखने के लिए किसी एक ही डिवाइस का इस्तेमाल करें, अलग-अलग डिवाइस की तुलना न करें, क्योंकि उनके सेंसर, मैन्युफ़ैक्चरिंग प्रोसेस, और डेटा कैलकुलेट करने के तरीके अलग-अलग होते हैं. एक ही डिवाइस के डेटा पर गौर करने से आपको अपने पैटर्न समझने में आसानी होगी, क्योंकि आप उसकी तुलना उसी डिवाइस से मिले अपनी पुरानी बेसलाइन रीडिंग से कर पाएंगे.