Definition: You are given a paper review either in Spanish or English language. Based on the given review, evaluate the paper by classifying it to one of the five classes: (1) very negative, (2) negative, (3) neutral, (4) positive, and (5) very positive. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

Positive Example 1 -
Input: El artículo presenta un interesante desarrollo de un caso, como una propuesta más de metodología de inicio para la didáctica de la lógica de programación. Las conclusiones presentadas no tienen mucho fundamento en términos del logro del objetivo de inducir de esta manera el razonamiento lógico.
Output: very positive

Positive Example 2 -
Input: Paper fácil de leer y bien escrito.  Está en la línea de los trabajos de INFONOR.  Sin embargo, no queda claro cómo aplica la 'Teoría de la relevancia', es demasiado escueto en este ámbito del artículo que a mi parecer es lo más importante. Por lo que no es posible dar una opinión certera sobre el trabajo.  Se sugiere expandir la sección 2.2, en lo referente a cómo los aspectos para determinar la relevancia son utilizados o mezclados para determinar si una 'news' es relevante o no.  La herramienta elaborada es interesante como también los elementos utilizados en su desarrollo.
Output: neutral

Negative Example 1 -
Input: Unless there is a strong info sci and business IT community for the conference, and unless the paper addresses its shortcomings (which are significant) - it just doesn't measure up.
Output: positive

Negative Example 2 -
Input: El artículo presenta un interesante desarrollo de un caso, como una propuesta más de metodología de inicio para la didáctica de la lógica de programación. Las conclusiones presentadas no tienen mucho fundamento en términos del logro del objetivo de inducir de esta manera el razonamiento lógico.
Output: very negative

Now complete the following example -
Input: El artículo presenta un experimento que compara distintas arquitecturas de navegación para un robot móvil. Se describen las arquitecturas (algoritmos, enfoques) utilizados, así como las métricas definidas para evaluar la performance en la navegación. Los resultados son analizados estadísticamente utilizando análisis de varianza.  El artículo está bien escrito y el experimento se presenta en forma clara. Las referencias bibliográficas parecen son adecuadas. En la introducción se justifica correctamente los objetivos de comparación y se describen en forma general los enfoques posibles para la navegación de un robot.  La selección de métricas está justificada e intenta ir más allá de una combinación de mediciones simples. El experimento está bien descrito, aunque se podría explicar por qué no se incluyeron otras configuraciones de obstáculos en la observación. Los métodos estadísticos (análisis de varianza) están aplicados correctamente, aunque se podría incluir un análisis de la normalidad en la distribución.  Uno de los puntos débiles del trabajo es que hace falta una discusión más profunda de los resultados. Más allá de indicar que uno de las arquitecturas tiene mejor rendimiento, se debería discutir las razones y realizar nuevas conjeturas.  La generalización de los resultados y la discusión de amenazas a la validez debe ser parte de la discusión. Por ejemplo: ¿En qué tipo de obstáculos funciona mejora cada algoritmo? ¿Cuál es el esfuerzo de programación de cada uno de las arquitecturas? ¿Cuáles son los objetivos de navegación de alto nivel del robot (comportamiento deliberativo)?
Output: 


Answer: positive