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].

[EX Q]: El paper describe el proceso de evaluación de una aplicación móvil a partir de un conjunto de índices pre-definidos. En las dos primeras páginas se expone el tipo de aplicación móvil y la justificación a la selección de índices. Luego un análisis de los índices, indicando la muestra realizada y la metodología.  * Se extraña una presentación formal de la aplicación móvil, más allá de simplemente expresar su funcionalidad. * La búsqueda de correlaciones entre los distintos índices son obvias y están asociadas claramente a la evaluación por parte de los usuarios. * Desconozco la necesidad de plantear la diferencia entre sexo de la población muestral, no es un dato significativo. * El cuestionario seleccionado * Es poco significativo el encontrar a partir de los datos que la variable que más aporta a la predicción de calidad es la "usabilidad". Este punto es obvio en una aplicación móvil debido a su naturaleza. * Las conclusiones no aportan al trabajo realizado, se debería plantear una posible extensión de la evaluación a dispositivos móviles de tamaño mayor, por ejemplo: tables.  El proceso de medición de calidad que se propone sólo puede ser evaluado en su aplicación en distintas aplicaciones móviles, no solamente en una para mejorar la gestión de pago de los impuestos federales.  Con respecto a la ortografía, es muy común la falta de tilde en varias palabras: solicitó, explicó,  especificó, elaboró, proporcionó, etc.
[EX A]: negative

[EX Q]: El artículo trata la construcción de sistemas de recuperación de imágenes basada en el contenido (de las imágenes), CBIR. Se introduce el problema del CBIR y se presentan algunos algoritmos que permiten acelerar las búsquedas de vecinos más cercanos a un vector de entrada (correspondiente a una imagen) en el espacio de características elegido para representar las imágenes.  Se utilizan características basadas en el color, la respuesta en frecuencia y globales para cada uno de los cuadros locales en los que se divide una imagen de entrada. De esta forma se introduce información de diferentes tipos al sistema CBIR para representar las imágenes.  - El artículo no delimita claramente sus aportaciones. Parece que se aporta algo en cuanto al espacio de características en el que se representan las imágenes y también parece que aporta algo en los algoritmos y estructuras de datos necesarias para acelerar las búsquedas en espacios métricos.  - En general el artículo emplea poco espacio en explicar la aproximación propuesta a CBIR (se dan dos referencias a tesis de máster). En las conclusiones se presentan resultados experimentales, cuando claramente deberían ir en una sección anterior con los experimentos.  - En cuanto a las características visuales empleadas para representar una imagen:    Se echan en falta experimentos que permitan establecer lo que aporta cada una de las características que se plantea utilizar. Esto es, creo que es importante responder a la pregunta ¿Por qué estas y no otras? y también a la pregunta ¿Es alguna de ellas redundante y se podría dejar de utilizar? Si bien es cierto que se utiliza un procedimiento de selección de características, se echa de menos un experimento estableciendo cuál es el efecto de la selección ¿Cuánto se gana en tasa de acierto sobre la utilización del vector completo?  Parece que el espacio de características después de la selección tiene una dimensión de 3078 (sección 2.4). ¿Es así o las 3078 características se han extraído "manualmente"?  - No se entiende el experimento de comparación de sistemas CBIR (sección 2.3). ¿Qué se hace con las 100 imágenes comunes a las bases de datos? ¿Se hace la misma query en todos los sistemas y se mide la precisión y recall utilizando únicamente las 100 imágenes comunes cuando aparecen o no en la respuesta del sistema? Eso no está explicado en absoluto en el artículo.  - Cuando se da un dato como la sensibilidad y especificidad en las conclusiones, hay que decir sobre qué conjunto de datos se ha probado. Es posible hacer una prueba sobre unos datos y obtener un resultado completamente diferente sobre otros. Por tanto sensibilidad y especificidad sin referencia a los datos de los que se ha obtenido carecen de sentido.  - A este revisor le parece que un artículo sobre CBIR no debería pasar por alto desarrollos en Visión por Computadora basados en características locales (ya clásicos) como:    Sivic, J. and Zisserman, A.   Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos   Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (2003)    D. Nistér and H. Stewénius,   Scalable recognition with a vocabulary tree   Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2006)    - Algunas de las referencias, como la [10,11,13], están incompletas ¿A qué se refieren? ¿Un artículo? ¿Un sistema de ejemplo funcionando en una URL?    - El sistema funcionando en la URL que refieren los autores da fallos de ejecución cuando se intenta probar con imágenes extraídas de google images.
[EX A]: neutral

[EX Q]: El artículo es una revisión del estado del arte sobre el procesado 3D desde una nube de puntos. Para ser una revisión del estado del arte se presentan pocos artículos relacionados al tema. No se entrega una descripción clara del procesamiento de la nube de puntos para la reconstrucción. En las aplicaciones faltan referencias asociadas, ya que existen muchos artículos relacionados a aplicaciones de reconstrucción de superficies.  El artículo tiene además algunos problemas de formato y redacción: párrafos no ajustados a ambos lados, abreviaturas que no se entienden (PCL)
[EX A]:
very negative