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].

Input: Consider Input: Interesante paper que muestra el desarrollo de un observatorio astronómico virtual con posibles importantes implicaciones para la comunidad informática nacional. A este respecto sería deseable que durante la presentación se aclarasen aspectos como ¿Está abierta la participación a otras universidades a colaborar en los desafíos que se deriven de este proyecto? ¿Está pensado trabajar con más observatorios en el futuro? ¿Qué lecciones o guías se pueden extraer de la experiencia en la implementación de los otros observatorios virtuales alrededor del mundo, y del provecho que de estos han sacado los investigadores de las ciencias de la computación?

Output: very positive


Input: Consider Input: 1.	Lo que se propone es interesante como una aplicación pero no es un trabajo científico. Además ya no es interesante la aplicación de un Datamart desde el punto de vista técnico como es presentado por el autor pues existe mucha documentación y trabajos al respecto. Por este motivo ahora hay que buscar "otros aspectos (diseño, metodología, etc.)" que hagan interesante un artículo del área Datamart.  2. Hay errores de diseño, por lo cual lo más probable es que los resultados que se muestran estén erróneos.  3. Debe tener cuidado con la sumarización.

Output: very negative


Input: Consider Input: El artículo describe una comparación de dos herramientas que se utilizan en aplicaciones de big data.  El contenido se seguir sin mayores inconvenientes y sigue un orden lógico.  No obstante, se identificaron las siguientes falencias:  - Las pruebas realizadas se hacen en base a un conjunto de datos (grafo) de tamaño reducido, contraviniendo el hecho de que se tratar de comparar herramientas que se utilizan con big data. - El caso de prueba para su solución requiere de mucho cómputo, pero no es un ejemplo de big data. Esto se infiere por el hecho de que el conjunto de datos es un grafo de 31 vértices y 82 nodos.  - En las conclusiones se afirma que se detectó que en Chile el nivel de conocimiento respecto a los problemas generados por big data es exiguo. Esto se sustenta en dos referencias, pero no hay un trabajo propio que sustente esta afirmación, como podría ser una encuesta al mercado nacional.


Output: negative