In this task, you are given a set of paper reviews in English and Spanish language. Based on given reviews, your job is to generate decision, i.e., "accept" or "reject" for the given paper. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

[EX Q]: Review_1: El artículo describe un conjunto de técnicas de extracción de datos principalmente encontradas en herramientas ETL, menciona las redes sociales que en principio señala como fuentes de datos para un estudio, pero que definitivamente no aplica o al menos no muestra su aplicación y resultados, lo mismo ocurre con las bases de datos NoSQL que menciona pero que se observa y describe un trabajo con ellas.  Si bien es cierto que se trata de una revisión, más parece un material docente para impartir una clase introductoria de ETL. Yo sugeriría aprovechar esta revisión preliminar para proponer una metodología de trabajo en redes sociales, además de establecer los pasos a seguir en este metodología para una extracción eficiente de datos desde los repositorios de redes sociales señaladas, quizás comparar el desempeño y utilidad de las técnicas en cada red social y evaluar que técnicas ETL son más apropiadas pero de manera empírica.  También se debe señalar que tiene algunos errores de redacción, repetición de artículos y palabras. Review_2: El artículo no refleja cabalmente lo indicado en el título "Revisión de técnicas de extracción de información en redes sociales sobre bases de datos NoSQL", ya que sólo se trata de una mirada general a las redes sociales y a los sistemas de persistencia de datos que utilizan (basado en sabd noSQL). Más que técnicas de extracción, se hace revisión al conocido proceso ETL utilizado en Datawarehouse, proponiendo su uso en redes sociales. El principal aporte, lo constituye una propuesta de seis pasos para la extracción de información desde redes sociales, los que se centran en tópicos conocidos, obviando los principales problemas que esto involucra, entre los que se encuentra el acceso a los datos.  Redacción (revisar numeración de páginas): (página 2) "del mundo del de los datos"  (página 5) "que aunque sean gratuitos con la finalidad principal de recolectar datos personales de los usuarios" Review_3: El trabajo es interesante. Se nota que se invirtió bastante tiempo en la revisión bibliográfica del tema. El aporte es que permite revisar las técnicas de extracción de información para bases de datos noSQL. Una vez que se apliquen las técnicas se encontraran nuevos desafíos que se pueden "ver" sólo al momento de la implementación. Por otro lado el riesgo está en cuantos investigadores están trabajando en el tema en distintas partes. Esto debido a que es un tema de línea principal. ¿Qué hay implementado al respecto? ¿Vale la pena aplicar las técnicas? Una mirada a estos aspectos es importante para no encontrar sorpresas en la implementación.  El trabajo está bien presentado y es claro.  Hay algunos errores: - Los números de páginas no están correlativos. Después de la página 5 vuelve a la página 3. - El esquema de la figura 2 indica que la " selección de fuentes" y " procesamiento:calidad de datos" son actividades de " 1. Determinación de objetivos". Sin embargo en la redacción están asociadas a "2. Preparación de datos" ¿A qué actividad están asociadas 1 o 2? 
[EX A]: reject

[EX Q]: Review_1: The paper describes an experience concerning the automated inspection of spectra for the Pipeline Hubble Legacy Archive Grism data.  Comments:  In the conclusions the authors say that "We have identified two classes of flawed spectra which were not picked up by the automatic classification because of their very small number of training samples. Per construction machine learning techniques can not classify such outliers." This sentence should be further explained. As Hastie, Tibshirani, and Friedman say in The Elements of Statistical Learning (see Chapter 7): "it is too difficult to give a general rule on how much training data is enough; among other things, this depends on the signal-to-noise ratio of the underlying function, and the complexity of the models being fit to the data. " So, by just saying that the number of training samples is small you do not provide enough information to decide whether machine learning techniques are adequate or not to solve a problem.  Other minor comments:  + If reference [2] has not yet been written or published it should be deleted from the paper.  The dataset may be of scientific importance.  It is mainly descriptive. Review_2: This manuscript addresses an interesting solution based in machine learning techniques to classify spectra legacy data of the Hubble Space Telescope in order to publish the results and "good" spectra in Internet to scientific community. The manuscript is well-written and results are robust. Experiment is sound and the manuscript seems acceptable in the current form. The work can be short, but very interesting to the Infonor and JCC community.  The main problem of the paper is that it is difficult to compare results for the classifiers utilized. A confusion matrix and parameters for each classifier could clarify results. Review_3: Interesting application domain.  Nothing new from a machine learning perspective. They authors should provide more information about the models they have obtained with the different classifiers (feature subset selection used, selected features, accuracies, statistical significance on the differences on accuracies, the models themselves, ...). Semi-supervised classification is the appropriate method for the last paragraph in the "Methodology" section. 
[EX A]: accept

[EX Q]: Review_1: El trabajo es interesante, sin embargo, se requiere de una muestra estadística más amplia para poder sacar conclusiones cercanas a la realidad.  Tan solo 4 pacientes no constituyen una muestra importante, y los promedios  encontrados pueden no estar acordes con los resultados de un estudio más amplio. De todos modos, este proyecto es muy útil para la sociedad.  Anexo envío el artículo con algunas correcciones en redacción y puntuación, sin embargo, los autores deben revisar el documento completamente Review_2: EL TEMA QUE ABORDA ESTE TRABAJO ES INTERESANTE. SIN EMBARGO, NO QUEDA CLARO CUÁL ES SU APORTE ORIGINAL. LA ARQUITECTURA PLANTEADA Y LOS DISPOSITIVOS USADOS SON AMPLIAMENTE UTILIZADOS.  COMENTARIOS DE FORMA: 1) Mejorar la redacción, por ejemplo: "Los campos para esta tecnología es muy amplia como lo son juegos..." "...se había comentado en la sección sistema propuesto..." NO EXISTE TAL SECCIÓN. 2) Detallar la descripción del dispositivo Emotiv EEG. ¿Canales en la figura 1? , etc.  RECOMENDACIONES, visitar sitios como: 1) [Link] 2) [Link] 
[EX A]:
accept