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].

Q: Este trabajo muestra los resultados del desarrollo de un CBIR basado en los índices de distancias métricas, comparándolo con sistemas existentes a través de la precisión de recuperación y comparando los resultados de eficiencia en tiempo para distintos enfoques de indexación como GNAT, NAT, etc. El trabajo aborda un problema importante de los sistemas de recuperación, su estructura es correcta y los resultados aparentan ser fundamentados.  Quizás los criterios de evaluación no son suficientes para poder determinar la superioridad de un enfoque sobre otro, aunque los autores reconocen las principales falencias respecto a este punto y visualizan trabajos futuros en esta dirección. La explicación de la sección 2.3, sobre la precisión, es poco clara en definir como se conoce de ante mano sobre las correctas imágenes más similares a una consulta para poder calcular la precisión. Los gráficos de tiempo de la figura 3, no indican la escala.

A: very positive
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Q: Este trabajo propone un nuevo enfoque basado en [25] para apoyar la recomendación de los RS mediante la evolución de los pesos de las características de los usuarios a través de dos enfoques de utilización de algoritmos genéticos. El trabajo parece técnicamente correcto y la propuesta presenta resultados robustos de acuerdo a lo presentado en el documento.  El documento posee una serie de errores al parecer tipográficos que inducen a confusión, donde se cambian los nombres de variables, abreviaciones o formato de presentación de variables  subíndices, etc. Por ejemplo: ecuación 2, función w, abreviación CF, figura 3, figura 6. El enfoque aparentemente utiliza solo una parte de la BD por motivos de eficiencia, sería bueno utilizar alguna técnica de indexado para apoyar este proceso.

A: very positive
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Q: El artículo presenta una aproximación por Algoritmos Genéticos (AG) para resolver ecuaciones de difusión de luz en medios turbios.  Se indica que una de las principales ventajas del AG sobre métodos tradicionales es la eliminación del ruido de las imágenes resultantes. Sin embargo no queda muy claro a qué se debe esto ni es evidente que se haya utilizado un método cuantitativo para determinar la ausencia de ruido. Es imperativo que los autores resuelvan este problema para darle suficiente solidez al artículo.

A:
positive
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