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].

Example Input: Review_1: En este trabajo se presenta  una revisión de Sistemas Inmunes Artificiales  y  sus aplicaciones.  Observaciones:  Un trabajo de revisión tiene que ser cuidadoso y amplio, con comentarios críticos, sugerencias y conclusiones que sirvan como contribuciones del trabajo.  El artículo propuesto no incluye en la revisión trabajos  y aplicaciones recientes.  Luego, la revisión no es completa.  Por otro lado, no presenta  discusión crítica ni conclusiones de la revisión realizada. En consecuencia, el  autor no  alcanzó  ninguno de los dos objetivos esperados  para este trabajo. Review_2: Hoy en día los artículos de "revisión" son de mucha utilidad, y la forma de concebirlo es toda una discusión. Por tal motivo, es relevante saber la metodología de búsqueda y recuperación de la información (por años, temas, revistas, journal, etc) para con ello, conseguir una buena redacción técnica que le permita hacer llegar a los lectores los conocimientos que se quieren transmitir. Review_3: RESUMEN. El artículo busca mostrar las aplicaciones de Sistemas Inmune Biológico en la computación. Para ello, el artículo comienza describiendo la teoría sobre el Sistema Inmune Biológico de los vertebrados, el cual define, además de explicar su funcionamiento. A continuación describe los modelos biológicos como revisión teórica de la materia. Finalmente describe las características de los sistemas inmunes artificiales y detalla los distintos campos de aplicación.  Evaluación General. El tema del artículo es sumamente interesante, y poco veces visto (al menos por mi). Tal cual postula el artículo, hace una revisión bibliográfica de la teoría y entrega una descripción sobre la variedad de aplicaciones que tiene este campo de estudio. Logra resumir estos conceptos que pueden servir efectivamente como marco de referencia dentro de la literaria. Sin embargo, el artículo posee algunas debilidades:   1) La gran debilidad del artículo es su estructura. El artículo no sigue el formato estándar del trabajo de un artículo científico. Acá presento algunos ejemplos. a) En la introducción no se presenta la estructura que sigue el artículo, ni una idea general de lo que quieren lograr los autores. b) No hay un lineamiento de las ideas de cada sección, ni una introducción por sección. Esto se traduce en que no existe una propuesta clara por parte de los autores y que lo intentan proponer se ve solamente en la última página.   2) Otra debilidad es que no establece ninguna forma de evaluar y comparar las distintas aplicaciones de la materia con el fin de conectarlas con la teoría y presentar una contribución del artículo. Por esto, no cumple con lo establecido en su abstract: " . . . para establecer lineamientos en la aplicación de estas técnicas en las diferentes áreas del conocimiento."  3) Otro problema es que no establece ningún tipo de conclusión ni de las implicancias que tiene el artículo, el cual termina con la descripción de una aplicación en optimización combinatoria.  Otros comentarios. Problemas menores de redacción: a) "...y las moléculas pertenecientes a antígenos externos (no propias),  que en últimas son las que constituyen una amenaza para el organismo..." Se entiende que falta una palabra luego de “últimas”. b) "describe características básicas de una respuesta inmunológica" Esta frase no establece una definición. c) "células innatas inmunes especializadas células dendríticas" Aquí también faltan palabras. 
Example Output: accept

Example Input: 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. 
Example Output: accept

Example Input: Review_1: Este paper presenta una herramienta (SAVE) para la verificación de arquitectura de software. SAVE realiza un chequeo estático de reglas asociadas a dependencias permitidas y prohibidas entre elementos del diseño y del código, y permite entregar un reporte sobre la consistencia entre ambos niveles respecto a dichas reglas.  En general la herramienta parece bastante poderosa por dos motivos: el uso de reglas sencillas y la inclusión de sets de reglas pre-definidas para patrones de diseño de amplia utilización. Esto, a mi juicio, es la diferencia más importante con otros frameworks similares.  La redacción es, en algunos lugares, poco objetiva. En particular sugeriría evitar el uso excesivo de adjetivos para los cuales no se provee de evidencia que los soporte. Por ejemplo, en varios lugares noté el uso de "poderosa herramienta", "herramienta intuitiva" o similares (no solamente referidos a SAVE, sino a otros trabajos). En todos esos casos, no se provee en forma explícita una evidencia que soporte el uso de dichos adjetivos.  Otro detalle que requiere arreglo es el título que aparece en el archivo PDF: "Predicción de la dinámica del comportamiento...", el cual no coincide con el título del paper. Probablemente los autores utilizaron una plantilla de un paper anterior con dicho título. Review_2: La verificación de la arquitectura de un producto software puede ser una gran contribución a la calidad del mismo, por lo cual, cualquier herramienta que facilite esta labor es un aporte a la ingeniería de software. Presentan evidencias de una revisión previa de métodos y herramientas alternativas o complementarias a la propuesta. Las descripciones presentadas se acompañan de ejemplos aclaratorios.  No queda claro el rol e interacción del experto del dominio. En las secciones iniciales dice que la herramienta realiza análisis estático y dinámico, sin embargo al final del artículo, en la identificación de posibles mejoras de SAVE se propone incluir el análisis dinámico, lo que se contradice con la afirmación inicial. La descripción del funcionamiento de la herramienta no está lo suficientemente claro. La calidad de la figuras no es adecuada, por el tamaño y resolución de las mismas no es posible apreciar bien los detalles. La redacción de artículo puede ser mejorada. Hay varias frases en donde faltan conectores, por ejemplo "En el presente apartado, veremos S.A.V.E. logra recuperar las dependencias existentes en el código fuente...." Muchos errores en la acentuación de las palabras. 
Example Output:
accept