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].

Example Input: El artículo tiene dos contribuciones principales: una discusión sobre la utilidad de los controles SCADA sobre dispositivos móviles, una descripción de algunas de las aplicaciones concreta que implementan esta función en celulares o tablets.  Hay varios errores de escritura a lo largo del artículo. Por ejemplo se utilizan separadores al final de frase _, pero no en forma consistente. La primera y última oración del abstract parecen mal redactadas. En los párrafos finales de la introducción las listas no son claramente explicadas.  Si bien es relevante para la conferencia hacer una revisión de aplicaciones SCADA para móviles, no se define un mecanismo de búsqueda, ni un criterio para compararlas. ¿Cuáles son sus diferencias? ¿Cuál es adecuada en cada caso?  Se sugiere incluir una tabla comparativa de sus prestaciones, y más importante, definir criterios de comparación para poder aportar nuevos datos al lector. Las conclusiones retoman la introducción pero no responden qué aplicaciones convendría usar para el contexto de industria minera.
Example Output: very negative

Example Input: El artículo propone y evalúa una aplicación desarrollada para representar de mejor forma los resultados de algoritmos de reglas de asociación. En general el artículo me parece bien escrito y estructurado. Tal vez, para mejorar, la estructura del documento agregaría una sección especial dedicada a la metodología y describiría ésta más detalladamente. Los autores evalúan cualitativamente el rendimiento de la interfaz en términos de la facilidad de interpretación de la información que entrega. Para ello exponen la información a un grupo de usuarios. El método de evaluación por usuarios es uno conocido y validado. No obstante, el artículo explica muy superficialmente el proceso de validación de usuarios usado. Por otra parte, los resultados de la evaluación presentados son sólo descriptivos. Podría haberse usado técnicas estadísticas de medición de consensos de intérpretes como el índice de Kappa u otros para analizar la calidad de la coincidencia entre los evaluadores. En síntesis, me parece un buen artículo con una idea bien elaborada pero que metodológicamente debería ser mejorado.
Example Output: very positive

Example Input: El artículo muestra un estudio de aplicación de Algoritmos Genéticos para resolver un sistema de ecuaciones en imágenes ópticas de detección de tumores y seguimiento de tratamientos oncológicos.  El trabajo está bien escrito y tiene un alto nivel de detalle técnico. Sin embargo, no muestra explícitamente cuáles son sus principales contribuciones. En este sentido sería conveniente ampliar la Sección de Introducción para entregar al lector un detalle de las principales contribuciones del trabajo y además incluir en esta sección (o en una sección de Trabajo Relacionados o Estado del Arte) un mayor detalle de otros trabajos previos que estén relacionados con la propuesta de los autores.  En el ámbito de aplicación de Algoritmos Genéticos para resolución de sistemas de ecuaciones, este trabajo no presenta un aporte novedoso, ya que existen varios trabajos previos orientados a este tipo de solución. Respecto al análisis de imágenes y reconocimiento de patrones, hay trabajos previos que ya utilizan Algoritmos Genéticos para este tipo de propuestas, tales como Dourdan, 2015.  Sería conveniente haber tenido una comparativa con otros métodos de Machine Learning que se han aplicado ampliamente al reconocimiento de imágenes tales como k-means o PCA.  Menores: - En la figura 10 no se visualiza bien la serie Solución AG por la cantidad de puntos graficados. - Último párrafo de Conclusiones. " ... la ventaja de trabajar con heurísticas como el algoritmo genéticos..." debiera ser "... la ventaja de trabajar con heurísticas como los algoritmos genéticos...". - Último párrafo de Conclusiones. "... es factible que el AG de buena aproximación..." creo que se debe cambiar la redacción, no se entiende en la primera lectura. -- Referencias. Las referencias a trabajos de Pattern Recognition es antigua 1997, creo que hay referencias más actualizadas y hay mayor cantidad de trabajos donde se aplican diversas técnicas de machine learning para reconocimiento de patrones, desde supervised a unsupervised métodos.
Example Output:
neutral