In this task, you are given a paper review. Based on the review, your job is to identify language and generate "en" if the review is in English or generate "es" if the review is in Spanish. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].
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Question: El artículo realiza un recorrido por definiciones de calidad, calidad de software y modelos de calidad. Algunos modelos se tratan primero en una sección preliminar y otros luego del análisis teórico, sugiero re-organizar la presentación de conceptos. En mi opinión, los conceptos de modelo de calidad y modelo conceptual no son equivalentes, aunque se tratan de forma conjunta en la introducción.  En la segunda sección se presentan varios modelos, pero no se establece claramente las relaciones entre ellos y cuál es el criterio para tenerlos en cuenta en esta línea de investigación. Existen múltiples propuestas de modelos de calidad de software y modelos específicos para web. Por otro lado, las guías de OWASP son relevantes para la seguridad de aplicaciones web, no son un modelo de calidad.  Sugiero exponer el análisis teórico (que incluye definiciones básicas de calidad) antes de la descripción y justificación de los modelos considerados. Por otro lado, se podrían agregar conceptos / atributos / modelos de la calidad específicos en el contexto de los sistemas bancarios.  En mi opinión, dedicar tanto espacio a definir el concepto de banca electrónica,  banca por internet y luego el de banca móvil, no resulta necesario en el estado del arte actual y el conocimiento público de estos conceptos. Sugiero centrarse en los objetivos de investigación de este trabajo en particular.  Las descripciones del marco metodológico DESMET y la metodología investigación – acción son muy breves. Es necesario establecer antes los objetivos de la investigación.  Los modelos conceptuales obtenidos son el resultado principal del trabajo. Se deben utilizar notaciones más legibles (sugiero también poner información extendida como anexo del artículo o en la web). Se debería explicar además como estos modelos fueron validados, para que sean confiables si son utilizados para definir ontologías o usados en trabajos posteriores.

Answer: es


Question: - Strengths:  - this article puts two fields together: text readability for humans and machine comprehension of texts  - Weaknesses:  - The goal of your paper is not entirely clear. I had to read the paper 4 times and I still do not understand what you are talking about! - The article is highly ambiguous what it talks about - machine comprehension or text readability for humans - you miss important work in the readability field - Section 2.2. has completely unrelated discussion of theoretical topics. - I have the feeling that this paper is trying to answer too many questions in the same time, by this making itself quite weak. Questions such as “does text readability have impact on RC datasets” should be analyzed separately from all these prerequisite skills.  - General Discussion:  - The title is a bit ambiguous, it would be good to clarify that you are referring to machine comprehension of text, and not human reading comprehension, because “reading comprehension” and “readability” usually mean that. - You say that your “dataset analysis suggested that the readability of RC datasets does not directly affect the question difficulty”, but this depends on the method/features used for answer detection, e.g. if you use POS/dependency parse features. - You need to proofread the English of your paper, there are some important omissions, like “the question is easy to solve simply look..” on page 1. - How do you annotate datasets with “metrics”?? - Here you are mixing machine reading comprehension of texts and human reading comprehension of texts, which, although somewhat similar, are also quite different, and also large areas. - “readability of text” is not “difficulty of reading contents”. Check this: DuBay, W.H. 2004. The Principles of Readability. Costa Mesa, CA: Impact information.  - it would be good if you put more pointers distinguishing your work from readability of questions for humans, because this article is highly ambiguous. E.g. on page 1 “These two examples show that the readability of the text does not necessarily correlate with the difficulty of the questions” you should add “for machine comprehension” - Section 3.1. - Again: are you referring to such skills for humans or for machines? If for machines, why are you citing papers for humans, and how sure are you they are referring to machines too? - How many questions the annotators had to annotate? Were the annotators clear they annotate the questions keeping in mind machines and not people?

Answer: en


Question: El artículo presenta el desarrollo de una solución al problema de analizar tendencias en el desembarco de especies marinas en el borde costero chileno, utilizando herramientas de inteligencia de negocios.  a) aspectos de forma  1. la versión en inglés del título y el resumen del artículo contiene errores gramaticales, de redacción, y de estilo.  2. Uso de mayúsculas: chile --> Chile servicio nacional de pesca --> Servicio Nacional de Pesca kettle --> Kettle tabla 1 --> Tabla 1 api --> API etc.  3. Figura 2 no es referenciada Esta figura muestra --> La Figura 10 muestra  4. parráfo despues de la Figura 1 esta escrito en 1 columna. debe ser en 2 columnas  5. formato no concuerda totalmente con el formato Infonor.  b) aspectos de fondo   1. El artículo no reporta resultados de investigación. Se trata de una aplicación de técnicas de BI para proveer soporte de análisis en línea de datos.  2. Es débil en cuanto a background de procesos y técnicas utilizados. Aunque se listan 12 referencias, solo se citan 2 o 3 de ellas en forma reiterada. No hay revisión de trabajos relacionados (casos de aplicaciones de BI.)  3. Dada la orientación del artículo, debe detallarse mucho más el uso (potencial) de los resultados. En este sentido, debe haber una mayor y mejor interpretación/evaluación por parte de los usuarios de los análisis de la información.

Answer:
es