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].
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Question: Review_1: El artículo describe una interesante aplicación de control de un dispositivo físico (para el caso en estudio, un robot móvil de Lego Mindstorms), mediante el procesamiento de las señales derivadas de cambios de índole facial y/o mental, provenientes de un casco  Emotiv EEG, el cual realiza un electroencefalograma de alta resolución. Sin embargo a pesar de lo interesante del trabajo presentado, el artículo carece del rigor que caracteriza al proceso metodológico de investigación, no se observa una discusión bibliográfica critica, no hay una definición clara del problema a investigar, presenta una pobre discusión  de resultados y abundantes errores de forma (Ej. la página 3  presenta el siguiente texto “¡Error! No se encuentra el origen de la referencia”, no existe página 2, etc.), que denotan que el autor no fue riguroso en su revisión antes del envío. Finalmente en mi opinión el trabajo es un buen aporte como un excelente trabajo de proyecto o taller dentro la malla curricular de alguna carrera de Informática o Electrónica. Review_2: El paper corresponde a una muy buena aplicación de una plataforma para interfaz gestual de acciones con un robot. Esta bien redactado y con buen uso de las referencias 

Answer: accept


Question: Review_1:  Review_2: El tema del artículo es novedoso y necesario en la literatura de modelamiento de procesos  El trabajo en general presenta un desarrollo pobre en lo teórico. Para llevar a efecto la comparación entre las técnicas de modelamiento de procesos se debe construir una metodología que muestre efectivamente las ventajas de un método por sobre el otro.  La comparación efectuada entre los métodos debe ser presentada para un caso general, dado que en ninguna parte la metodología explica que se va a aplicar a una  situación particular.  La metodología del artículo no explicita adecuadamente la forma en la cual se desarrolló la comparación, sólo expone los criterios de decisión utilizados en su construcción, lo cual no permite evaluar adecuadamente los resultados obtenidos.  No se expone con claridad la pregunta de investigación y los objetivos del estudio efectuado. Review_3: Justificación: Es un trabajo que no tiene mucha novedad, es un tema que se ha estudiado bastante, sobre todo los modelos gráficos. Estos conceptos están incorporados en las herramientas CASE, aun cuando en el documento no se presenta en profundidad. Tal vez un mayor aporte hubiese sido investigar los métodos formales y ampliar el análisis comparativo de métodos. 

Answer: accept


Question: 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. 

Answer:
accept