instruction:
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].
question:
El artículo describe una interesante aplicación en el ámbito de la capacitación y que entrega herramientas de gran utilidad para la empresa en el mejoramiento de los procesos del aprendizaje de los trabajadores. El artículo identifica las ventajas que este tipo de plataformas entrega a las empresas que las utilizan.  El artículo no define adecuadamente el propósito del mismo y establece en su inicio que este objetivo es "dar a conocer", lo cual no es un propósito adecuado para estas investigaciones.  El artículo se denomina plataforma para la gestión del conocimiento, sin embargo el artículo no define el marco teórico adecuado a esta temática. (no hay autores relevantes en la gestión del conocimiento y los procesos asociados a esta).  El artículo no justifica adecuadamente en la literatura la relevancia de estas plataformas en los proceso de aprendizaje y experiencias internacionales en el tema  No existe un apartado que presente la metodología de investigación seleccionada por los autores, más bien los autores describen una aplicación y sus componentes. Falta claramente el diseño de la investigación.  Las conclusiones del artículo se relacionan con la importancia de estas plataformas para la empresa, pero no se enfocan en los resultados obtenidos en la empresa que implementa, no hay recomendaciones para futuros estudios y no existe reconocimiento de las limitaciones del mismo
answer:
negative


question:
The paper introduces a segmentation procedure for breast tissue images using SVM.  General comments:  a) Concerning the proposed approach: The segmentation method introduced only considers local color/gray value information. Perhaps introducing other features related to the membrane's local (e.g. the membrane has symmetry properties that can be exploited) or global (e.g. continuity, approximately circular shape) properties may improve the segmentation results.  Feature selection is also a key component to improve performance. Use a feature selection procedure.  b) Concerning the experimentation: You should describe the experiments with sufficient detail so others can replicate them: a) Make your data publicly available b) Explain how you have selected the classifier's parameters (parameter selection in an SVM is critical and may improve notably the performance).  You should join Figs 10 and 9 in a single plot so we can better see the differences.  You only provide qualitative segmentation results (Figs. 12, 14, 15), but quantitative results are also very important. Specially when it comes to comparisons. You should quantitatively compare your algorithm with other competing works in the literature.  c) Concerning paper organization: The paper is well written and clearly introduces the problem, describes the relevant literature and presents the solution. I have a few comments concerning the paper organization: a) Problem statement and literature review (intro and theoretical framework sections) are in my opinion a bit long, compared to other important sections, e.g. feature extraction and experimentation which are just one paragraph each. b) Although English is in general correct, there are some small mistakes that could be solved by having it read by a professional. c) There are two "proposed method" sections  Well written paper. Good literature review.  It only shows very preliminary results.
answer:
very positive


question:
Es una aplicación interesante, sin embargo los KPI no deben ser equivalentes a las medidas que finalmente quedarán en la tabla de hechos. Por ejemplo, el indicador promedio de defunciones por año, se debe implementar a través de la medida "cantidad de defunciones" que es una medida aditiva y se puede agregar por los distintos niveles de la dimensión (así puede obtenerse el KPI promedio por dia, mes, trimestre, etc). Hay varias dimensiones que están agrupadas en el modelo, siendo que son distintas (por ejemplo, caracteristica_madre). Se debe corregir el diseño, es posible que los resultados obtenidos por el sistema estén con errores.
answer:

positive