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].

Example Input: 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.
Example Output: en

Example Input: - El artículo aborda un problema contingente y muy relevante, e incluye tanto un diagnóstico nacional de uso de buenas prácticas como una solución (buenas prácticas concretas). - El lenguaje es adecuado.  - El artículo se siente como la concatenación de tres artículos diferentes: (1) resultados de una encuesta, (2) buenas prácticas de seguridad, (3) incorporación de buenas prácticas. - El orden de las secciones sería mejor si refleja este orden (la versión revisada es #2, #1, #3). - El artículo no tiene validación de ningún tipo, ni siquiera por evaluación de expertos.
Example Output: es

Example Input: A lo largo del artículo se exagera el rol de la automatización de las pruebas dentro de las pruebas de software y en forma más general en el marco de aseguramiento. Un modelo de madurez para la prueba de software necesariamente incluye más aspectos que la automatización. Los casos automatizados siempre van coexistir con casos manuales y evaluaciones realizadas por personas. Como está tratado en el artículo, automatización es un concepto demasiado general, puede abarcar la generación, ejecución, evaluación (por ejemplo: mutación, criterios de cobertura) y validación (problema del oráculo).  Aunque la motivación está claramente expresada en la introducción, hacen falta referencias para fundamentar las afirmaciones realizadas sobre el rol de la prueba y el impacto de la automatización en la misma. Decir que la automatización permite realizar las pruebas más rápido o a menor costo es simplista: esto depende del contexto. Los costos de generar casos de prueba automáticos, la estimación sobre la evaluación futura del software y la caducidad de los casos de prueba, junto con otros factores, deben ser tenidos en cuenta en el modelo de costos para determinar la conveniencia de automatizar cierta parte de la prueba.  La sección dedicada a la prueba de software realiza definiciones generales y recorre la historia de la prueba desde los mainframes. Para un artículo de investigación, sugiero realizar definiciones más específicas relacionadas con el foco del estudio (estudios experimentales sobre técnicas de prueba, automatización, costos de las pruebas, modelos de madurez).  Sería adecuado poner el desarrollo del modelo de madurez luego de presentar el trabajo relacionado. No se describe el proceso para obtener la propuesta de un modelo de madurez para testing.  Se debe vincular el desarrollo del modelo a otros modelos de madurez existentes (por ejemplo el Testing Maturity Model) establecer conexiones con la literatura aceptada de testing o normas (por ejemplo ISO 29119) y en general  con modelos de procesos de software.  No se explicita el string de búsqueda utilizado. No todos los modelos encontrados deben catalogarse como ‘modelos de madurez’. Algunos de los modelos incluidos son claramente modelos más generales, que no se enfocan en el problema de la automatización de las pruebas. Se debería al menos discutir estas diferencias.  No se explican los atributos utilizados en la tabla III, ni la forma de obtener los resultados de nivel de madurez. ¿Qué significa ‘nivel de las opiniones publicadas’? Este concepto resulta ambiguo. Se debe reforzar la descripción de este proceso de investigación ya que resulta clave para obtener el resultado de nivel ‘adolescente’.
Example Output:
es