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].

Ex Input:
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.

Ex Output:
positive


Ex Input:
El  trabajo "Liderazgo en adopción de TI en PYMEs ¿Sólo el involucramiento del propietario importa?" explora a través de la metodología IA la relación entre involucramiento del propietario y el éxito de la TI en PYME. Si bien es un buen trabajo, el texto puede ser mejorado en algunos aspectos de forma y fondo: 1.	Los autores deben declarar el objetivo del estudio para facilitar la lectura del trabajo. 2.	Lamentablemente los autores cometen un error importante al colocar a  D&M como modelo de aceptación a nivel individual ("Otros modelos de aceptación a nivel individual incluyen: el modelo de DeLone y McLean (D&M) [5]"). De hecho, a partir de ese error la redacción del texto confunde dimensiones del éxito del uso de sistemas de información (el modelo D&M) con modelos de adopción de tecnologías de información (TAM y sucesores). Los autores deben revisar D&M y ver las implicaciones para su trabajo de la correcta interpretación de este modelo. 3.	Asociado a lo anterior, ¿que entienden los autores por éxito del uso de sistemas de información? deben explicarlo, ¿los beneficios individuales y los beneficios organizaciones son parte de ellos?,  ¿es posible que otras dimensiones del éxito del uso de sistemas de información, como la calidad de la información y la calidad de servicio de la función informática, sean variables importantes para explorar en los dos proyectos estudiados?

Ex Output:
very positive


Ex Input:
El tema es interesante y está bien estructurado en lo que se refiere a diseño de la propuesta.  El tema trata de un enfoque para la mejora, sin embargo solo establece una propuesta de arquitectura, centrándose en el diseño, y no indica cómo se evaluará o medirá esta mejora para los SDW, se recomienda agregar métricas u otros aspectos para ello. No entrega muchos detalles, se recomienda aumentar el nro. de páginas para sí mejorar este aspecto. No hay muchas referencias bibliográficas a trabajos o esfuerzos relacionados sobre el tema.

Ex Output:

very positive


