Detailed Instructions: 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].
Q: Review_1: 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. Review_2: El articulo presenta un análisis sobre las defunciones fetales en Mexico a través de un proceso de Inteligencia de Negocios (ETL - Datawarehouse - OLAP - KPI's) bien realizado. La debilidad se encuentra en la motivación del estudio, ya que no queda claro cómo surge y que induce a realizar el estudio, surge la inquietud de por qué en la UNAP se realiza un estudio que tiene que ver con muertes fetales en Mexico, ¿tendrán las conclusiones del estudio alguna repercusión en las políticas públicas de este país? o ¿es sólo un trabajo basado en datos abiertos?. Hubiera sido adecuado despejar estas dudas desde un comienzo de forma de valorar adecuadamente este trabajo. Review_3: 1.	Lo que se propone es interesante como una aplicación pero no es un trabajo científico. Además ya no es interesante la aplicación de un Datamart desde el punto de vista técnico como es presentado por el autor pues existe mucha documentación y trabajos al respecto. Por este motivo ahora hay que buscar "otros aspectos (diseño, metodología, etc.)" que hagan interesante un artículo del área Datamart.  2. Hay errores de diseño, por lo cual lo más probable es que los resultados que se muestran estén erróneos.  3. Debe tener cuidado con la sumarización. 
A:
accept