code: def _dataset_qa(self, dataset):
          
  
          # 1. VALIDACIONES
          # chequea que haya por lo menos algún formato de datos reconocido
          has_data_format = helpers.dataset_has_data_distributions(dataset)
  
          # chequea que algunos campos tengan longitudes mínimas
          has_title = "title" in dataset
          has_description = "description" in dataset
          if has_title:
              has_min_title = len(dataset["title"]) >= MIN_DATASET_TITLE
          else:
              has_min_title = False
          if has_description:
              has_min_desc = len(
                  dataset["description"]) >= MIN_DATASET_DESCRIPTION
          else:
              has_min_desc = False
  
          # 2. EVALUACION DE COSECHA: evalua si se cosecha o no el dataset
          harvest = (has_title and has_description and
                     has_data_format and has_min_title and has_min_desc)
  
          # 3. NOTAS: genera notas de validación
          notes = []
          if not has_data_format:
              notes.append("No tiene distribuciones con datos.")
          if not has_title:
              notes.append("Dataset sin titulo {}".format(dataset))
          else:
              if not has_min_title:
                  notes.append("Titulo tiene menos de {} caracteres".format(
                      MIN_DATASET_TITLE))
          if not has_description:
              notes.append("Dataset sin descripcion {}".format(dataset))
          else:
              if not has_min_desc:
                  notes.append("Descripcion tiene menos de {} caracteres".format(
                      MIN_DATASET_DESCRIPTION))
  
          return harvest, notes
docs: Chequea si el dataset tiene una calidad mínima para cosechar.