El sitio web de la Universidad de Nuevo México sobre teorías y aplicaciones neutrosóficas es: http://fs.unm.edu/neutrosophy.htm.

La revista internacional NCML está financiada por la Universidad de Nuevo México, Neutrosophic Science International Association (NSIA) y su rama Asociación Latinoamericana de Ciencia Neutrosóficas.

Sus propios sitios web son:
http://fs.unm.edu/NCML/

https://fs.unm.edu/NCML/Articulos.htm

Declaración de ética y mala praxis de
la publicación La revista internacional Neutrosophic Computing and Machine Learning se compromete a garantizar la ética en la publicación y la calidad de los artículos. La revista tiene como objetivo publicar solo artículos científicos originales que contribuyan en el área de las teorías neutrosóficas y sus aplicaciones y temas relacionados. Por lo tanto, de acuerdo con los estándares de comportamiento ético, se espera de todas las partes involucradas: Autores, Editores, Revisores y Editores.

Nuestra declaración de Ética de Publicación y Negligencia se basa en las Directrices de Mejores Prácticas del Comité de Ética de publicaciones (COPE) para editores de revistas.

Informe
del revisor El proceso de revisión es el siguiente: varios miembros del Comité de Revisión eligen al menos tres revisores de todo el mundo. Cada revisor envía un informe y una recomendación: aceptar, rechazar o aceptar después de correcciones menores o mayores. Rellene el Informe del revisor.

Acuerdo
de transferencia de derechos de autor Los autores deben firmar y devolver el Acuerdo de transferencia de derechos de autor.

Declaración de
acceso abierto Los usuarios pueden leer, descargar, copiar, distribuir, vincular o imprimir libremente los textos completos de los artículos de esta revista sin pedir permiso previo a los editores o autores. Esto está de acuerdo con la definición boai de acceso abierto.

Todos los artículos, volúmenes y otros materiales de este sitio web están licenciados bajo una Licencia Internacional Creative Common Attribute 4,0,
que permite el uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que el trabajo original se cite correctamente.

Los números de descarga de la revista internacional NCML:
Issues of Neutrosophic Computing and Machine Learning son accesibles, en formato PDF, a través de los enlaces directos desde abajo.