El objetivo de este artículo es analizar las propiedades psicométricas de la escala de Prejuicio Sutil y Manifiesto desarrollada originalmente por Pettigrew y Meertens (1995), en el contexto argentino. Esta escala consta de 5 dimensiones; dos que evalúan aspectos manifiestos y tres que miden aspectos sutiles del prejuicio. Se trabajó con una muestra de 856 estudiantes terciarios/as y universitarios/as de las ciudades de Córdoba (N= 253), Buenos Aires y Gran Buenos Aires (N= 193), Salta (N= 200) y Neuquén (N= 210), seleccionados/as a partir de un muestreo no probabilístico autoelegido. Se realizó un análisis confirmatorio en busca de evidencia de estructura, se estimó el coeficiente Alfa de Cronbach para evaluar la consistencia interna y se realizó un análisis de validez convergente en relación a variables cuya relación con el prejuicio fue probada con anterioridad. A partir de los resultados se retuvieron 18 ítems que replican las cinco dimensiones propuestas por los autores originales con indicadores de consistencia y validez interna satisfactorios. Además, se obtuvo evidencia favorable de validez convergente.

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Artículo recibido el 17 de agosto de 2020 y aceptado para su publicación el 9 de abril de 2021. ** Los/as autores/as agradecen el aporte de evaluaciones anónimas a una versión previa de este artículo.

With the introduction of new COVID-19 variants such as Delta and Omicron, small businesses have been tasked with navigating a constantly changing business environment. Furthermore, due to supply chain issues, shortages of various critical products negatively affect businesses of all sizes and industries. However, continued innovation in Computer Science, specifically in sub-fields of Artificial Intelligence (AI), such as natural language processing (NLP), has created significant value for businesses through helpful data-driven features. To this end, we propose a platform utilizing AI-driven tools to help build an effective business-to-business (B2B) platform. The proposed platform aims to automate much of the market research which goes into selecting products and platform users during times of distress while still providing an intuitive e-commerce interface. There are three primary novel components to this platform. The first of these components is the Buyer's Club (BC), which allows customers to pool resources to purchase bulk orders at a reduced cost. The second component is an automated system utilizing Natural Language Processing (NLP) to detect trending disaster news topics. Disaster topic detection can be applied to inform buyers and suppliers on adapting to changing market conditions and has been shown to match closely with Google Trends data. The third component is a regulation matching system, using a custom data set to help inform customers when purchasing products. Such guidance is necessary to comply with a regulatory environment that will be irregular for the foreseeable future.

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