From Surplus to Deficit: Decoding the Fundamental Shift in US Agricultural Trade
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The United States has been the world's largest agricultural exporter, consistently recording substantial surpluses in agricultural trade for decades. However, this landscape has shifted dramatically in recent years, with the US incurring a trade deficit ($1 billion) for the first time in 2019 since the USDA trade statistics became available in 1967. This deficit climbed to a staggering $21 billion in 2023 and continues to grow. This study provides an in‐depth analysis of the shifting US trade patterns from 1985 to 2023, focusing on bilateral agricultural trade with major trade partners and key commodity flows. Structural break analysis is employed to identify significant turning points. Breaks are found in trade with China, Canada, Association of Southeast Asian Nations (ASEAN), and Australia. Trade with China stands out as the most disrupted, with structural breaks closely aligned with the imposition of retaliatory tariffs during the US–China trade war. No structural breakpoints are detected in US–Mexico agricultural trade. The rapid and consistent growth in imports from Mexico in recent years has been a significant force behind the spiking US agricultural trade deficits. The potential driving factors behind the observed trends and identified structural breaks are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle