IEEPA Tariff Escalation: What It Means for U.S. Food and Ag-Input Imports
Notice bibliographique
Résumé
The August 2025 NDSU Agricultural Trade Monitor analyzes the impact of the IEEPA tariffs on U.S. agri-food imports and farm inputs, alongside the latest export data. The trade-weighted effective tariff on agri-food imports rises from 4% MFN to 15%, though USMCA carve-outs and an EU deal blunt the aggregate shock; non-exempt suppliers such as Brazil, India, Switzerland, and China face steep rates (30–50%) that especially hit coffee, bottled water, and packaged foods. The effective tariff on agricultural inputs jumps from 1% to 12%, with pesticides near 25% and tractors/parts 13–16%, while fertilizer impacts remain muted due to Canadian exemptions. China extends its Section 301 exclusion window (applications through Oct 30; approvals through Dec 13) amid a 90-day tariff truce, yet U.S. exports to China are still down 53% year-to-date. Overall, June export value rose 3% year-over-year but is 2% year-to-date, with corn and ethanol remaining firm while soybeans, beef, and poultry sit at multi-year lows; underscoring higher input costs, uneven import exposure, and a fragile outlook for U.S. agricultural producers and exporters.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».