THE EFFECT OF COVID-19 PANDEMIC ON U.S. BEEF EXPORTS TO ITS MAJOR TRADING PARTNERS
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzed the effect of COVID-19 on U.S. beef exports to South Korea, Japan, China, Mexico, and Canada between June 2017 and July 2023. After accounting for potential factors influencing exports, the study finds that the pandemic’s impact was different in both magnitude and persistence among major trading partners. The drop in exports to Japan and Mexico were notable during the pandemic. The decline in exports began early in the year for Mexico and in March for South Korea. Exports to Canada on the other hand both increased and decreased during this period. Exports to China followed a different pattern and increased during the first six months of the pandemic. Exports to all major export markets recovered as the effects of the pandemic eased by the end of May and fully recovered to pre-pandemic levels by the end of the year. Post-pandemic export volumes have been steady in all major markets amidst the seasonal fluctuations except for Mexico. A confluence of factors including the per capita GDP of the importing country, the exchange rate, trade agreements, time trend, and seasonality influenced U.S. beef exports during the study period. In conclusion, the study reveals the complexity of bilateral trade and importance of accounting for other confounding influences when measuring the impact of the pandemic on U.S. beef exports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».