Impact of the COVID-19 Pandemic and Inflation on the USCanada Seafood Trade
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Canada is the top destination for seafood exports from the United States, and its second-largest import source. Conversely, the U.S. is the main export market for Canadian seafood, accounting for over 60% of its exports. This study investigates the impacts of the COVID-19 pandemic and inflation on bilateral seafood trade, analyzing export-import trends, comparative advantage, and trade competitiveness from 2000 to 2024. Design/Methodology/Approach – The study employs the Revealed Symmetric Comparative Advantage(RSCA) index to assess U.S. comparative advantage in seafood exports and the Vollrath Index to evaluate trade competitiveness with Canada. To quantify the impact of the COVID-19 pandemic and inflation on trade between the U.S. and Canada, we compared exports and imports during the pandemic and inflation period with normal years. Findings – Despite temporary fluctuations, the analysis revealed a long-term upward trend in seafood trade between the two countries. The trade relationship is defined by interdependence, complementary strengths, and mutual benefit. Although COVID-19 and inflation adversely affected trade flows, the U.S. retained its comparative advantage and trade competitiveness in seafood exports to Canada. Research Implications – The U.S.-Canada seafood trade showcases the value of comparative advantage and collaborative trade practices in achieving mutually beneficial outcomes. Strengthening this trade relationship requires leveraging consumer trust, integrated supply chains, and policy support. Strategic investments by U.S. federal and state governments in aquaculture and fisheries and efforts to expand market access and improve export competitiveness will be essential for sustaining and growing this vital trade partnership in the evolving global seafood economy.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».