Digital Nomadism and the Emergence of Digital Nomad Visas: What Policy Objectives Do States Aim to Achieve?
Notice bibliographique
Résumé
Digital nomads who travel internationally while working remotely with digital technologies constitute a small but increasing migrant population that has attracted significant research attention lately. Since 2020, there is also a corresponding rise of "digital nomad" visas adopted by several countries around the world to cater for this type of global mobility and even to attract digital nomads. This paper reviews the resurgence of digital nomadism and a concomitant emergence of digital nomad visas to analyze how and why they emerged. The findings allow for categorizations of such policies in terms of their heterogeneity of designs, objectives, and implications. Our findings reveal that the states offering digital nomad visas have designed their visas either through creating a brand new or an adaptive policy approach - the choice of the policy design approach explains the states' policy priorities. Our analysis shows that digital nomad visas are motivated by three broader socioeconomic interests of the visa issuing countries which include the promotion of tourism, attraction of foreign investments and entrepreneurship, and talent acquisition through a migration policy model. Furthermore, the digital nomad visas invoke the notion of "hypermobility" and permeability of state borders in light of widespread adoptions of digital technologies in work and employment; however, there are paradoxes and contradictions embedded within these policies which manifest through restrictive and exclusionary criteria based on wealth, skills, and nationality. The paper concludes with some critical observations on the novelty of digital nomad visas as a novel migration regime.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».