ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Macierzyństwo bez lukru, cz. 3 Opracowanie zbiorowe

Autor:
Opracowanie zbiorowe
Wydawnictwo:
RW2010
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
115
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Ebook 6,90 zł najniższa cena z 30 dni

17,99 zł (-31%)
12,40 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

6,90 zł najniższa cena z 30 dni

Przenieś na półkę

Do przechowalni

„Macierzyństwo bez lukru – co powie tata?” to trzecia odsłona projektu charytatywnego na rzecz ciężko chorego Mikołajka Kamińskiego, podopiecznego Fundacji Dzieciom „Zdążyć z Pomocą”. W kolejnym tomie antologii nie tylko matki, ale i ojcowie opowiadają o swoich doświadczeniach rodzicielskich.

Wśród autorów są m.in. autorka książki „Huśtawka” Agnieszka Sujata, dziennikarz TVP Krzysztof Ziemiec, blogerki i blogerzy: Małgorzata Dawid-Mróz (manufaktura-radosci.pl), Aleksandra Michalak (matkasanepid.pl), Pierwsza Żona (pierwsza-zona.blog.pl), Małgorzata Rybarczyk-Bończak (preclowastrona.blox.pl), Dorota Smoleń (od-rana-do-wieczora.blog.pl), Łukasz Kiełban (czasgentlemanow.pl), Paweł Lipiec (zerozerosiedem.pl), Sebastian Łukomski (ojcieckarmiacy.blox.pl) i wielu innych.
Oprawę graficzną zapewnili Anna Betlejewska (matkatka.blogspot.com), Katarzyna Pac-Raszewska (kruszka.blox.pl) i Maciej Mazurek (zuchrysuje.pl). Do współpracy tym razem przystąpili również: Marcin Kamiński – tata Mikołaja (mikolajkowo.blogspot.com) i Maciej Ślużyński – przedstawiciel naszego wydawnictwa (www.rw2010.pl)! 

Wybrane bestsellery

Opracowanie zbiorowe - pozostałe książki

RW2010 - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
12,40 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.