ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Nauki Przyrodnicze Nr 1 (15)/2017 Agata Kobyłka, Aleksandra Gogół, Kinga Nakonieczna, Magdalena Michalak, Klaudia Gustaw, Magdalena Polak-Berecka

Nauki Przyrodnicze Nr 1 (15)/2017 Agata Kobyłka, Aleksandra Gogół, Kinga Nakonieczna, Magdalena Michalak, Klaudia Gustaw, Magdalena Polak-Berecka - okladka książki

Nauki Przyrodnicze Nr 1 (15)/2017 Agata Kobyłka, Aleksandra Gogół, Kinga Nakonieczna, Magdalena Michalak, Klaudia Gustaw, Magdalena Polak-Berecka - okladka książki

Autorzy:
Agata Kobyłka, Aleksandra Gogół, Kinga Nakonieczna, Magdalena Michalak, Klaudia Gustaw, Magdalena Polak-Berecka
Ocena:
4.0/6  Opinie: 1
Stron:
42
Dostępny format:
     PDF

Ebook

darmowy

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Czasopismo naukowe Nauki Przyrodnicze dedykowane jest młodym naukowcom. Znajdą Państwo w nim artykuły naukowe pisane językiem zrozumiałym dla niespecjalistów. Spis artykułów aktualnego numeru: 1.The nutritional value of acient grains. 2.Starzenie się ludzkiego organizmu - nieunikniony skutek cyklu biologicznego. 3.Rola białek powierzchniowych lactobacillus helveticus w zdolności do biosorpcji jonów kadmu. 4. Stan obecny i predykcje liczebnościowe żubrów (Bison bonasus L.). Czasopismo widnieje w wykazie B listy czasopism punktowanych z notą 2 pkt. Lista wydawana jest przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego.

Wybrane bestsellery

Agata Kobyłka, Aleksandra Gogół, Kinga Nakonieczna, Magdalena Michalak, Klaudia Gustaw, Magdalena Polak-Berecka - pozostałe książki

Stowarzyszenie Młodych Naukowców - 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
0,00 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.