ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Słownictwo pism Stefana Żeromskiego. Miasto i wieś. Tom 12 Katarzyna Sobolewska

Słownictwo pism Stefana Żeromskiego. Miasto i wieś. Tom 12 Katarzyna Sobolewska - okladka książki

Słownictwo pism Stefana Żeromskiego. Miasto i wieś. Tom 12 Katarzyna Sobolewska - okladka książki

Autor:
Katarzyna Sobolewska
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
458
Dostępny format:
     PDF

Ebook 6,70 zł najniższa cena z 30 dni

10,00 zł (-26%)
7,40 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

6,70 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl
Zostało Ci na świąteczne zamówienie opcje wysyłki »

I.   MIASTO I WIEŚ JAKO OPOZYCJA KULTUROWA

 

II.  MIASTO I WIES W ŚWIECIE PRZEDSTAWIONYM ŻEROMSKIEGO

 

III. CEL BADAŃ I METODY GROMADZENIA MATERIAŁU SŁOWNIKOWEGO

 

IV. ZAWARTOŚĆ CZĘŚCI SŁOWNIKOWEJ

 

    1. Semantyczna charakterystyka słownictwa

     a. Ludzie

     b. Miejsca

     c. Infrastruktura

     d. Zajęcia

     e. Kultura i życie społeczne

     f. Realia życia

     g. Nazwy miast, wsi i ich określenia

 

   2. Formalna charakterystyka słownictwa

     a. Formacje z dywizem

     b. Zdrobnienia, zgrubienia

     c. Elementy dialektalne

     d. Cytaty z języków obcych i zapożyczenia

 

 V. HASŁA WSPÓLNE Z INNYMI TOMAMI SŁOWNIKA

WYKAZ NAJCZĘŚCIEJ UŻYWANYCH SKRÓTÓW

LITERATURA PRZEDMIOTU

 

SŁOWNIK

część I: MIASTO

część II: WIEŚ

 

WYKAZ ALFABETYCZNYCH HASEŁ ZAMIESZCZONYCH W SŁOWNIKU

Wybrane bestsellery

Wydawnictwo UNIVERSITAS - 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
7,40 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.