ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Spis paru strat Judith Schalansky

Autor:
Judith Schalansky
Wydawnictwo:
Ha!art
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
256
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Ebook 27,30 zł najniższa cena z 30 dni

42,00 zł (-29%)
29,69 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

27,30 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

[O KSIĄŻCE]

Autorka Atlasu wysp odległych, prowadzona przez strzępy wyblakłych map, dawno przebrzmiałe pieśni i zamazane drogowskazy, wyrusza w fascynującą podróż, w ramach której przemierzy najodleglejsze epoki, kontynenty i gatunki literackie w przekonaniu, że choć pisanie nie przywraca niczego do życia, to jednak pozwala wszystkiego doświadczyć. Tygrys kaspijski, zaginiona wyspa na Pacyfiku, ekscentryczna encyklopedia w kasztanowym gaju czy NRD-owski Pałac Republiki to tylko niektóre pozycje tytułowego spisu, stanowiącego najlepszy dowód na to, że fenomen utraty jest nie mniej różnorodny niż ogrom rzeczy utraconych, a dzięki połączeniu wyobraźni z rzetelną kwerendą można wypełnić puste miejsca nowymi światami.

 

[O AUTORCE]

Judith Schalansky – pisarka, projektantka książek i wydawczyni, laureatka wielu prestiżowych nagród literackich, członkini niemieckiego PEN Clubu
Kamil Idzikowski – tłumacz pisemny kształcący się na tłumacza ustnego, absolwent filozofii i germanistyki na UAM w Poznaniu.

Wybrane bestsellery

Ha!art - 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
29,69 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.