ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Świat dziecka ziemiańskiego. Antologia źródeł Nina Kapuścińska-Kmiecik, Jarosław Kita

Autorzy:
Nina Kapuścińska-Kmiecik, Jarosław Kita
Ocena:
6.0/6  Opinie: 1
Stron:
219
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Ebook

darmowy

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

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 »

 Podstawę wydania stanowią drukowane po raz pierwszy materiały pamiętnikarskie: dziennik sześcioletniej Helenki Potockiej oraz dziennik pisany przez jej ciotkę Ludwikę Ostrowską, gdy miała ona osiemnaście i dziewiętnaście lat.
Obydwa rękopisy zachowały się w zbiorach Archiwum Państwowego w Łodzi, w zespole podworskim Archiwum Potockich i Ostrowskich z Maluszyna. Dzienniki Helenki i Ludwiki wzbogacone zostały o materiał ilustracyjny – fotografie autorek i ich krewnych – głównie z rodzin Ostrowskich, Potockich, Morstinów, Siemieńskich – występujących na kartach obu dzienników. Ponadto w trzeciej części publikacji, zatytułowanej Varia, zamieszczono materiał ikonograficzny pochodzący z zespołu APiOM, z Cyfrowej Biblioteki Narodoweji z ówczesnej prasy ilustrowanej Królestwa Polskiego, dotyczący różnorodnych kwestii związanych z życiem, wychowaniem i kształceniem dzieci ziemiańskich oraz stanowiący efekt weny młodych ziemian.

Wybrane bestsellery

Nina Kapuścińska-Kmiecik, Jarosław Kita - pozostałe książki

Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego - 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.