Menu
Sign In Search Podcasts Charts People & Topics Add Podcast API Pricing
Podcast Image

Zwei Seiten - Der Podcast über Bücher | WDR

Herbst – über Kürbisse, Kastanien und kürzere Tage

21 Oct 2025

Description

Herbstzeit ist Lesezeit! Dieser Satz sorgt bei mindestens einer von uns für einen erhöhten Puls. Die andere kann der Idee zwar etwas abgewinnen, sich mit einer Decke aufs Sofa zu kuscheln, aber kennt auch die Momente, in denen der Herbst ungemütlich ist. Trotzdem stürzen wir uns in dieser Folge rein ins Herbst-Feeling. Es geht um Kürbisse und Zwiebelkuchen, um bunte Blätter, Kastanien, selbstgebastelte Laternen und um diese beiden Bücher: Mona empfiehlt: "Tage im warmen Licht" von Kristina Pfister Christine empfiehlt: "Nach Mattias" von Peter Zantingh Eine Frau zieht an einem trüben Herbstabend mit ihrer Teenie-Tochter zurück an den Ort, der mal ihre Heimat war, und an dem nicht nur viele warme, sondern auch schlimme Erinnerungen auf die warten. Das ist das Setting im Roman von Kristina Pfister, der kaum herbstlicher sein könnte. Im Buch von Peter Zantingh versteckt sich der Herbst etwas mehr zwischen den Zeilen, aber plötzlich ist er da. In der Geschichte geht es um Menschen, die alle eines gemeinsam haben: den Verlust von Mattias. In der Rubrik sprechen wir über die Frage, wie wichtig uns die Namen von Figuren in Büchern sind. Viel Spaß! Falls ihr uns schreiben möchtet, geht das per Mail an [email protected] oder über eine Direktnachricht auf Monas Instagramkanal @mona.ameziane. Beim nächsten Mal sprechen wir über "Ungerechtigkeit" und haben dazu diese beiden Bücher ausgewählt: "Fallers große Liebe" von Tommie Bayer und "Tigermilch" von Stefanie De Velasco. Der Podcast-Tipp dieser Folge: https://1.ard.de/keinkinderwunschstaffel2 Von Christine Westermann & Mona Ameziane.

Audio
Featured in this Episode

No persons identified in this episode.

Transcription

This episode hasn't been transcribed yet

Help us prioritize this episode for transcription by upvoting it.

0 upvotes
🗳️ Sign in to Upvote

Popular episodes get transcribed faster

Comments

There are no comments yet.

Please log in to write the first comment.