Buurmeisje neuken lesbies vrijen

buurmeisje neuken lesbies vrijen

Maar dat is niet het probleem. Wat wel voor ellende zorgt, is zijn alcoholverslaving. Hij wordt dan boos en chagrijnig en verwaarloost Douwe. Daarom mag Douwe van zijn moeder al een jaar lang niet bij Martin thuis komen. Stom, vindt Douwe, want het huis van zijn vader is toch ook zijn huis? Binnenkort mag hij eindelijk weer eens een nachtje logeren. Zijn moeder vindt het spannend. Wat als Martin toch weer een biertje opentrekt? Maar Douwe kan niet wachten.

Romy 10 weet niet hoe het is om een gezonde vader te hebben. Nog voordat ze in de wieg lag, werd haar vader bestraald voor kanker. Dat gebeurde toen nog niet zo nauwkeurig. Daardoor heeft haar vader nu een zwak hart en slechte longen; hij is vaak benauwd. Elke dag ziet ze haar vader uitgeput op de bank zitten, Romy is eraan gewend.

Toch maakt ze zich best vaak zorgen. Wordt papa wel oud? Gelukkig kan ze al haar gevoelens kwijt in street dance. Als Romy danst, vergeet ze alles. Ook de ziekte van haar vader. Vera 10 heeft veel zussen. Een daarvan, haar jongste zusje Eris, is geboren met een open ruggetje. Eris zit in een rolstoel en kan niet zelf eten en drinken. Vera gaat graag met haar zussen naar de Efteling, maar dat wordt moeilijker met Eris die steeds zwakker wordt.

Daarom bouwt de familie voor Eris een sprookjesbos in de achtertuin. Ook de tuinhut van Vera moet wijken. Zoals Vera wel vaker moet inleveren. Toch doet ze het, omdat ze veel van haar zusje houdt. Meintje 11 heeft een blinde vader en een moeder die nauwelijks kan zien.

Dat houdt in dat Meintje vaak de ogen van haar ouders is. Soms is dat een grote verantwoordelijkheid. Als ze met haar ouders in het openbaar vervoer reist, is dat behoorlijk spannend. Er kan best iets misgaan en als dat gebeurt, voelt Meintje zich schuldig.

Gelukkig kan ze er goed over praten met Lena, haar beste vriendin die in dezelfde straat woont. Oma heeft een kapotte rugwervel en ligt vaak op een bed in de woonkamer. Errol vindt het allemaal heel normaal. Toch zou hij, net als andere kinderen, wel eens zonder zorgen de straat op willen gaan. Nike is een grappig en eigenwijs meisje van 7. Als ze het zelf zou mogen beslissen, zou ze daar direct mee stoppen. Anders zijn dan haar vrienden vindt ze maar niks. Nou, misschien alleen als die hun vinger tussen de deur krijgen of zo.

Na veel zeuren vinden haar ouders het goed dat ze één dag geen pillen slikt. Maar of dat een goed idee is? De eerste jaren van de kleine Sisi en Wanwan in het Chinese weeshuis zijn zwaar. Ze krijgen geen aandacht, hebben honger en niemand begrijpt waarom ze niet praten.

Pas in Nederland blijkt dat de tweelingzusjes slecht kunnen horen en zien. Sisi en Wanwan krijgen hulp en wat heel bijzonder is, ze spelen nu zelfs harp! Deze winter trekt de tweeling met hun harp het dorp door, om geld voor hun leeftijdsgenootjes in te zamelen. Sarah heeft een geheim dat zo erg is, dat het haar geest en lichaam beheerst. Door traumatische ervaringen op jonge leeftijd heeft zij een ernstige angststoornis ontwikkeld.

Via haar schilderijen en gedichten laat Sarah de buitenwereld dichter bij haar gevoelens komen en probeert zij haar zelfvertrouwen te herwinnen. Zijn bijnaam Haiduc betekent gangster en dat past wel bij de stoere Nicu. Hij leeft in een harde wereld; hij is verslaafd aan de drugs, liep al op zijn zevende van huis weg en leefde jarenlang onder de grond. In de riolen van Boekarest, de hoofdstad van Roemenië. Nu woont hij bij Raluca.

De drugs hebben zijn lichaam bijna verwoest en hij moet kiezen: Hoe zal het de slechthorende tweeling Matthijs en Josien afgaan als zij voor het eerst niet meer samen in een 'dovenklas' zitten maar elk apart op een 'gewone' middelbare school? De dag dat ik besloot De jarige Guido is geboren als een jongen, maar voelt zich een meisje. Al zo lang als Guido het zich kan herinneren, speelde hij met meisjesspeelgoed en wilde hij jurken dragen.

Nu doet hij dat alleen in het weekend, omdat zijn moeder bang is dat hij gepest wordt als hij in een rok naar school gaat. Oscar is geboren in Polen en woont nu met zijn adoptieouders en zijn broers in West-Friesland.

Elke dag gaat hij met de taxi naar groep 8 van het speciaal onderwijs. Oscar heeft namelijk FAS. Dit wil zeggen dat zijn biologische moeder alcohol dronk terwijl Oscar in haar buik zat. Volgend jaar gaat Oscar naar een nieuwe school en dat vindt hij erg spannend.

Op school voelt hij zich veilig, maar hoe zal dat straks zijn? Hoe Ky Niels werd. Rotjes in drollen stoppen en dan aansteken, belletje trekken en heel veel voetballen. Daar wordt Ky superblij van, maar ze voelt zich ook al jaren ongelukkig omdat ze een meisjeslichaam heeft. Afgelopen zomer heeft Ky het eindelijk aan haar ouders verteld: En ze wil een andere naam: Els van Driel Productie: De moeder van Julia 10 heeft borstkanker en wordt daarom geopereerd.

Julia snapt deze ziekte nog niet zo goed en ligt daarom vaak verdrietig in bed. Om haar angsten de baas te kunnen probeert ze er zoveel mogelijk over te weten te komen: Net als haar grote voorbeeld Freek in het Wild heeft ze begrepen: Hij woont al twee jaar niet meer thuis, omdat het niet goed ging.

Hij woont in een speciale kliniek voor militairen die dezelfde ziekte hebben en leert daar beter met zijn ziekte omgaan. Hij is bijna klaar met de behandeling en mag binnenkort naar huis, maar daar zit Indy eigenlijk helemaal niet op te wachten. Het ging net zo goed met alleen haar moeder, broertje en zusje, zonder dat ze voortdurend moet opletten of ze haar vader niet boos maakt. Op school heeft ze weinig vrienden.

Het gekke is namelijk dat Indy soms net zo boos kan worden als haar vader: Haar klasgenoten snappen dat niet en hebben daarom weinig zin om met haar te spelen. Ze doet haar best zichzelf te snappen. Dan snapt ze misschien ook meer van haar vader én snappen de kinderen in de klas haar weer beter en kan ze meer vrienden maken.

Dat zou ze heel graag willen. De twaalfjarige Izzet heeft een geestelijk gehandicapt zusje, Aïsha. Ze is altijd druk en schreeuwt heel hard en veel. Voor Izzet is dit lastig, hij houdt juist van rust en lezen. Maar thuis is het nooit stil. Daarom trekt hij zich graag terug in de natuur.

Hier kan hij genieten van de stilte en fantaseren over Harry Potter en zijn lievelingsdieren uilen. Izzet vindt het erg vervelend dat zijn zusje niet kan praten. Hij zou haar graag willen uitleggen hoe hij zich voelt. Toch weet Izzet ook één ding zeker; hij houdt erg veel van Aïsha en zal altijd voor haar klaar staan.

Ya-Keylah 11 heeft een bijzondere naam, twee lieve broertjes die soms ook irritant zijn, en Op slechte dagen heeft ze grote opgezwollen handen en voeten.

Ya-Keylah zorgde daarom veel voor haar moeder en haar broertjes. Zoveel dat het op school steeds slechter ging. Gelukkig heeft Ya-Keylah ook oma Ingrid en opa Bert.

Omdat haar moeder niet meer voor haar en haar broertjes kan zorgen, wonen ze nu bij hen. Het is moeilijk, want Ya-Keylah mist haar moeder vaak.

Maar als ze bij haar moeder is, mist ze oma weer. Eigenlijk wil ze twee dingen: De twaalfjarige Job heeft een zieke vader, moeder en grote broer. Zijn moeder en broer weten hun auto-immuunziekte met medicijnen aardig in bedwang te houden. Maar wat zijn vader precies heeft, is na vijf jaar medisch onderzoek nog altijd niet duidelijk. Die onzekerheid drukt als een zware last op het gezin — en op Job in het bijzonder.

En alsof dat nog niet genoeg is, komt dan ook nog zijn overgrootmoeder te overlijden. Met zijn voorliefde voor speelfilms en acteren bevecht Job het vraagtekenmonster van de ziekte van zijn vader. Zal hij hem weten te verslaan? Daan 13 woont samen met zijn moeder Ruth en broer Bram in een rommelig huisje in Amsterdam.

Ruth heeft ME, een ingewikkelde vermoeidheidsziekte, en ligt daardoor het grootste deel van de dag op de bank. Daan houdt van voetballen, filosoferen en schaken, maar dat hij kan niet vaak meer met zijn moeder doen. Als het slecht gaat met haar voelt hij zich vaak verdrietig, maar Daan probeert steeds meer zijn eigen weg te kiezen. Net als zijn grote held Ibrahimovic. Jesse 10 laat ons zien, dat je voor plezier niet veel middelen nodig hebt.

Soms vindt hij alle beperkingen en zorgen voor zijn moeder Hansje vervelend. Zijn moeder heeft een dusdanig vergevorderd stadium van ALS, dat ze compleet verlamd is.

Ondanks dat komen Jesse en zijn beide moeders met muziek, humor en een hoop kattenkwaad hun dagen wel door. Mijn ding is taal zeg maar echt niet. Dennis 13 is een jongen die de woorden in zijn hoofd niet goed kan vinden. Hij heeft dysfasie, een erfelijke afwijking waardoor het taalgebied in de hersenen niet volledig is ontwikkeld.

Toch doet Dennis extra zijn best om op dezelfde school te blijven als zijn vriendjes en piekert hij zich suf over welke woorden hij kan gebruiken om te vertellen dat hij een meisje echt leuk vindt. Xander de Boer Producent: Een battle tussen de jongens of de meiden! Wie maken de mooiste wagen van het Wolcorso? Het gaat er heet aan toe tijdens de voorbereidingen van het jaarlijkse Wolcorso in de Achterhoek. Wie maken de mooiste wolwagen?

De jongens of meiden van groep 8? Wat zo gezellig begon lijkt uit te monden in een ware "battle tussen de seksen". Voetballen kan hij wel, maar zichzelf introduceren niet. We zien hem toelating doen voor de gymleraren-opleiding.

Jamey is een knappe jongen die goed zou liggen bij de meisjes. Alleen hij durft ze niet te benaderen, omdat hij nauwelijks uit zijn woorden komt. Totdat hij een spoedstottercursus gaat volgen. Joëlla, Best Friends Forever.

Joëlla 13 lijkt op het eerste gezicht een gewoon meisje. Haar moeder heeft tijdens de zwangerschap veel alcohol gedronken waardoor Joëlla's hersenen niet goed zijn ontwikkeld. Daardoor is het niet alleen moeilijk om te leren, maar ook om vrienden te maken.

Maar Joëlla geeft niet op. Kelly is 11 jaar, woont in Jeruzalem en is gek op haar mooie lange haar. Ze denkt er nu over om haar haar te doneren aan kinderen die door een medische behandeling hun haar verliezen. Zijn ouders zijn doof, maar Tristan 10 hoort wel. Hij merkt hoe gescheiden de werelden van horenden en doven zijn als zijn vader geen trainer van Tristans voetbalteam mag worden.

Tristan vindt hem de beste trainer die er is. Hij speelt zelfs bij het Nederlands doventeam. Dat begrijpen Tristans teamgenoten ook. Soulaima El Khaldi Productie: Vannacht worden we vrouwen. Ismini 13 slaapt vaak bij haar buurmeisje Komal Ze zijn hun hele leven al vriendinnen, maar wat gebeurt in het jaar dat ze vrouw worden?

Ze zullen meer veranderen dan ooit. Een jaar lang werden ze gefotografeerd wanneer ze bij elkaar logeerden. Zelf zijn ze ervan overtuigd dat het tussen hen altijd het zelfde zal blijven. Maar is dat ook echt zo? Merlijn en de rode appel.

Merlijn 11 is een vrolijke, slimme jongen met een hoofd vol ideeën. Maar er is een groot probleem: Merlijn heeft autisme en kan niet naar school. Een schoolklas is voor hem veel te druk. Een harde stem, ruziënde kinderen of een gemene opmerking komen extra hard bij hem binnen. Daar wordt hij depressief van en daarom blijft hij liever thuis. Katerina uit Tsjechië wil samen met haar hond Copi gewonde mensen redden uit de puinhopen naar een ramp. Hiervoor moeten zij allerlei reddingsexamens doen.

Zal zij haar diploma halen? Haar moeder heeft al twee keer een hartaanval gehad en Senna wil niet dat ze weer naar het ziekenhuis moet. Wat als je moeder elke dag om 5. Deze aflevering van Bikkels gaat over borderline. Over Rosa, Suzy-Anne en Fleur, drie bijzondere zussen. Ze wonen in een drukke woonwijk, met om hen heen veel mensen en andere huizen.

Maar soms voelt het alsof ze op een eiland wonen. Ver weg van iedereen. De meeste tweelingen lijken op elkaar, maar bij Alexey 9 en zijn broer Maxim vijf minuten ouder is dat niet zo. Maxim heeft namelijk een zware vorm van Downsyndroom, waardoor hij in zijn hoofd eigenlijk een baby van 1 jaar oud is. Alexey, die uit een Russische familie komt, zorgt vaak voor Maxim. Hij haalt hem soms uit bed, geeft hem eten en drinken en troost zijn broer als die verdrietig is. Maar bovenal probeert hij hem van alles te leren.

De moeder van Rowencia heeft een ingewikkelde ziekte: Dat kan je krijgen als je vroeger nare of enge dingen hebt meegemaakt en daardoor ben je heel vaak moe, of boos, of bang. Rowencia doet veel in huis en zorgt vaak voor haar jongere broertje en zusje. Ze heeft nog nooit aan iemand verteld dat haar moeder ziek is. Ook niet aan haar beste vriendin Luca. Ze wil het wel, maar hoe leg je zoiets uit? Het was schrikken voor Tess 11 toen haar vader Eric een ernstig ongeluk kreeg.

Na 10 maanden en 16 operaties, komt hij eindelijk weer naar huis. Maar haar vader is anders. Zijn hart is kapot en hij heeft een extra hart gekregen op batterijen. Tess helpt haar vader met alles, zelfs met het schoonmaken van zijn wond.

Ze hoopt dat ze ooit haar oude vader weer terug krijgt. Toch is Martin niet meer de vader die hij vroeger was… Een jaar geleden werd ontdekt dat Martin lijdt aan Alzheimer.

Zijn vader raakt voortdurend van alles kwijt en de schittering in zijn ogen is verdwenen. Yannick helpt zijn vader met zoeken en met dagelijkse taken zoals boodschappen doen.

Hoe voelt het om je geheugen en de grip op het leven kwijt te raken? Mijn vader is dement. Marit is 8 jaar. Ze heeft een vader die heel veel vergeet. Hij vergeet soms wel eens om naar de wc te gaan. Haar vader heeft Alzheimer. Bikkels duikt in het leven van de jarige Esmee. Hij kan daar niks aan doen, maar heeft er wel last van. En niemand begrijpt het, want aan de buitenkant zie je er helemaal niets van Esmee houdt zoveel mogelijk rekening met haar broertje en probeert te voorkomen dat hij boos wordt.

De moeder van Joy 12, bijna 13 heeft een ernstige longziekte en waarschijnlijk niet lang meer te leven. Daarom doet Joy veel in huis, zoals de was ophangen, koken en stofzuigen. Haar stoere Engelse vader is ook ziek: Af en toe is Joy daarom verdrietig en zou ze willen dat ze een broertje of zusje had. Maar meestal is ze vrolijk en denkt ze niet te veel aan de toekomst. Joy doet liever leuke dingen.

Hanneke 7 en Noah 9 hebben een broertje en zusje met kanker. De meeste aandacht gaat natuurlijk naar het zieke kind, maar hoe is het om dit als brusje broertje of zusje mee te maken? Wat is hun verhaal? In deze film vertellen ze over hun angst, jaloezie en ze hebben nog een hoop vragen. Oma Lien 84 heeft Alzheimer en raakt langzaam van de wereld vervreemd.

Kleindochter Christel 14 bezoekt oma Lien twee keer per week, ondanks haar drukke leventje. Maar ze mist haar actieve en zorgzame oma van vroeger. Zal Christel nog een glimp van haar oude oma opvangen of blijft het bij mooie herinneringen? Annelies de Wit Productie: Mijn moeder is lesbisch. De jarige Anne Sophie vertelt over haar moeder, die drie jaar geleden verliefd is geworden op een andere vrouw en daar inmiddels ook mee getrouwd is. Anne Sophie vond het in het begin best gek om haar moeder met een andere vrouw te zien zoenen, maar inmiddels is ze eraan gewend.

Mijn vader is vermist. Dimitri is tien jaar oud. Zijn vader is vijf jaar geleden plotseling verdwenen. Als ik in de spiegel kijk. Tijdens een barbecue raakt de jarige Dilan ernstig verbrand; in drie seconden verandert haar leven voorgoed. Nu staat ze voor verstrekkende en moeilijke keuzes.

Kiest ze voor pijnlijke operaties die de littekens verminderen? Kan ze accepteren dat haar gezicht en leven nooit meer als vanouds zullen zijn? Vier jaar geleden stierf Anne Haar hartsvriendin Laura 13 en Anne´s broertje Daan 11 bleven achter. Nu is Laura 18 en Daan 16 jaar oud. Er is veel gebeurd. Anne´s oude kamer, waar Laura graag doorheen dwaalde, is bijvoorbeeld tegenwoordig de kamer van Daan. Mijn vader zit in de gevangenis. Wendy ziet haar vader maar een keer in de vier weken, en ik zie hem ook niet op mijn verjaardag, of met Sinterklaas, want mijn vader zit in de gevangenis.

Jurre 15 is op het eerste gezicht een hele normale, blonde Friese puber. Er is echter één groot verschil: Die ziekte zorgt ervoor dat Jurres vader niet alleen vergeetachtiger is, maar ook niks meer onderneemt.

Als gevolg hiervan ziet Jurre zijn vader steeds minder. Daarom organiseert Jurre zelf een uitstapje naar Vlieland. De jarige Mazin is doof en staat aan de vooravond van een operatie waardoor hij straks kan horen. Hij ziet er tegenop. Bij zijn vriendin is de operatie mislukt. Zij voelde na afloop stroomstoten in haar hoofd. Straks overkomt hem dat ook! Toch is Mazin ook nieuwsgierig. Hoe zal de wereld klinken? Zullen de geluiden zijn leven veranderen? Mookie 9 is geheim agent , woont in de Bijlmer en leeft een leven vol dromen, spanning en avontuur.

Maar in het dagelijkse leven worstelt hij met een vreemde bloedziekte met een rare naam: Maria Teresa 12 houdt van zingen, pianospelen, dansen en is de slimste van de klas. Haar zusje Elisabetta is verstandelijk gehandicapt. Als dat niet zo was, zouden ze heel veel op elkaar lijken.

Soms mist ze het wel, een zusje zoals zij. Haar zusje is misschien moeilijk te begrijpen, maar als Maria Teresa haar best doet, kan ze zien hoe mooi de wereld door de ogen van Elisabetta is. Jan Willem den Bok Productie: Sarah 11 kan 's nachts niet slapen.

Uren ligt ze wakker, ondanks verwoede pogingen hier verbetering in aan te brengen. Omdat haar moeder ziek is en niet voor haar kan zorgen, woont Sarah in een pleeggezin. Ondanks haar zorgzame pleegouders vindt Sarah het moeilijk om haar draai in het gezin te vinden.

Het liefst woont ze nog bij haar moeder. Gaandeweg ziet Sarah in dat dat niet kan. Zal dit inzicht haar helpen om in slaap te vallen? Malte, zijn nieuwe school. Malte woont in Duitsland en hij is gek op zwemmen. Hij heeft een handicap aan zijn arm, maar ondanks dat traint hij elke dag heel hard. Maar dan moet hij naar een nieuwe school waar hij nog niemand kent. Redt hij het zonder zijn oude vrienden? En hoe zullen de leerlingen reageren op zijn handicap?

Mijn moeder heeft twee mannen. Mijn vader gaat dood. Julia 11 jaar ziet haar vader slechts eens in de week, en weet elke keer niet of zij hem de volgende week nog ziet, want haar vader heeft ALS Amyotrofe laterale sclerose. Maar dan blijkt er volgens een dokter een oplossing te zijn. Haar hersenen worden gekoppeld aan een computer en door het spelen van een computerspel kan ze haar concentratie trainen. Gaat het haar lukken om urenlang stil te zitten om haar concentratie te verbeteren?

Mijn moeder is blind. Timo 10 jaar doet altijd heel veel chocoladevlokken op zijn brood, want zijn moeder merkt daar toch niets van.

Ze is namelijk blind. Ik ben bang voor clowns. Or is een jongen uit Israël en toen hij acht jaar was, heeft hij een spannende film met gemene clowns gezien. Op een dag besluit Or om van zijn angst af te komen. De jarige Pien uit Blaricum is een vrolijk meisje, behalve als het slecht weer is. Ze is namelijk doodsbang voor onweer en bliksem. Ze gaat dan niet naar buiten en durft zelfs niet bij het raam te staan.

Pien besluit dat ze haar angst wil overwinnen door naast een gigantische bliksemmachine te gaan staan. Gaat het haar lukken? Mijn moeder is klein.

Lotte is 12 jaar. Haar moeder Mariëtta koopt haar kleding op de kinderafdeling. De moeder van Lotte lijdt aan Achondroplasie. Achondroplasie is een moeilijk woord voor 'dwerggroei', oftewel kleine mensen.

Vaak vinden lilliputters het niet prettig om zo genoemd te worden, dus spreken we vaak over kleine mensen. Boos of verdrietig is Lotte ook wel eens. Vooral wanneer ze gezellig samen met haar moeder door de stad loopt. Mijn vader is transseksueel. Roy is 12 jaar. Hij woont samen met zijn zus Jessica, moeder Suzanne en Nana. Nana is een combinatie tussen mama, papa en Nathalie. Nana wist al heel lang dat ze in een verkeerd lichaam zat. Ze werd daar heel ongelukkig van. Roy vindt het helemaal niet vreemd dat hij twee moeders heeft.

Marit is acht jaar. La Vie en Rose. Petruska is een opvallend meisje, ze kan prachtig zingen. Sinds ze de beroemde zangeres Edith Piaf heeft ontdekt heeft ze één grote passie: Petruska is slechtziend en kan alleen op pad als er iemand met haar meegaat.

Dat vindt ze best lastig, liever zou ze ook alleen ergens naartoe willen gaan. Lukt het haar om op reis te gaan en de stad te bezoeken zodat ze het graf van Edith Piaf in Parijs kan bezoeken? De man die alles kan. De elfjarige Malik heeft het Syndroom van Down. Als hij naar Afrika verhuist, staat zijn hele wereld op zijn kop! Maar als zijn vader hem op een avond een oud familieverhaal vertelt, verandert Maliks wereld.

De harde werkelijkheid lijkt opeens niet zo hard meer. Door de oren van Ellen. De jarige Ellen hoopt te ontsnappen uit de dove wereld waar ze in opgroeit.

Ellen praat niet met haar stem, maar met haar handen, in gebarentaal, want ze is doof. Ellen moet kiezen naar welke middelbare school ze gaat.

Ze wil niet naar het doveninternaat, zoals andere dove kinderen. Ze wil het liefst naar een gewone school of anders naar de slechthorende school. Net als haar hartsvriendin Myrthe die slechthorend is. De jarige Israëlische Michal is dol op haar verstandelijk beperkte zusje Maayal.

Maayal kan door haar beperking maar met weinig mensen communiceren, haar zus is steun en toeverlaat. Michal werkt als vrijwilligster bij de organisatie Wings of Hope, een club die 'gezonde' kinderen in contact brengt met 'beperkte' kinderen. Michal hoopt dat het haar en haar zus lukt om dingen te kunnen doen zoals in een normaal gezin worden gedaan.

Ze werken hard om samen een familiefeest te organiseren waar Maayal voor het eerst zelfstandig iets kan doen. Gaat het de zusjes lukken?

De Nederlandse Gooitske 9 krijgt twee - voor haar onbekende - meisjes van dezelfde leeftijd uit Wit-Rusland te logeren. Ze komen hier om aan te sterken, omdat door de Tsjernobylramp van 25 jaar geleden er in Wit-Rusland geen groente en fruit van eigen bodem gegeten kan worden. Tijdens hun verblijf in Nederland genieten ze van de frisse lucht, het gezonde eten, de zee en ontdekken ze nieuwe dingen.

Alle meisjes krijgen er vroeg of laat mee te maken: Valeska 13 en Cherissa 13 praten openhartig over zichzelf en hun borsten die gaan groeien.

Welke soorten en maten zijn er allemaal? Anneke de Lind van Wijngaarden Productie: Pavan wordt op school altijd gepest. Sinds zijn zesde jaar zit hij van top tot teen onder het eczeem. Door de jeuk kan hij de verleiding niet weerstaan om flink te krabben. Afleiding zoekt hij in Indiase films en de acteur waar hij groot fan van is: Demi 15 wordt geboren met een open ruggetje Spina Bifida.

Doordat de artsen dit te laat zagen komt zij in een rolstoel terecht. Demi wil het vwo doen en rechten studeren. Maar bovenal wil zij met haar pony Luca meedoen aan de Paralympics in Merle krijgt de opdracht om een houten beeld te maken voor het ziekenhuis in haar stad Zutphen. Zelf heeft ze ook in het ziekenhuis gelegen, maar nu is ze weer beter en kan ze met haar grote hobby aan de slag: Het is haar eerste echte opdracht.

De broers Rino 11 en Nik 9 zijn onafscheidelijk, maar ze verschillen enorm. Nik is geboren met de spierziekte Spinale Spieratrofie. Rino is lichamelijk sterk en doet aan wedstrijdzwemmen. Als Rino een belangrijke wedstrijd moet zwemmen draagt hij deze op aan zijn broertje. Laura 14 en Anne 13 waren hartsvriendinnen. Maar Anne overleed aan de gevolgen van leukemie. Nu moet Laura leren leven zonder haar hartsvriendin.

Om toch nog onafscheidelijk te zijn, doet Laura een kettinkje om met daarin een beetje van Anne's as. De jarige Greg is doodsbang voor honden. Hij gaat in therapie om van zijn hondenfobie af te komen. Zal Greg honden durven te aaien? Ik ben een meisje! Roughly speaking, it classifies on the basis of noticeable over- and underuse of specific features.

Before being used in comparisons, all feature counts were normalized to counts per words, and then transformed to Z-scores with regard to the average and standard deviation within each feature.

Here the grid search investigated: As the input features are numerical, we used IB1 with k equal to 5 so that we can derive a confidence value. The only hyperparameters we varied in the grid search are the metric Numerical and Cosine distance and the weighting no weighting, information gain, gain ratio, chi-square, shared variance, and standard deviation.

However, the high dimensionality of our vectors presented us with a problem. For such high numbers of features, it is known that k-nn learning is unlikely to yield useful results Beyer et al.

This meant that, if we still wanted to use k-nn, we would have to reduce the dimensionality of our feature vectors. For each system, we provided the first N principal components for various N. In effect, this N is a further hyperparameter, which we varied from 1 to the total number of components usually , as there are authors , using a stepsize of 1 from 1 to 10, and then slowly increasing the stepsize to a maximum of 20 when over Rather than using fixed hyperparameters, we let the control shell choose them automatically in a grid search procedure, based on development data.

When running the underlying systems 7. As scaling is not possible when there are columns with constant values, such columns were removed first. For each setting and author, the systems report both a selected class and a floating point score, which can be used as a confidence score.

In order to improve the robustness of the hyperparameter selection, the best three settings were chosen and used for classifying the current author in question. For LP, this is by design. A model, called profile, is constructed for each individual class, and the system determines for each author to which degree they are similar to the class profile.

For SVR, one would expect symmetry, as both classes are modeled simultaneously, and differ merely in the sign of the numeric class identifier. However, we do observe different behaviour when reversing the signs. For this reason, we did all classification with SVR and LP twice, once building a male model and once a female model. For both models the control shell calculated a final score, starting with the three outputs for the best hyperparameter settings.

It normalized these by expressing them as the number of non-model class standard deviations over the threshold, which was set at the class separation value. The control shell then weighted each score by multiplying it by the class separation value on the development data for the settings in question, and derived the final score by averaging.

It then chose the class for which the final score is highest. In this way, we also get two confidence values, viz. Results In this section, we will present the overall results of the gender recognition.

We start with the accuracy of the various features and systems Section 5. Then we will focus on the effect of preprocessing the input vectors with PCA Section 5. After this, we examine the classification of individual authors Section 5. For the measurements with PCA, the number of principal components provided to the classification system is learned from the development data.

Below, in Section 5. Starting with the systems, we see that SVR using original vectors consistently outperforms the other two. For only one feature type, character trigrams, LP with PCA manages to reach a higher accuracy than SVR, but the difference is not statistically significant. For SVR and LP, these are rather varied, but TiMBL s confidence value consists of the proportion of selected class cases among the nearest neighbours, which with k at 5 is practically always 0.

The class separation value is a variant of Cohen s d Cohen Where Cohen assumes the two distributions have the same standard deviation, we use the sum of the two, practically always different, standard deviations. Accuracy Percentages for various Feature Types and Techniques. In fact, for all the tokens n-grams, it would seem that the further one goes away from the unigrams, the worse the accuracy gets. An explanation for this might be that recognition is mostly on the basis of the content of the tweet, and unigrams represent the content most clearly.

Possibly, the other n-grams are just mirroring this quality of the unigrams, with the effectiveness of the mirror depending on how well unigrams are represented in the n-grams. For the character n-grams, our first observation is that the normalized versions are always better than the original versions. This means that the content of the n-grams is more important than their form. This is in accordance with the hypothesis just suggested for the token n-grams, as normalization too brings the character n-grams closer to token unigrams.

The best performing character n-grams normalized 5-grams , will be most closely linked to the token unigrams, with some token bigrams thrown in, as well as a smidgen of the use of morphological processes. However, we cannot conclude that what is wiped away by the normalization, use of diacritics, capitals and spacing, holds no information for the gender recognition. To test that, we would have to experiment with a new feature types, modeling exactly the difference between the normalized and the original form.

This number was treated as just another hyperparameter to be selected. As a result, the systems accuracy was partly dependent on the quality of the hyperparameter selection mechanism. In this section, we want to investigate how strong this dependency may have been. Recognition accuracy as a function of the number of principal components provided to the systems, using token unigrams. Figures 1, 2, and 3 show accuracy measurements for the token unigrams, token bigrams, and normalized character 5-grams, for all three systems at various numbers of principal components.

For the unigrams, SVR reaches its peak Interestingly, it is SVR that degrades at higher numbers of principal components, while TiMBL, said to need fewer dimensions, manages to hold on to the recognition quality. LP peaks much earlier However, it does not manage to achieve good results with the principal components that were best for the other two systems. Furthermore, LP appears to suffer some kind of mathematical breakdown for higher numbers of components.

Although LP performs worse than it could on fixed numbers of principal components, its more detailed confidence score allows a better hyperparameter selection, on average selecting around 9 principal components, where TiMBL chooses a wide range of numbers, and generally far lower than is optimal.

We expect that the performance with TiMBL can be improved greatly with the development of a better hyperparameter selection mechanism. For the bigrams Figure 2 , we see much the same picture, although there are differences in the details.

SVR now already reaches its peak TiMBL peaks a bit later at with And LP just mirrors its behaviour with unigrams. LP keeps its peak at 10, but now even lower than for the token n-grams However, all systems are in principle able to reach the same quality i. Even with an automatically selected number, LP already profits clearly Recognition accuracy as a function of the number of principal components provided to the systems, using token bigrams.

And TiMBL is currently underperforming, but might be a challenger to SVR when provided with a better hyperparameter selection mechanism. We will focus on the token n-grams and the normalized character 5-grams. As for systems, we will involve all five systems in the discussion. However, our starting point will always be SVR with token unigrams, this being the best performing combination. We will only look at the final scores for each combination, and forgo the extra detail of any underlying separate male and female model scores which we have for SVR and LP; see above.

When we look at his tweets, we see a kind of financial blog, which is an exception in the population we have in our corpus. The exception also leads to more varied classification by the different systems, yielding a wide range of scores. SVR tends to place him clearly in the male area with all the feature types, with unigrams at the extreme with a score of SVR with PCA on the other hand, is less convinced, and even classifies him as female for unigrams 1. Figure 4 shows that the male population contains some more extreme exponents than the female population.

The most obvious male is author , with a resounding Looking at his texts, we indeed see a prototypical young male Twitter user: From this point on in the discussion, we will present female confidence as positive numbers and male as negative.

Recognition accuracy as a function of the number of principal components provided to the systems, using normalized character 5-grams. All systems have no trouble recognizing him as a male, with the lowest scores around 1 for the top function words.

If we look at the rest of the top males Table 2 , we may see more varied topics, but the wide recognizability stays. Unigrams are mostly closely mirrored by the character 5-grams, as could already be suspected from the content of these two feature types. For the other feature types, we see some variation, but most scores are found near the top of the lists. Feature type Unigram 1: Top Function 4: On the female side, everything is less extreme. The best recognizable female, author , is not as focused as her male counterpart.

There is much more variation in the topics, but most of it is clearly girl talk of the type described in Section 5. In scores, too, we see far more variation. Even the character 5-grams have ranks up to 40 for this top Another interesting group of authors is formed by the misclassified ones. Taking again SVR on unigrams as our starting point, this group contains 11 males and 16 females.

We show the 5 most Confidence scores for gender assignment with regard to the female and male profiles built by SVR on the basis of token unigrams. The dashed line represents the separation threshold, i. The dotted line represents exactly opposite scores for the two genders.

Top rankingfemales insvr ontokenunigrams, with ranksand scoresforsvr with various feature types. Top Function 9: With one exception author is recognized as male when using trigrams , all feature types agree on the misclassification. This may support ourhypothesis that allfeature types aredoingmore orlessthe same. But it might alsomean that the gender just influences all feature types to a similar degree. In addition, the recognition is of course also influenced by our particular selection of authors, as we will see shortly.

Apart from the general agreement on the final decision, the feature types vary widely in the scores assigned, but this also allows for both conclusions. The male which is attributed the most female score is author On re examination, we see a clearly male first name and also profile photo. However, his Twitter network contains mostly female friends. This apparently colours not only the discussion topics, which might be expected, but also the general language use.

The unigrams do not judge him to write in an extremely female way, but all other feature types do. When looking at his tweets, we This has also been remarked by Bamman et al. There is an extreme number of misspellings even for Twitter , which may possibly confuse the systems models. The most extreme misclassification is reserved for a female, author This turns out to be Judith Sargentini, a member of the European Parliament, who tweets under the 14 Although clearly female, she is judged as rather strongly male In this case, it would seem that the systems are thrown off by the political texts.

If we search for the word parlement parliament in our corpus, which is used 40 times by Sargentini, we find two more female authors each using it once , as compared to 21 male authors with up to 9 uses. Apparently, in our sample, politics is a male thing. We did a quick spot check with author , a girl who plays soccer and is therefore also misclassified often; here, the PCA version agrees with and misclassified even stronger than the original unigrams versus.

In later research, when we will try to identify the various user types on Twitter, we will certainly have another look at this phenomenon. Are they mostly targeting the content of the tweets, i. In this section, we will attempt to get closer to the answer to this question.

Again, we take the token unigrams as a starting point. However, looking at SVR is not an option here. Because of the way in which SVR does its classification, hyperplane separation in a transformed version of the vector space, it is impossible to determine which features do the most work.

Instead, we will just look at the distribution of the various features over the female and male texts. Figure 5 shows all token unigrams. The ones used more by women are plotted in green, those used more by men in red. The position in the plot represents the relative number of men and women who used the token at least once somewhere in their tweets.

However, for classification, it is more important how often the token is used by each gender. We represent this quality by the class separation value that we described in Section 4. As the separation value and the percentages are generally correlated, the bigger tokens are found further away from the diagonal, while the area close to the diagonal contains mostly unimportant and therefore unreadable tokens. On the female side, we see a representation of the world of the prototypical young female Twitter user.

And also some more negative emotions, such as haat hate and pijn pain. Next we see personal care, with nagels nails , nagellak nail polish , makeup makeup , mascara mascara , and krullen curls.

Clearly, shopping is also important, as is watching soaps on television gtst. The age is reconfirmed by the endearingly high presence of mama and papa. As for style, the only real factor is echt really. The word haar may be the pronoun her, but just as well the noun hair, and in both cases it is actually more related to the Identity disclosed with permission.

And by TweetGenie as well. An alternative hypothesis was that Sargentini does not write her own tweets, but assigns this task to a male press spokesperson. However, we received confirmation that she writes almost all her tweets herself Sargentini, personal communication. Percentages of use of tokens by female and male authors. The font size of the words indicates to which degree they differentiate between the gender when also taking into account the relative frequencies of occurrence.

We do also see more expressions of self, with ik I and first person verbs such as wil want and heb have , but these are much less distinguishing. On the male side, we see a rather different world. Apart from bier beer , we see an enormous number of soccer-related words, with fifa at the most extreme, and then club names, scores, competitions, playing, winning, losing, etc.

On the right edge of the plot, though, we do also observe some function words. The location adverbs daar there and waar where appear to be a more male thing, as well as some prepositions like per per , bij at, near and voor for, before.

Finally, mentioning other users is apparently more often done by men. For both genders, the tokens are dominated by the young person s world. It is no wonder that classifying different types of authors, such as politicians and financial bloggers, is more problematic. Percentages of use of the most frequent function words and punctuation by female and male authors. Although most distinguishing tokens appear to be related to content, we do observe some stylerelated tokens.

In Figure 6, we show a plot for the top function words or rather tokens , which was the only feature type focusing on style in our experiments. We can now observe various distinguishing tokens which were so far lost in the dense cloud of words. They correspond to what earlier research see Section 2 has observed.

Females show more personal pronouns, such as the already mentioned ik I , but also me me and jou you , as well as the reduced possessive pronoun mn mijn; my. Males write more objective structures, with the mentioned prepositions, andalsoarticleslikede the andeen a. Herewefindalsofindmorethirdpersonconstructions, with is is , hij he and zijn his, or plural are.

Looking at the bigrams, which we will not plot here, we see a few more style-related constructions appearing. On the female side, we see niet meer not anymore , ik mis I miss and the On the male side, there are also mostly combinations of already observed unigrams, but also the more pragmatic ending of tweets with the word man, in man! All in all, there appear to be quite a few features related to style after all. Furthermore, the top function words are doing quite well, with On the other hand, we cannot escape the impression that even these style features are more often related to what is being tweeted about, than to personal writing style.

Conclusion and Future Work We have investigated how well the gender of authors on Twitter can be determined on the basis of token or character n-grams. We find that recognition is possible with a high accuracy, up to Furthermore, some of the errors are probably related to the fact that the authors in question are different from the typical Twitter users dominating our data set.

The best feature type for recognition appears to be the token unigrams, with the most distinguishing tokens linked to the typical activities of the dominant Twitter users. As for classification systems, Support Vector Regression clearly performs best with all feature types.

During our investigation into gender recognition, we have also experimented with the use of Principal Component Analysis as a preprocessing step to classification. It was already known that this step was necessary for k-nn learning.

We found that SVR is actually hampered rather than helped by the preprocessing. Its accuracy degrades when using PCA, although often not significantly. TiMBL, even with PCA, does not reach the same accuracy level, and only accomplishes scores similar to SVR s scores for token skip bigrams and unnormalized character trigrams.

However, TiMBL s lower quality is mostly a matter of hyperparameter selection. The number of principal components provided to the learners was determined automatically on the basis of development data. When we examined the systems accuracy for fixed numbers of principal components, TiMBL was often at the same accuracy level as SVR, and it was LP that was falling behind.

It has remained unclear to which degree gender can be recognized on the basis of style features. Although the use of all unigrams for classification yields far better results than the use of the most frequent function words, the latter are certainly not doing badly.

Furthermore, our closer examination in Section 5. We will revisit this question when we have larger n-gram sets available which can be assumed to be largely domain-independent.

Not only did we predict just one user trait, but we also considered just a very select class of users, namely individual users with a significant tweet volume. We will still need to test the minimum number of words on which the classifier can maintain its current high quality. Furthermore, we will need to build classifiers to distinguish between individual user accounts, shared user accounts, accounts controlled by boards of editors, and tweetbots.

It may also be useful to distinguish between different uses of Twitter, such as professional communication and social chitchat, and build separate metadata estimators for these different uses. Even more importantly, we will need to look beyond very specific lexical features.

If we base metadata on a limited number of such features, we will never be able to use the resulting data for studying language use or social behaviour.

If we would try, we would fall victim to circular reasoning, such as observing that only men ever play soccer, We are currently laying the basis for the construction of such sets in other work van Halteren and Oostdijk Submitted. Therefore, if we ever want to automatically add metadata, it will have to be with as many information sources as possible, preferably only using that metadata on which various sources agree. Morawski , Inferring gender from the content of tweets: Piskorski , New Twitter research: Men follow men and nobody tweets, Harvard Business Review.

R Development Core Team , R: Gupta , Classifying latent user attributes in Twitter, Proceedings of the 2nd international workshop on Search and mining user-generated contents, pp Schler, J. Understanding and being understood begins with speaking Dutch Begrijpen en begrepen worden begint met het spreken van de Nederlandse taal The Dutch language links us all Wat leest u in deze folder?

Woordenlijst bij hoofdstuk 4 de aanbieding reclame, korting De appels zijn in de a Ze zijn vandaag extra goedkoop. Hij woont helemaal a, zonder familie. Spelling Bestuderen Inleiding Op B1 niveau gaan we wat meer aandacht schenken aan spelling. Je mag niet meer zoveel fouten maken als op A1 en A2 niveau. We bespreken een aantal belangrijke. Dus ik durfde het niet aan om op de fiets naar. Als je een onderdeel. Vergaderen in het Engels In dit artikel beschrijven we verschillende situaties die zich kunnen voordoen tijdens een business meeting.

Na het doorlopen van deze zinnen zal je genoeg kennis hebben om je. Veertien leesteksten Leesvaardigheid A1 Te gebruiken bij: Appel, Aerdenhout Verkoopprijs: Assessing writing through objectively scored tests: List of variables with corresponding questionnaire items in English used in chapter 2 Task clarity 1. I understand exactly what the task is 2. I understand exactly what is required of. Iris marrink Klas 3A. Ik kreeg als opdracht om een dagverslag te maken over Polen.

Online Resource 1 Title: Implementing the flipped classroom: An exploration of study behaviour and student performance Journal: Voorwoord Susan schrijft elke dag in haar dagboek.

Dat dagboek is geen echt boek. En ook geen schrift. Susans dagboek zit in haar tablet, een tablet van school. In een map die Moeilijke Vragen heet. Wouldn t it be great to create your own funny character that will give. Om een realistisch beeld te krijgen van uw niveau,vragen we u niet langer dan één uur te besteden aan de toets. De toets bestaat uit twee. Document properties Most word processors show some properties of the text in a document, such as the number of words or the number of letters in that document.

Write a program that can determine some of. Dutch survival kit This Dutch survival kit contains phrases that can be helpful when living and working in the Netherlands. There is an overview of useful sentences and phrases in Dutch with an English. Quick scan method to evaluate your applied educational game light validation 1. Waar gaat deze test over? Flash info 1 In the morning I always make my bed. C Sometimes, when I feel like it. What is an API user? How is it different from other users?

What is an operation code? And should I choose "Authorisation" or "Sale"? Help, mijn papa en mama gaan scheiden! Joep ligt in bed. Hij houdt zijn handen tegen zijn oren. Beneden hoort hij harde boze stemmen. Papa en mama hebben ruzie.

Papa en mama hebben vaak ruzie. See slides 2 4 of lecture 8. See slides 4 6 of lecture 8. Please use the latest firmware for the router. The firmware is available on http: Als je een nieuwe taal wilt spreken en schrijven, heb je vooral veel nieuwe woorden nodig. And especially truths that at first sight are concrete, tangible and proven. Maar als we proberen uit te leggen wat vriendschap precies is staan we al snel met de mond vol.

Aim of this presentation Give inside information about our commercial comparison website and our role in the Dutch and Spanish energy market Energieleveranciers. Every day we see them on TV during the commercial break: Voorstel rondje Wat hoop je te leren? Heb je iets te delen? Wat zegt de Programma Gids? Een meneer heeft veel ballonnen. Mijn ballonnen die zijn gratis. Wie wil een ballon van mij?

Wat een mooie luchtballonnen! Geel, oranje, groen en blauw. Kies maar uit Daan,. Spreekopdrachten thema 4 Wonen Opdracht 1 bij 4. Op de volgende pagina vind je een blad met plaatjes. Knip de plaatjes uit en doe ze in een envelop. Geef elk tweetal een envelop. Joris Hé Roos, fiets eens niet zo hard.

Roos schrikt op en kijkt naast zich. Recht in het vrolijke gezicht van Joris. Joris zit in haar klas. Ben je voor mij op de vlucht? My family Main language Dit is de basiswoordenschat.

Deze woorden moeten de leerlingen zowel passief als actief kennen. Invloed van het aantal kinderen op de seksdrive en relatievoorkeur M. Eshuis Oktober Faculteit Psychologie en Onderwijswetenschappen. Dat is over twee dagen. Wat kan je er mee? Hoe werkt het Gibbs sampling? Na de pauze Achterliggende concepten à Dirichlet distribu5e.

Circle the things that you can find in the tree house in the text. For additional information about this publication click this link. Classification of triangles A triangle is a geometrical shape that is formed when 3 non-collinear points are joined.

The joining line segments are the sides of the triangle. The angles in between the sides. Bezoek op kantoor Papa en mama hebben ruzie. Ton en Toya vinden dat niet leuk. Papa wil graag dat Ton en Toya bij hem op bezoek komen, maar van mama mag dat niet. Ton en Toya hebben wat problemen thuis. Firewall van de Speedtouch wl volledig uitschakelen? De firewall van de Speedtouch wl kan niet volledig uitgeschakeld worden via de Web interface: De firewall blijft namelijk op stateful staan.

Welke Engelse woorden hoor je? What is your favourite act? Do you like the dancing performances or would you rather listen.

Grandes cachonda videos sadomaso porno duro anal videos cunnilingus mangas hentai porno gratis lesbianas porno de porno squirt video xxx gratis porno gratis parejas porno castellano doble penetracion vaginal mujeres maduras videos free videos gratis morena follando videos porno sadomasoquista rubias peliculas xxx rubias calientes anal brutal español garganta profunda porno de tranxesuales xxx en castellano web cam gratis paginas porno años 80 moras xxx sexo con maduritas gratis los mejores tetas tias buenas jovenes video porno videos morenas videos pornos gratis veteranas follando por el amor xxx vidios de sexo chicas amateur hd puta xxx peliculas maduras amater follando videos de porno gat maduras cachondas follando porno maduritas solo porno porno gratis videos porno gratis porno sadomasoquista rubias 19 desvirgacion anal videos porno gratis paginas porno castellano películas pornográficas gratis de lesbianas masajes xxx sexo latinas vecinas follando videos pirnos porno travesti porno de porno 3d tias fallando mujeres maduras trios porno gordas peludas chupar coño maduras gordas videospornoxxx videos gratis porno gratis videos lesvianas xxx videos gratis para follar con las mejores actrices porno grati travesti ferrol hombres maduros xxx videos chicas rubias 19 lesbianas españolas juegos porn amateur pollas grandes porno completos porno gratis maserati xxx videos sexo arabe video porno france vides xxx gratis lesbianas pornstars famosas jovenes videos de nacho vidal ver videos porno de tios hentaies porno en tangas viejosfollando chicas follando xvideos porno de lesvianas gratis manga gratis tetas muy guarras alexis texas follando en espanol gratis de porno gratis español videos hentai kourtney kane videos porno 80 moras xxx porno gratis anal fetiche de gratis porno familiar porno gratis maduras mujer porno pornstars tube mature videos de tranxesuales porno mujeres desnudas follando pajas fetichismo de travestis follando jovenes videos cumloader xxx abuelas follar culos grandes pollas grande follando chocho mojado videos vodeos xxx pollas enormes follando videos porno manga porno de lesvianas folladas videos mujeres chupando pollas peludas porn videos sexo videos porno gratis hentai gratis mujeres porno en playas nudistas follando porni español brutal porn videos gratis porno xxx chicas es.

con porn party corridas xxx se masturba videos hentai jovenes follando enfermeras lesbianas putas maduras videos de maduras chicas haciendo el culo videos de solteras porno españolas videos porno de lucía super tetonas españolas follando vídeos porno para mujeres mujeres follando viejas gratis porno.

con vidios ponos mujeres corriendose a su hija dando por el amor follando suegras orientales follando xxx videos porno gratis mujeres maduras squirt video maduras guarras x en ropa interior porno negras gordas culonas vasca follando follandose videos gratis ver películas pornográficas gratis paris porn videos putas viejas prno español gordas trios maduritas. con viejos videos manga porn porno maduras con videos prno gratis españolas follando parejas peliculas sexo gratis cougar porn videos hentai gratis de mujeres con la calle latinas videos porno porno rubias hd abuelas video sexo hardcore se la playa maduras follar porno gratis xxx coñitos calientes vídeos porno peludas vidios porno sexso gratis paginas porno con viejos free videos gratis putas maduras vestidas y tetonas follando cumlauder en tetas grandes porno gratis follando rubias porno gratis travesti pollon x-art video de tetonas videos follar gordas follando gratis coñito maduras.

Follando cumlauder videos de guarras gratis hentai gratis porno chochos eyaculando milf porn muyzorrras maduras gratis videos porno tetas muy putas rubias hd porno follando gratis hentaixxx viejas folladas lesbianas petardas viejas mujeres haciendo el culo xxx mujeres masturbandose xxx tube español embarazadas porno trios travestis maduras gratis actrices del porno xx gratis pollas es.

cumlouder español gratis bbw tera patric porno. cumlouder casting porno videos ver vídeos pornos gratis redporn chicas xxx viejas gratis porno xxx madura follando cumloder español gratis videos porno grati videos lesvianas gratis viejos free videos porno profesoras videosde sexo x gratis videos culonas maduras videos porno gratis de maduras morenas follando películas pornográficas gratis peliculas x videos xxx gratis mamando amateur tube hd embarazada porno despedida soltera porno de putas rubias xx porno gratis vídeos porno latex ash hollywood corridas femeninas anal duro coño brandy aniston coños peludos xxx actores porno guey sexoporno vídeos de mujeres vestidas y hija corrida vaginal pofno gratis español xxx gratis folla a tope madura xvideos alexis texas hd porn pros videos culonas porno manga porno española videos porno despedidas de sexo duro porn videos porno amateur porno de lisa ann porn videos x-art videos porno x video porno de sexo maduro porno.

con joven follando gratis porno gratis travestis pollas videos porno travestis follando muizoras brasileñas follando videos maduritas porn videos parejas rusas follando cumloder videos porno con gordas follando mamas follando tetas de putas muy peludos pillados haciendo el culo videos xxx videos sexo maduro lamiendo coños peludos xxx culos chicas gratis porno tran videos porno madura con amor video porno gratis de sexo videos mujeres muy porno gratis maduras mamadas corridasenlaboca pajas intercambio parejas porno.

con travestis españoles gratis polla madre videos porno amater nacho vidal ver pelicula porno asiaticos maduras swinger trios gratis folla a su hija porno geys chicas porno gratis lesvianas sexo peludo maduritas folladoras maduras mujeres maduras follando con enanos follando como chupar tetas grandes follando vídeos porno de porno xxx nuria tetona follando sexo videos pormo español porno de folladas chochos porno folladas en español grati videos demaduras videos lesvianas maduras porno con pollas xxx enana follando videos porno gartis videos porno clasico gratis videos porno castellano gratis porno de lesbianas mujeres follando porno trio tetas maduras videos porno maduras follamdo porno abuelas gratis amateur ashton pierce webcam gratis de trios shasha grey sexo con travestis porno.

PRIVEONTVANGST GOUDA PLASSEX

Vingerende negerin pjes gratis

Buurmeisje neuken lesbies vrijen

: Buurmeisje neuken lesbies vrijen

Drachten sex sex massage gelderland Lingam massage groningen erotische massage rotterdam
ZOEK SEX THAISE MASSAGE PRIVE 821
KALE KUTJES NL SEX VJDEO 447
ZUIGEN AAN PENIS GRATIS SEXADRESSEN De moeder van Lotte lijdt aan Achondroplasie. Verder neemt hij geen vlees en geen vis. The exception also leads to more varied classification by the different systems, yielding a wide range of scores. Eén zit nog steeds ‘in het vak’, de ander is ermee gestopt. Jongste broer Storm kan hem dan niet troosten en oudste broer Thomas is bang dat Ben er misschien niet uitkomt.

About the Author