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Issue 3655 link fixes

Author: anisa-hawes

en/lessons/exploring-and-analyzing-network-data-with-python.md

@@ -543,7 +543,7 @@ Working with NetworkX alone will get you far, and you can find out a lot about m
 
 NetworkX supports a very large number of file formats for [data export](https://networkx.github.io/documentation/stable/reference/readwrite/index.html). If you wanted to export a plaintext edgelist to load into Palladio, there's a [convenient wrapper](https://networkx.github.io/documentation/stable/reference/readwrite/generated/networkx.readwrite.edgelist.write_edgelist.html) for that. Frequently at *Six Degrees of Francis Bacon*, we export NetworkX data in [D3's specialized JSON format](https://networkx.github.io/documentation/stable/reference/readwrite/generated/networkx.readwrite.json_graph.node_link_data.html), for visualization in the browser. You could even [export](https://networkx.github.io/documentation/stable/reference/generated/networkx.convert_matrix.to_pandas_adjacency.html) your graph as a [Pandas dataframe](http://pandas.pydata.org/) if there were more advanced statistical operations you wanted to run. There are lots of options, and if you've been diligently adding all your metrics back into your Graph object as attributes, all your data will be exported in one fell swoop.
 
-Most of the export options work in roughly the same way, so for this tutorial you'll learn how to export your data into Gephi's GEXF format. Once you've exported the file, you can upload it [directly into Gephi](https://gephi.org/users/supported-graph-formats/) for visualization.
+Most of the export options work in roughly the same way, so for this tutorial you'll learn how to export your data into Gephi's GEXF format. Once you've exported the file, you can upload it [directly into Gephi](https://gephi.org/quickstart/) for visualization.
 
 Exporting data is often a simple one-line command. All you have to choose is a filename. In this case we'll use `quaker_network.gexf`. To export type:
 

es/lecciones/reutilizando-colecciones-digitales-glam-labs.md

@@ -47,7 +47,7 @@ Uno de los primeros, líder en este ámbito, y que ha establecido las bases para
 
 {% include figure.html filename="reutilizando-colecciones-digitales-glam-labs1.png" caption="Mapa que representa las instituciones de la Comunidad Internacional GLAM Labs" %}
 
-En septiembre de 2019, dieciséis personas pertenecientes a dicha comunidad se reunieron en Doha, Catar, para escribir, a partir de la metodología [Book Sprint](https://www.booksprints.net/book/book-sprint-open-a-glam-lab/), el libro [Open a GLAM Lab](https://glamlabs.io/books/open-a-glam-lab/) que actualmente ha sido traducido a diversos idiomas, entre ellos [español](http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/110281) y [árabe](https://qspace.qu.edu.qa/handle/10576/13484).
+En septiembre de 2019, dieciséis personas pertenecientes a dicha comunidad se reunieron en Doha, Catar, para escribir, a partir de la metodología [Book Sprint](https://www.booksprints.net/book/book-sprint-open-a-glam-lab/), el libro [Open a GLAM Lab](https://www.glamlabs.io/publications/open-a-glam-lab) que actualmente ha sido traducido a diversos idiomas, entre ellos [español](http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/110281) y [árabe](https://qspace.qu.edu.qa/handle/10576/13484).
 
 Una colección digital publicada por una institución GLAM puede estar formada por cualquier tipo de contenido incluyendo metadatos, textos, imágenes, mapas, videos o audios. En este sentido, reutilizar una colección digital consiste en analizar el contenido para adquirir nuevo conocimiento. El análisis puede constar de fases tales como extracción, transformación y enriquecimiento. Como resultado podemos obtener una nueva colección descrita con otro vocabulario más expresivo y rico, una visualización que facilite el descubrimiento de conocimiento, o una agregación de diferentes colecciones digitales basadas en un tema específico.
 

fr/lecons/analyse-reseau-python.md

@@ -537,7 +537,7 @@ Travailler avec NetworkX permet d'en apprendre beaucoup sur les classes de modul
 
 NetworkX prend en charge un très grand nombre de formats de fichiers pour [exporter les données](https://perma.cc/Z7H3-UMKD). Si vous voulez exporter une liste de liens en format texte à charger dans Palladio, il existe un [outil adapté](https://perma.cc/DWK2-J389). Fréquemment, dans le projet *Six Degrees of Francis Bacon*, nous exportons les données NetworkX en [format JSON d3](https://perma.cc/2STT-F466) pour les visualiser dans un navigateur. Vous pouvez aussi [exporter](https://perma.cc/7UCP-YBX4) votre graphe en tant que [tableau de données Pandas](http://pandas.pydata.org/) si vous souhaitez effectuer des manipulations statistiques plus avancées. Il existe de nombreuses options et, si vous avez ajouté toutes vos mesures dans votre objet `Graph` en tant qu’attributs, toutes vos données seront exportées simultanément.
 
-La plupart des options d’exportation fonctionnent à peu près de la même manière. Dans cette leçon, vous apprendrez comment exporter vos données au format GEXF de Gephi. Une fois le fichier exporté, vous pouvez le charger [directement dans Gephi](https://perma.cc/46UZ-F6PU) pour le visualiser.
+La plupart des options d’exportation fonctionnent à peu près de la même manière. Dans cette leçon, vous apprendrez comment exporter vos données au format GEXF de Gephi. Une fois le fichier exporté, vous pouvez le charger [directement dans Gephi](https://gephi.org/quickstart/) pour le visualiser.
 
 L’exportation de données se fait souvent avec une commande d’une seule ligne : il vous suffit de choisir un nom de fichier. Dans ce cas, nous utiliserons `quaker_network.gexf`. Pour exporter, tapez :
 

pt/licoes/explorar-analisar-dados-rede-python.md

@@ -550,7 +550,7 @@ Trabalhando só com o NetworkX trá-lo-á longe, e o leitor pode encontrar muito
 
 O NetworkX suporta um grande número de formatos de ficheiros para [exportação de dados](https://perma.cc/X65S-HRCF) (em inglês). Se o leitor quiser exportar uma lista de *edges* em texto simples para carregar no Palladio, existe um [*wrapper* conveniente](https://perma.cc/P9ES-57X3) (em inglês) para isso. Frequentemente, no *Six Degrees of Francis Bacon*, nós exportamos dados do NetworkX no [formato JSON especializado do D3](https://perma.cc/SF8Z-DWPW) (em inglês), para visualização no navegador de internet. O leitor poderia até [exportar](https://perma.cc/Y6QJ-5VM8) (em inglês) o seu grafo como um [*dataframe* do Pandas](https://perma.cc/87NA-KCK4) (em inglês) se existissem operações estatísticas mais avançadas que quisesse executar. Existem várias opções, e se o leitor tiver adicionado diligentemente todas as suas métricas de volta no seu objeto Grafo como atributos, todos os seus dados serão exportados duma só vez.
 
-A maior parte das opções de exportação funcionam da mesma maneira, por isso, para este tutorial o leitor aprenderá como exportar os seus dados para o formato GEXF do Gephi. Assim que tiver exportado o ficheiro, o leitor pode fazer o *upload* [diretamente para o Gephi](https://gephi.org/users/supported-graph-formats/) (em inglês) para a visualização.
+A maior parte das opções de exportação funcionam da mesma maneira, por isso, para este tutorial o leitor aprenderá como exportar os seus dados para o formato GEXF do Gephi. Assim que tiver exportado o ficheiro, o leitor pode fazer o *upload* [diretamente para o Gephi](https://gephi.org/quickstart/) (em inglês) para a visualização.
 
 Exportar dados é, normalmente, um simples comando unilinear. Tudo o que é preciso é escolher um nome de ficheiro. Neste caso, usaremos `quaker_network.gexf`. Para exportar, digite:
 
@@ -601,3 +601,4 @@ Cada uma destas descobertas é um convite para mais pesquisa ao invés dum ponto
 [^17]: Em redes grandes, as listas seriam provavelmente ilegivelmente longas, mas o leitor poderia obter uma ideia de todas as classes modulares duma só vez ao visualizar a rede e adicionar cor aos nós baseada na sua classe modular.
 
 [^18]: Cada formato de ficheiro que é exportável é também importável. Se o leitor tiver um ficheiro GEXF do Gephi que quer pôr no NetworkX, digitaria `G = nx.read_gexf('some_file.gexf')`.
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