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Maria José Gomes Pedroto. Concluiu o(a) Doutoramento em Programa Doutoral em Engenharia Informática em 2024/07/22 pelo(a) Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Mestrado em Mestrado em Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão em 2013/11/15 pelo(a) Universidade do Porto Faculdade de Economia e Licenciatura em Licenciatura em Engenharia Informática e Computação em 2006/06/05 pelo(a) Universidade do Porto Faculdade de Engenharia. É Monitora em disciplinas da Pós-Graduação em Business-Intelligence & Analytics no(a) Universidade do Porto Porto Business School e Assistente Convidado no(a) Universidade do Porto Faculdade de Ciências. Publicou 1 artigos em revistas especializadas. Atua na(s) área(s) de Ciências da Engenharia e Tecnologias com ênfase em Engenharia Informática. Nas suas atividades profissionais interagiu com 13 colaborador(es) em coautorias de trabalhos científicos. No seu currículo Ciência Vitae os termos mais frequentes na contextualização da produção científica, tecnológica e artístico-cultural são: Economia e gestão; Economics and Business; Ciências sociais::Economia e gestão; Social sciences::Economics and Business; .
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Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
Maria José Gomes Pedroto

Nomes de citação

  • Pedroto, Maria

Identificadores de autor

Ciência ID
3D16-B98D-AD3A
ORCID iD
0000-0002-0786-9257
AuthenticusID
R-00H-YDH
Google Scholar ID
w7OgHGkAAAAJ

Endereços de correio eletrónico

  • maria.pedroto@gmail.com (Profissional)
  • maria.pedroto@fc.up.pt (Profissional)

Moradas

  • Rua Campo Alegre 1055, 4169-007, Porto, Porto, Portugal (Profissional)

Domínios de atuação

  • Ciências da Engenharia e Tecnologias - Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática

Idiomas

Idioma Conversação Leitura Escrita Compreensão Peer-review
Português Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1)
Inglês Utilizador independente (B1) Utilizador independente (B1) Utilizador independente (B1) Utilizador independente (B1)
Formação
Grau Classificação
2016/09/15 - 2024/07/22
Concluído
 Programa Doutoral em Engenharia Informática (Doutoramento)
Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
"Time-to-Event Prediction" (TESE/DISSERTAÇÃO)
2010/09/15 - 2013/11/15
Concluído
 Mestrado em Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão (Mestrado)
Universidade do Porto Faculdade de Economia, Portugal
"Estimação de Massa em Energia Eólica" (TESE/DISSERTAÇÃO)
2000/09/15 - 2006/06/05
Concluído
 Licenciatura em Engenharia Informática e Computação (Licenciatura)
Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
"Serviços Móveis" (TESE/DISSERTAÇÃO)
Percurso profissional

Ciência

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2019/06/01 - 2024/07/31 Assistente de Investigação (carreira) (Investigação) Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores Tecnologia e Ciência, Portugal
2016/05/16 - 2019/05/15 Assistente de Investigação (carreira) (Investigação) Centro Hospitalar do Porto, Portugal

Docência no Ensino Superior

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2022/09/01 - Atual Assistente Convidado (Docente Universitário) Universidade do Porto Faculdade de Ciências, Portugal
Universidade do Porto Faculdade de Ciências, Portugal

Outros

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2018/04/01 - Atual Monitora em disciplinas da Pós-Graduação em Business-Intelligence & Analytics na Porto Business School Universidade do Porto Porto Business School, Portugal
Produções

Publicações

Artigo em conferência
  1. Pedroto, M; Jorge, A; Mendes-Moreira, J; Coelho, T. "Combining Neighbor Models to Improve Predictions of Age of Onset of ATTRv Carriers". 2023.
    10.1007/978-3-031-49011-8_23
  2. Lopo, RX; Jorge, AM; Pedroto, M. "Geovisualisation Tools for Reporting and Monitoring Transthyretin-Associated Familial Amyloid Polyneuropathy Disease". 2023.
    10.1007/978-3-031-23618-1_7
  3. Pedroto, M; Jorge, A; Mendes Moreira, J; Coelho, T. "Improving the Prediction of Age of Onset of TTR-FAP Patients Using Graph-Embedding Features". 2022.
    10.1007/978-3-031-16474-3_16
  4. Pedroto, M; Jorge, A; Mendes Moreira, J; Coelho, T. "Impact of Genealogical Features in Transthyretin Familial Amyloid Polyneuropathy Age of Onset Prediction". 2019.
    10.1007/978-3-319-98702-6_5
  5. Pedroto, M; Jorge, A; Moreira, JM; Coelho, T. "Predicting Age of Onset in TTR-FAP Patients with Genealogical Features". 2018.
    10.1109/CBMS.2018.00042
  6. Maria Pedroto; João Pedro Poças Martins. "Pesquisa Estruturada e Manipulação de Informação no Modelo IFC. Requisitos e Soluções". 2012.
Artigo em revista
  1. Pedroto, M; Coelho, T; Jorge, A; Mendes Moreira, J. "Clinical model for Hereditary Transthyretin Amyloidosis age of onset prediction". FRONTIERS IN NEUROLOGY (2023): https://www.authenticus.pt/P-00Y-P1Z.
    10.3389/fneur.2023.1216214
Pré-impressão
  1. Pedroto, M; Coelho, T; Fernandes, J; Oliveira, A; Jorge, A; Mendes-Moreira, J. "Heterogeneity in families with ATTRV30M amyloidosis: a historical and longitudinal Portuguese case study impact for genetic counselling". 2024. https://www.authenticus.pt/P-010-7P2.
    10.1080/13506129.2024.2332679
Tese / Dissertação
  1. Maria José Gomes Pedroto. "Estimação de Massa em Energia Eólica". Mestrado, 2013. http://hdl.handle.net/10216/74672.
Atividades

Apresentação oral de trabalho

Título da apresentação Nome do evento
Anfitrião (Local do evento)
2017/04/20 Regression based Approaches for Predicting Age of Onset XXIV Jornadas de Classificação e Análise de Dados
Associação Portuguesa de Classificação e Análise de Dados (Porto, Portugal)

Arbitragem científica em conferência

Nome da conferência Local da conferência
2020/07/05 - 2020/07/06 Fifth Workshop on Data Science for Social Good (SoGood 2020), associated to ECML PKDD 2020 Ghent, Belgium
2019/07/05 - 2019/07/06 Forth Workshop on Data Science for Social Good (SoGood 2019), associated to ECML PKDD 2019 Würzburg, Germany
2019/06/15 - 2019/06/16 18th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications - ICMLA 2019 Boca Raton, Florida, USA
2017/06/15 - 2017/06/30 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications - ICMLA 2018 Orlando, Florida, USA

Arbitragem científica em revista

Nome da revista (ISSN) Editora
2019/06/10 - Atual Machine Learning (1573-0565) Springer