Ligue de hockey Simulée Ste-Flanelle

Winnipeg
Accueil
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Statistiques d’équipe en carrière
Client Web pour les lignes

Centre de jeu
	Oceanics 52-20-10, 114pts	4	FINAL	3	Monsters 54-22-6, 114pts

Team Stats
L1	Streak	W1
30-6-5	Home Record	30-7-4
22-14-5	Away Record	24-15-2
6-3-1	Last 10 Games	5-4-1
4.17	Goals Per Game	3.62
3.55	Goals Against Per Game	2.70
23.77%	Power Play Percentage	22.59%
75.38%	Penalty Kill Percentage	84.59%

Oceanics
52-20-10, 114pts

FINAL

Jayhawks
40-33-9, 89pts

Team Stats
L1	Streak	W2
30-6-5	Home Record	19-16-6
22-14-5	Away Record	21-17-3
6-3-1	Last 10 Games	5-4-1
4.17	Goals Per Game	3.77
3.55	Goals Against Per Game	3.82
23.77%	Power Play Percentage	25.86%
75.38%	Penalty Kill Percentage	77.61%

Meneurs d'équipe
	Buts Alexis Lafreniere 30	Passes Alexis Lafreniere 38

	Points Alexis Lafreniere 68	Plus/Moins Alexis Lafreniere 6

	Victoires Collin Delia 40	Pourcentage d’arrêts Alexei Melnichuk 0.913

Statistiques d’équipe
Buts pour 342 4.17 GFG	Tirs pour 3584 43.71 Avg	Pourcentage en avantage numérique 23.8% 63 GF	Début de zone offensive 43.5%
Buts contre 291 3.55 GAA	Tirs contre 3060 37.32 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 75.4% 65 GA	Début de la zone défensive 37.7%

Information d’équipe
	Directeur général	Stéphane Gagné
	Division	Atlantique
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
	Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,224
	Billets de saison	300
Information formation
	Équipe Pro	27
	Équipe Mineure	19
	Limite contact	46 / 50
	Espoirs	10
Historique d'équipe
	Saison actuelle	52-20-10 (114PTS)
	Historique	52-20-10 (0.634%)
	Apparitions séries éliminatoires
	Historique séries éliminatoires (W-L)	-

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Zemgus Girgensons		X			100.00	78	46	93	78	76	61	81	56	37	57	62	78	57	69	69	0	50	64	0	26	2	1,600,000$
2	Michael Rasmussen	X	X			100.00	83	46	81	68	86	68	69	74	72	68	58	69	25	56	56	0	50	64	0	21	2	925,000$
3	Cedric Paquette	X	X			100.00	94	46	86	82	73	54	82	55	44	59	59	67	53	70	75	0	50	63	0	27	3	1,200,000$
4	Nic Petan		X	X		100.00	65	62	71	79	62	59	57	70	50	64	70	65	67	59	59	0	50	63	0	25	2	693,000$
5	Tage Thompson		X	X		100.00	69	44	86	78	84	66	57	67	32	63	72	63	53	56	56	0	50	63	0	22	1	925,000$
6	Nicolas Roy	X	X	X		100.00	75	44	90	68	78	64	81	61	66	64	62	69	25	55	56	0	50	62	0	23	2	1,250,000$
7	Sam Lafferty	X	X	X		100.00	91	46	79	67	72	55	70	60	62	64	55	72	25	55	56	0	50	61	0	25	2	767,500$
8	Frederik Gauthier	X		X		100.00	88	88	88	70	88	61	63	56	70	55	48	74	46	63	64	0	50	61	0	25	4	1,200,000$
9	Glenn Gawdin	X				100.00	75	71	83	64	71	64	65	61	76	60	57	64	54	44	44	0	50	59	0	23	2	700,000$
10	Rafael Harvey-Pinard (R)		X			100.00	72	61	97	63	61	72	75	61	50	56	61	62	58	44	44	0	50	58	0	21	2	825,000$
11	Karson Kuhlman			X		100.00	79	44	99	65	67	57	50	55	44	50	59	64	25	50	51	0	50	56	0	25	2	775,000$
12	Anthony DeAngelo				X	100.00	66	40	76	81	66	74	59	82	24	73	59	57	75	64	64	0	50	65	0	24	2	3,500,000$
13	Mark Pysyk				X	100.00	75	44	83	70	74	57	73	62	25	42	49	67	25	68	69	0	50	62	0	28	3	1,700,000$
14	Lawrence Pilut				X	100.00	67	42	89	76	61	64	69	53	25	37	45	80	24	48	48	0	50	61	0	24	1	925,000$
15	Jacob Middleton				X	100.00	82	79	89	68	79	54	55	51	25	38	48	67	46	51	51	0	50	59	0	24	1	735,000$
16	Maxime Lajoie				X	100.00	73	72	75	65	72	63	64	61	25	54	53	63	50	44	44	0	50	59	0	22	1	730,000$
17	Dylan Coghlan				X	100.00	75	43	97	60	72	62	68	62	25	49	50	56	25	46	46	0	50	57	0	22	5	600,000$
Rayé
1	Micheal Ferland		X	X		100.00	88	79	83	79	79	55	58	56	27	68	58	56	24	65	66	0	50	60	0	28	3	3,000,000$
2	J.C. Beaudin	X		X		100.00	77	72	90	75	72	61	63	57	71	53	56	64	53	46	46	0	50	58	0	23	1	560,000$
3	Giorgio Estephan	X				100.00	87	78	99	52	71	64	60	58	73	58	53	70	46	44	44	0	50	57	0	23	1	525,000$
4	William Lockwood (R)			X		100.00	70	63	86	60	63	56	56	58	50	56	56	61	53	44	44	0	50	55	0	22	1	700,000$
5	Jeffrey Viel		X			100.00	85	45	43	64	71	48	56	52	25	50	55	52	25	45	45	0	50	52	0	21	2	600,000$
6	Dmitrij Jaskin		X	X		100.00	66	35	87	62	75	48	42	45	35	45	45	58	46	49	46	0	50	50	0	27	1	560,000$
7	Maxim Mamin	X	X	X		100.00	49	43	81	58	72	45	32	41	35	36	45	50	46	37	34	0	50	45	0	25	1	732,500$
8	Mitchell Vande Sompel (R)				X	100.00	75	70	87	62	70	43	42	49	25	43	39	61	37	44	44	0	50	53	0	23	1	560,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	76	56	85	69	73	59	62	59	44	54	55	64	43	53	53	0	50	59

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Collin Delia	100.00	52	52	72	80	51	53	51	57	54	53	30	46	46	0	50	55	0
2	Alexei Melnichuk (R)	100.00	46	56	70	75	42	46	50	53	45	46	30	44	44	0	50	51	0
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	49	54	71	78	47	50	51	55	50	50	30	45	45	0	50	53

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Nicolas Roy	Oceanics (Win)	C/LW/RW	81	33	48	81	5	27	5	120	214	313	93	200	10.54%	18	1635	20.20	6	16	22	57	212	0	0	0	3	45	4	4	52.53%	2111	0	1	0.99	1	1	0	0	1	3	8	2
2	Michael Rasmussen	Oceanics (Win)	C/LW	82	24	56	80	3	37	5	150	221	346	87	235	6.94%	14	1509	18.41	7	15	22	69	212	0	2	2	3	107	5	0	60.62%	2039	0	0	1.06	1	1	0	0	1	1	4	4
3	Tage Thompson	Oceanics (Win)	LW/RW	73	34	35	69	-3	12	0	27	105	355	95	227	9.58%	7	1269	17.38	9	12	21	71	188	0	0	0	0	0	5	6	32.94%	85	0	0	1.09	3	7	0	0	0	4	0	3
4	Alexis Lafreniere	Winnipeg	LW/RW	61	30	38	68	6	14	0	49	117	280	79	205	10.71%	10	1285	21.08	6	9	15	52	163	0	0	0	2	53	7	1	41.75%	103	0	1	1.06	1	7	0	0	0	6	7	3
5	Nic Petan	Oceanics (Win)	LW/RW	82	30	35	65	44	20	0	57	113	296	86	192	10.14%	9	951	11.61	0	0	0	1	6	0	0	0	0	0	3	2	48.39%	62	0	0	1.37	2	2	0	0	0	5	6	3
6	Anthony DeAngelo	Oceanics (Win)	D	55	6	58	64	3	28	0	91	111	128	35	91	4.69%	76	1329	24.17	3	11	14	73	141	0	2	2	0	142	0	1	0.00%	0	0	0	0.96	1	1	0	0	0	0	1	5
7	Frederik Gauthier	Oceanics (Win)	C/RW	82	20	41	61	6	62	20	157	140	228	58	171	8.77%	28	1594	19.44	6	8	14	49	210	0	1	1	6	225	4	1	53.65%	561	0	0	0.77	0	0	1	2	1	4	4	3
8	Zemgus Girgensons	Oceanics (Win)	LW	82	26	33	59	45	12	0	75	142	256	61	194	10.16%	29	1195	14.58	0	1	1	0	1	1	0	1	12	248	4	1	46.15%	117	1	0	0.99	0	0	0	0	0	6	1	1
9	Lawrence Pilut	Oceanics (Win)	D	82	14	43	57	23	32	0	71	81	167	77	141	8.38%	162	1839	22.44	7	6	13	60	187	0	0	0	1	199	2	2	0.00%	0	0	0	0.62	0	0	0	0	0	0	2	3
10	Glenn Gawdin	Oceanics (Win)	C	82	19	31	50	44	32	0	85	126	143	22	83	13.29%	8	942	11.50	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	56.51%	1221	0	0	1.06	0	0	0	0	0	0	3	4
11	Maxime Lajoie	Oceanics (Win)	D	82	12	37	49	32	87	15	149	62	89	22	71	13.48%	93	1501	18.31	2	5	7	23	94	0	0	0	1	106	0	0	0.00%	0	0	0	0.65	0	0	1	1	1	2	0	2
12	Mark Pysyk	Oceanics (Win)	D	76	10	35	45	15	48	0	159	59	122	38	90	8.20%	101	1760	23.17	5	12	17	57	205	0	0	0	1	189	0	2	0.00%	0	0	0	0.51	0	0	0	0	0	2	1	4
13	Cedric Paquette	Oceanics (Win)	C/LW	38	10	29	39	1	24	0	138	65	132	35	112	7.58%	9	788	20.76	1	7	8	13	86	1	0	1	2	31	1	1	41.00%	522	0	0	0.99	1	5	0	0	0	2	3	3
14	Sam Lafferty	Oceanics (Win)	C/LW/RW	82	14	18	32	0	34	0	120	113	138	46	121	10.14%	14	808	9.86	1	0	1	4	14	2	0	2	11	184	2	2	50.48%	834	0	0	0.79	0	0	0	0	0	1	1	2
15	Jacob Middleton	Oceanics (Win)	D	82	6	24	30	8	54	10	152	52	98	31	89	6.12%	114	1711	20.87	2	6	8	32	199	0	1	1	2	180	0	0	0.00%	0	0	0	0.35	0	0	1	0	1	0	1	1
16	Dylan Coghlan	Oceanics (Win)	D	81	1	21	22	31	32	0	103	22	35	13	22	2.86%	69	1298	16.04	0	0	0	0	14	0	0	0	0	24	0	0	0.00%	0	0	0	0.34	0	0	0	0	0	0	1	0
17	J.C. Beaudin	Oceanics (Win)	C/RW	40	4	7	11	3	11	5	8	28	63	24	48	6.35%	5	272	6.81	0	0	0	1	4	0	0	0	0	0	1	0	75.00%	12	0	0	0.81	0	0	0	0	1	0	0	0
18	Rafael Harvey-Pinard	Oceanics (Win)	LW	9	2	2	4	-4	0	0	3	10	24	8	21	8.33%	1	156	17.42	1	1	2	7	26	0	0	0	0	0	0	0	42.86%	14	0	0	0.51	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Micheal Ferland	Oceanics (Win)	LW/RW	9	3	0	3	-1	0	0	8	4	23	6	14	13.04%	1	67	7.47	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	6	0	0	0.89	0	0	0	0	0	0	0	0
20	Mitchell Vande Sompel	Oceanics (Win)	D	1	0	1	1	-1	0	0	2	0	1	0	1	0.00%	1	20	20.55	0	1	1	1	3	0	0	0	0	1	0	0	0.00%	0	0	0	0.97	0	0	0	0	0	0	0	0
21	Dmitrij Jaskin	Oceanics (Win)	LW/RW	1	0	0	0	0	0	0	0	1	2	1	0	0.00%	0	18	18.77	0	0	0	0	3	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	2	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
22	Karson Kuhlman	Oceanics (Win)	RW	12	0	0	0	-5	0	0	1	4	14	3	10	0.00%	0	91	7.67	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	8	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
23	Maxim Mamin	Oceanics (Win)	C/LW/RW	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	19	19.17	0	0	0	0	4	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	2	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1276	298	592	890	255	566	60	1725	1790	3253	920	2338	9.16%	769	22070	17.30	56	110	166	571	1984	4	6	10	44	1743	38	23	53.83%	7699	1	2	0.81	10	24	3	3	6	36	43	43

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Collin Delia	Oceanics (Win)	69	40	17	9	0.906	3.50	4025	4	0	235	2487	1	0	0.607	28	69	0	3	2	0
2	Antti Raanta	Winnipeg	38	24	11	2	0.907	3.23	2154	4	1	116	1244	1	1	0.813	16	38	0	2	5	1
3	Alexei Melnichuk	Oceanics (Win)	19	12	3	1	0.913	3.11	965	2	0	50	573	0	0	0.750	8	13	69	2	1	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			126	76	31	12	0.907	3.37	7145	10	1	401	4304	2	1	0.692	52	120	69	7	8	2

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Salaire annuel 5	Link
Alexei Melnichuk	Oceanics (Win)	G	22	1998-06-28	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$				Lien
Anthony DeAngelo	Oceanics (Win)	D	24	1995-10-24	No	183 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	3,500,000$	350,000$	0$	No	3,500,000$				Lien
Cedric Paquette	Oceanics (Win)	C/LW	27	1993-08-12	No	204 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	1,200,000$	120,000$	0$	No	1,200,000$	1,200,000$			Lien
Collin Delia	Oceanics (Win)	G	26	1994-06-19	No	208 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	1,000,000$	100,000$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$			Lien
Dmitrij Jaskin	Oceanics (Win)	LW/RW	27	1993-03-23	No	216 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No					Lien
Dylan Coghlan	Oceanics (Win)	D	22	1998-02-19	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	5	Pro & Farm	600,000$	60,000$	0$	No	600,000$	600,000$	600,000$	600,000$	Lien
Frederik Gauthier	Oceanics (Win)	C/RW	25	1995-04-26	No	239 Lbs	6 ft5	No	No	No	4	Pro & Farm	1,200,000$	120,000$	0$	No	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$		Lien
Giorgio Estephan	Oceanics (Win)	C	23	1997-02-03	No	196 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	525,000$	52,500$	0$	No					Lien
Glenn Gawdin	Oceanics (Win)	C	23	1997-03-25	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$				Lien
J.C. Beaudin	Oceanics (Win)	C/RW	23	1997-03-25	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No					Lien
Jacob Middleton	Oceanics (Win)	D	24	1996-01-02	No	210 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	735,000$	73,500$	0$	No					Lien
Jeffrey Viel	Oceanics (Win)	LW	21	1999-01-28	No	197 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	600,000$	60,000$	0$	No	600,000$				Lien
Karson Kuhlman	Oceanics (Win)	RW	25	1995-09-26	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	775,000$	77,500$	0$	No	775,000$				Lien
Lawrence Pilut	Oceanics (Win)	D	24	1995-12-29	No	165 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No					Lien
Mark Pysyk	Oceanics (Win)	D	28	1992-01-11	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	1,700,000$	170,000$	0$	No	1,700,000$	1,700,000$			Lien
Maxim Mamin	Oceanics (Win)	C/LW/RW	25	1995-01-13	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	732,500$	73,250$	0$	No					Lien
Maxime Lajoie	Oceanics (Win)	D	22	1997-11-05	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	730,000$	73,000$	0$	No					Lien
Michael Rasmussen	Oceanics (Win)	C/LW	21	1999-04-17	No	229 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$				Lien
Micheal Ferland	Oceanics (Win)	LW/RW	28	1992-04-19	No	208 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	3,000,000$	300,000$	0$	No	3,000,000$	3,000,000$			Lien
Mitchell Vande Sompel	Oceanics (Win)	D	23	1997-02-11	Yes	198 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No					Lien
Nic Petan	Oceanics (Win)	LW/RW	25	1995-03-22	No	175 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	693,000$	69,300$	0$	No	693,000$				Lien
Nicolas Roy	Oceanics (Win)	C/LW/RW	23	1997-02-05	No	208 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	1,250,000$	125,000$	0$	No	1,250,000$				Lien
Rafael Harvey-Pinard	Oceanics (Win)	LW	21	1999-01-06	Yes	172 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	825,000$				Lien
Sam Lafferty	Oceanics (Win)	C/LW/RW	25	1995-03-06	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	767,500$	76,750$	0$	No	767,500$				Lien
Tage Thompson	Oceanics (Win)	LW/RW	22	1997-10-30	No	219 Lbs	6 ft7	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No					Lien
William Lockwood	Oceanics (Win)	RW	22	1998-06-20	Yes	172 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No					Lien
Zemgus Girgensons	Oceanics (Win)	LW	26	1994-01-05	No	207 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	1,600,000$	160,000$	0$	No	1,600,000$				Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
27	23.96	198 Lbs	6 ft1	1.96	1,044,926$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Tage Thompson	Cedric Paquette	Nicolas Roy	40	0	1	4
2	Rafael Harvey-Pinard	Michael Rasmussen	Frederik Gauthier	30	0	1	4
3	Zemgus Girgensons	Glenn Gawdin	Nic Petan	20	0	2	3
4		Sam Lafferty	Karson Kuhlman	10	0	2	3

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mark Pysyk	Anthony DeAngelo	40	0	2	3
2	Maxime Lajoie	Jacob Middleton	30	0	3	2
3	Lawrence Pilut	Dylan Coghlan	20	0	3	2
4	Mark Pysyk	Anthony DeAngelo	10	0	2	3

Attaque en svantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Tage Thompson	Cedric Paquette	Nicolas Roy	60	0	0	5
2	Rafael Harvey-Pinard	Michael Rasmussen	Frederik Gauthier	40	0	0	5

Défense en svantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Anthony DeAngelo	Mark Pysyk	60	0	1	4
2	Maxime Lajoie	Jacob Middleton	40	0	1	4

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Frederik Gauthier	Zemgus Girgensons	60	0	5	0
2	Michael Rasmussen	Sam Lafferty	40	0	5	0

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Anthony DeAngelo	Mark Pysyk	60	0	5	0
2	Maxime Lajoie	Jacob Middleton	40	0	5	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Zemgus Girgensons	60	0	5	0	Anthony DeAngelo	Mark Pysyk	60	0	5	0
2	Frederik Gauthier	40	0	5	0	Maxime Lajoie	Jacob Middleton	40	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Nicolas Roy	Tage Thompson	60	0	1	4
2	Michael Rasmussen	Cedric Paquette	40	0	1	4

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Anthony DeAngelo	Mark Pysyk	60	0	2	3
2	Maxime Lajoie	Jacob Middleton	40	0	2	3

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Cedric Paquette	Nicolas Roy	Tage Thompson	Anthony DeAngelo	Mark Pysyk

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Zemgus Girgensons	Frederik Gauthier	Sam Lafferty	Anthony DeAngelo	Mark Pysyk

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Michael Rasmussen, Nicolas Roy, Cedric Paquette	Michael Rasmussen, Nicolas Roy	Sam Lafferty

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Anthony DeAngelo, Mark Pysyk, Maxime Lajoie	Anthony DeAngelo	Anthony DeAngelo, Mark Pysyk

Tirs de pénalité
Michael Rasmussen, Nicolas Roy, Tage Thompson, Nic Petan, Cedric Paquette

Gardien
#1 : Collin Delia, #2 : Alexei Melnichuk

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , , , , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Admirals	3	0	2	0	1	0	0	0	9	11	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0	1	0	1	0	0	0	7	7	0	2	0.333	9	14	23	0	0	124	110	98	16	136	1115	1208	1203	93	114	23	18	67	9	1	11.11%	8	2	75.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
2	Baby Hawks	5	2	0	0	0	0	2	1	23	18	5	3	1	0	0	0	0	1	1	14	12	2	2	1	0	0	0	0	1	0	9	6	3	9	0.900	23	34	57	0	0	124	110	98	16	216	1115	1208	1203	93	187	52	36	113	23	2	8.70%	16	3	81.25%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
3	Bears	2	1	0	0	0	0	1	0	10	8	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	4	1.000	10	16	26	0	0	124	110	98	16	74	1115	1208	1203	93	97	17	23	41	10	2	20.00%	9	1	88.89%	1	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
4	Bruins	2	2	0	0	0	0	0	0	10	6	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	4	1.000	10	17	27	0	0	124	110	98	16	99	1115	1208	1203	93	78	19	16	54	8	1	12.50%	3	2	33.33%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
5	Cabaret Lady Mary Ann	2	2	0	0	0	0	0	0	10	5	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	4	1.000	10	17	27	0	0	124	110	98	16	90	1115	1208	1203	93	74	20	8	56	4	4	100.00%	4	2	50.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
6	Caroline	2	2	0	0	0	0	0	0	11	5	6	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	4	1.000	11	21	32	0	0	124	110	98	16	60	1115	1208	1203	93	77	18	19	36	5	2	40.00%	7	3	57.14%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
7	Chiefs	4	1	3	0	0	0	0	0	13	16	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	7	5	2	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	2	0.250	13	22	35	0	0	124	110	98	16	187	1115	1208	1203	93	174	53	38	68	10	1	10.00%	17	3	82.35%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
8	Chill	4	4	0	0	0	0	0	0	20	13	7	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	2	2	0	0	0	0	0	0	11	8	3	8	1.000	20	36	56	0	0	124	110	98	16	152	1115	1208	1203	93	125	33	30	99	19	5	26.32%	14	3	78.57%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
9	Comets	3	2	0	0	1	0	0	0	13	7	6	2	1	0	0	1	0	0	0	8	5	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	6	1.000	13	24	37	0	0	124	110	98	16	126	1115	1208	1203	93	90	31	28	59	11	3	27.27%	8	0	100.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
10	Cougars	2	1	1	0	0	0	0	0	10	9	1	1	0	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	10	19	29	0	0	124	110	98	16	63	1115	1208	1203	93	78	23	20	52	4	1	25.00%	10	3	70.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
11	Crunch	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	0.500	4	8	12	0	0	124	110	98	16	88	1115	1208	1203	93	76	17	12	40	10	3	30.00%	6	1	83.33%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
12	Heat	3	1	2	0	0	0	0	0	10	12	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	2	0.333	10	19	29	0	0	124	110	98	16	142	1115	1208	1203	93	106	21	24	67	9	1	11.11%	12	3	75.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
13	Jayhawks	3	1	2	0	0	0	0	0	9	11	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0.333	9	16	25	0	0	124	110	98	16	139	1115	1208	1203	93	95	31	14	65	14	1	7.14%	7	3	57.14%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
14	Las Vegas	3	1	1	0	0	0	0	1	14	13	1	2	1	0	0	0	0	0	1	10	8	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	3	0.500	14	24	38	0	0	124	110	98	16	149	1115	1208	1203	93	150	32	16	82	11	3	27.27%	8	3	62.50%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
15	Manchots	2	1	0	0	0	1	0	0	11	9	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	3	0.750	11	19	30	0	0	124	110	98	16	72	1115	1208	1203	93	81	17	18	47	11	3	27.27%	9	4	55.56%	1	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
16	Marlies	2	2	0	0	0	0	0	0	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	4	1.000	9	16	25	0	0	124	110	98	16	112	1115	1208	1203	93	64	13	16	39	11	4	36.36%	3	0	100.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
17	Minnesota	4	3	1	0	0	0	0	0	18	14	4	2	2	0	0	0	0	0	0	12	7	5	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	6	0.750	18	31	49	0	0	124	110	98	16	187	1115	1208	1203	93	144	44	33	85	7	1	14.29%	14	3	78.57%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
18	Monarchs	3	2	1	0	0	0	0	0	11	10	1	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	4	0.667	11	19	30	0	0	124	110	98	16	158	1115	1208	1203	93	117	32	19	72	7	0	0.00%	6	2	66.67%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
19	Monsters	2	0	0	0	1	0	0	1	9	9	0	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	3	0.750	9	15	24	0	0	124	110	98	16	99	1115	1208	1203	93	76	19	12	46	10	1	10.00%	6	2	66.67%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
20	Monsters	4	2	0	0	0	1	0	1	15	15	0	2	1	0	0	0	1	0	0	7	7	0	2	1	0	0	0	0	0	1	8	8	0	6	0.750	15	28	43	0	0	124	110	98	16	152	1115	1208	1203	93	147	37	20	105	17	3	17.65%	10	4	60.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
21	Oil Kings	3	2	0	0	1	0	0	0	10	7	3	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	6	1.000	10	19	29	0	0	124	110	98	16	132	1115	1208	1203	93	116	34	28	70	5	2	40.00%	13	1	92.31%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
22	Phantoms	2	0	0	0	0	0	1	1	8	8	0	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	3	0.750	8	13	21	0	0	124	110	98	16	85	1115	1208	1203	93	70	26	10	67	3	1	33.33%	5	1	80.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
23	Rocket	2	1	0	0	0	0	1	0	7	5	2	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	7	11	18	0	0	124	110	98	16	71	1115	1208	1203	93	78	25	14	46	4	1	25.00%	6	0	100.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
24	Senators	2	0	1	0	0	1	0	0	6	9	-3	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0.250	6	10	16	0	0	124	110	98	16	82	1115	1208	1203	93	75	12	12	45	5	1	20.00%	5	1	80.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
25	Sharks	3	1	1	0	0	1	0	0	9	10	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0	1	0	0	1	0	0	5	8	-3	3	0.500	9	18	27	0	0	124	110	98	16	106	1115	1208	1203	93	128	28	16	70	4	2	50.00%	8	1	87.50%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
26	Sound Tigers	2	1	1	0	0	0	0	0	12	10	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	0	1	0	0	0	0	0	6	8	-2	2	0.500	12	19	31	0	0	124	110	98	16	96	1115	1208	1203	93	84	29	25	39	5	2	40.00%	10	2	80.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
27	Spiders	2	0	1	0	0	0	0	1	8	12	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	5	8	-3	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0.250	8	16	24	0	0	124	110	98	16	95	1115	1208	1203	93	64	32	27	32	7	3	42.86%	10	2	80.00%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
28	Stars	5	2	2	0	0	0	1	0	18	14	4	2	1	0	0	0	0	1	0	8	3	5	3	1	2	0	0	0	0	0	10	11	-1	6	0.600	18	31	49	0	0	124	110	98	16	195	1115	1208	1203	93	146	46	34	94	11	5	45.45%	15	4	73.33%	1	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
29	Thunder	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	4	1.000	12	22	34	0	0	124	110	98	16	129	1115	1208	1203	93	89	20	17	49	5	0	0.00%	6	1	83.33%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
30	Wolf Pack	2	2	0	0	0	0	0	0	13	7	6	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	4	1.000	13	22	35	0	0	124	110	98	16	92	1115	1208	1203	93	60	20	18	47	6	4	66.67%	9	5	44.44%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
	Total	82	42	20	0	4	4	6	6	342	291	51	41	24	6	0	2	2	4	3	182	133	49	41	18	14	0	2	2	2	3	160	158	2	114	0.695	342	596	938	0	0	124	110	98	16	3584	1115	1208	1203	93	3060	824	621	1852	265	63	23.77%	264	65	75.38%	3	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
	_Since Last GM Reset	82	42	20	0	4	4	6	6	342	291	51	41	24	6	0	2	2	4	3	182	133	49	41	18	14	0	2	2	2	3	160	158	2	114	0.695	342	596	938	0	0	124	110	98	16	3584	1115	1208	1203	93	3060	824	621	1852	265	63	23.77%	264	65	75.38%	3	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
	_Vs Conference	35	18	7	0	2	3	2	3	157	135	22	17	12	2	0	0	1	1	1	81	55	26	18	6	5	0	2	2	1	2	76	80	-4	50	0.714	157	272	429	0	0	124	110	98	16	1587	1115	1208	1203	93	1322	340	277	814	120	30	25.00%	111	29	73.87%	2	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545
	_Vs Division	16	11	2	0	0	1	0	0	68	52	16	8	7	0	0	0	0	0	0	34	28	6	8	4	2	0	0	1	0	0	34	24	10	23	0.719	68	120	188	0	0	124	110	98	16	734	1115	1208	1203	93	612	149	115	381	51	15	29.41%	43	10	76.74%	0	1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%	2025	1407	1884	608	1084	545

			Total pour les joueurs
Matchs joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs pour	Tirs contre	Tirs bloqués	Minutes de pénalités	Mises en échec	Buts en filet désert	Blanchissages
82	114	L1	342	596	938	3584	3060	824	621	1852	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	42	20	4	4	6	6	342	291

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	24	6	2	2	4	3	182	133

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	18	14	2	2	2	3	160	158

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	3	0	0	0	1

Tentatives en avantage numérique	Buts en avantage numérique	% en avantage numérique	Tentatives en désavantage numérique	Buts contre en désavantage numérique	% en désavantage numérique	Buts pour en désavantage numérique
265	63	23.77%	264	65	75.38%	3

Tirs en 1e période	Tirs en 2e période	Tirs en 3e période	Tirs en 4e période	Buts en 1e période	Buts en 2e période	Buts en 3e période	Buts en 4e période
1115	1208	1203	93	124	110	98	16

Mises en jeu
Gagnées en zone offensive	Total en zone offensive	% gagnées en zone offensive	Gagnées en zone défensive	Total en zone défensive	% gagnées en zone défensive	Gagnées en zone neutre	Total en zone neutre	% gagnées en zone neutre
1791	3321	53.93%	1575	2881	54.67%	748	1432	52.23%

Temps avec la rondelle
En zone offensive	Contrôle en zone offensive	En zone défensive	Contrôle en zone défensive	En zone neutre	Contrôle en zone neutre
2025	1407	1884	608	1084	545

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
2 - 2021-10-13	6	Oceanics	5	Wolf Pack	4	W			Sommaire du match
3 - 2021-10-14	14	Oceanics	3	Spiders	4	L	X	X	Sommaire du match
5 - 2021-10-16	33	Oceanics	6	Sound Tigers	8	L			Sommaire du match
7 - 2021-10-18	38	Oceanics	5	Manchots	6	L	X		Sommaire du match
9 - 2021-10-20	53	Minnesota	3	Oceanics	6	W			Sommaire du match
11 - 2021-10-22	64	Oceanics	4	Baby Hawks	2	W			Sommaire du match
12 - 2021-10-23	75	Manchots	3	Oceanics	6	W			Sommaire du match
14 - 2021-10-25	87	Jayhawks	3	Oceanics	2	L			Sommaire du match
16 - 2021-10-27	102	Sound Tigers	2	Oceanics	6	W			Sommaire du match
19 - 2021-10-30	127	Oil Kings	3	Oceanics	4	W	X		Sommaire du match
21 - 2021-11-01	140	Monarchs	1	Oceanics	4	W			Sommaire du match
25 - 2021-11-05	169	Heat	2	Oceanics	3	W			Sommaire du match
28 - 2021-11-08	187	Oceanics	5	Admirals	4	W	X		Sommaire du match
31 - 2021-11-11	203	Oceanics	4	Sharks	5	L	X		Sommaire du match
32 - 2021-11-12	215	Oceanics	4	Las Vegas	5	L			Sommaire du match
35 - 2021-11-15	229	Spiders	8	Oceanics	5	L			Sommaire du match
38 - 2021-11-18	250	Comets	2	Oceanics	4	W			Sommaire du match
40 - 2021-11-20	264	Stars	2	Oceanics	3	W	X	X	Sommaire du match
42 - 2021-11-22	276	Monsters	4	Oceanics	3	L	X		Sommaire du match
44 - 2021-11-24	288	Oceanics	5	Cabaret Lady Mary Ann	2	W			Sommaire du match
46 - 2021-11-26	302	Oceanics	5	Thunder	4	W			Sommaire du match
49 - 2021-11-29	325	Oceanics	6	Chill	4	W			Sommaire du match
51 - 2021-12-01	342	Oceanics	3	Stars	2	W			Sommaire du match
53 - 2021-12-03	352	Monsters	5	Oceanics	4	L	X	X	Sommaire du match
57 - 2021-12-07	389	Oceanics	1	Sharks	3	L			Sommaire du match
59 - 2021-12-09	392	Oceanics	2	Admirals	3	L			Sommaire du match
60 - 2021-12-10	414	Oceanics	2	Monarchs	6	L			Sommaire du match
63 - 2021-12-13	431	Stars	1	Oceanics	5	W			Sommaire du match
65 - 2021-12-15	445	Oceanics	4	Stars	5	L			Sommaire du match
68 - 2021-12-18	463	Admirals	4	Oceanics	2	L			Sommaire du match
70 - 2021-12-20	477	Cougars	7	Oceanics	6	L			Sommaire du match
72 - 2021-12-22	491	Oceanics	4	Cougars	2	W			Sommaire du match
75 - 2021-12-25	515	Phantoms	3	Oceanics	4	W	X	X	Sommaire du match
77 - 2021-12-27	530	Caroline	3	Oceanics	5	W			Sommaire du match
79 - 2021-12-29	543	Baby Hawks	5	Oceanics	4	L	X	X	Sommaire du match
81 - 2021-12-31	554	Oceanics	3	Minnesota	5	L			Sommaire du match
83 - 2022-01-02	577	Rocket	3	Oceanics	4	W	X	X	Sommaire du match
87 - 2022-01-06	588	Chiefs	4	Oceanics	2	L			Sommaire du match
89 - 2022-01-08	602	Oceanics	2	Chiefs	5	L			Sommaire du match
91 - 2022-01-10	621	Oceanics	4	Monsters	5	L	X	X	Sommaire du match
93 - 2022-01-12	633	Marlies	3	Oceanics	4	W			Sommaire du match
95 - 2022-01-14	643	Oceanics	3	Minnesota	2	W			Sommaire du match
97 - 2022-01-16	660	Oceanics	3	Rocket	2	W			Sommaire du match
99 - 2022-01-18	675	Oceanics	5	Marlies	4	W			Sommaire du match
100 - 2022-01-19	678	Oceanics	5	Bruins	3	W			Sommaire du match
103 - 2022-01-22	703	Chill	4	Oceanics	5	W			Sommaire du match
105 - 2022-01-24	721	Comets	3	Oceanics	4	W	X		Sommaire du match
108 - 2022-01-27	742	Thunder	2	Oceanics	7	W			Sommaire du match
110 - 2022-01-29	757	Oceanics	5	Baby Hawks	4	W	X	X	Sommaire du match
112 - 2022-01-31	764	Oceanics	6	Caroline	2	W			Sommaire du match
113 - 2022-02-01	766	Oceanics	5	Monsters	4	W	X		Sommaire du match
122 - 2022-02-10	789	Bruins	3	Oceanics	5	W			Sommaire du match
123 - 2022-02-11	795	Chiefs	1	Oceanics	5	W			Sommaire du match
126 - 2022-02-14	822	Chill	1	Oceanics	4	W			Sommaire du match
128 - 2022-02-16	834	Oceanics	4	Chiefs	6	L			Sommaire du match
130 - 2022-02-18	843	Senators	3	Oceanics	2	L	X		Sommaire du match
131 - 2022-02-19	858	Baby Hawks	4	Oceanics	5	W	X	X	Sommaire du match
133 - 2022-02-21	872	Wolf Pack	3	Oceanics	8	W			Sommaire du match
136 - 2022-02-24	891	Sharks	2	Oceanics	4	W			Sommaire du match
138 - 2022-02-26	914	Baby Hawks	3	Oceanics	5	W			Sommaire du match
140 - 2022-02-28	926	Monarchs	3	Oceanics	5	W			Sommaire du match
142 - 2022-03-02	937	Oceanics	4	Senators	6	L			Sommaire du match
144 - 2022-03-04	949	Oceanics	4	Phantoms	5	L	X	X	Sommaire du match
145 - 2022-03-05	961	Oceanics	3	Crunch	1	W			Sommaire du match
147 - 2022-03-07	973	Oceanics	4	Bears	3	W	X	X	Sommaire du match
149 - 2022-03-09	992	Bears	5	Oceanics	6	W			Sommaire du match
151 - 2022-03-11	1009	Oceanics	3	Oil Kings	2	W			Sommaire du match
154 - 2022-03-14	1024	Crunch	4	Oceanics	1	L			Sommaire du match
157 - 2022-03-17	1045	Las Vegas	2	Oceanics	5	W			Sommaire du match
160 - 2022-03-20	1067	Jayhawks	3	Oceanics	5	W			Sommaire du match
162 - 2022-03-22	1080	Oceanics	3	Oil Kings	2	W			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
165 - 2022-03-25	1108	Oceanics	3	Heat	5	L			Sommaire du match
166 - 2022-03-26	1117	Oceanics	5	Comets	2	W			Sommaire du match
168 - 2022-03-28	1128	Cabaret Lady Mary Ann	3	Oceanics	5	W			Sommaire du match
171 - 2022-03-31	1148	Minnesota	4	Oceanics	6	W			Sommaire du match
173 - 2022-04-02	1168	Oceanics	3	Stars	4	L			Sommaire du match
175 - 2022-04-04	1183	Oceanics	5	Chill	4	W			Sommaire du match
178 - 2022-04-07	1201	Monsters	3	Oceanics	4	W			Sommaire du match
180 - 2022-04-09	1218	Las Vegas	6	Oceanics	5	L	X	X	Sommaire du match
182 - 2022-04-11	1236	Oceanics	4	Heat	5	L			Sommaire du match
184 - 2022-04-13	1251	Oceanics	4	Monsters	3	W			Sommaire du match
186 - 2022-04-15	1259	Oceanics	2	Jayhawks	5	L			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	40	20
Assistance	63,755	27,416
Assistance PCT	77.75%	66.87%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2224 - 74.12%	75,574$	3,098,520$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
3,060,468$	2,821,300$	2,821,300$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
15,087$	3,060,468$	27	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	15,087$	0$

Afficher ou masquer des colonnes

	Total											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT

	Oceanics
	GP: 82 \| W: 52 \| L: 20 \| OTL: 10 \| P: 114 GF: 342 \| GA: 291 \| PP%: 23.77% \| PK%: 75.38% DG: Stéphane Gagné \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 58