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

Centre de jeu
	Oceanics 47-26-9, 103pts	2	FINAL	1	Minnesota 34-41-7, 75pts

Team Stats
W2	Streak	L4
26-13-2	Home Record	22-17-2
21-13-7	Away Record	12-24-5
6-3-1	Last 10 Games	3-6-1
3.68	Buts par match	3.01
3.49	Buts contre par match	3.38
24.05%	Pourcentage en avantage numérique	20.23%
81.07%	Pourcentage en désavantage numérique	79.69%

Oceanics
47-26-9, 103pts

FINAL

Monsters
45-31-6, 96pts

Team Stats
W2	Streak	L2
26-13-2	Home Record	22-16-3
21-13-7	Away Record	23-15-3
6-3-1	Last 10 Games	3-7-0
3.68	Buts par match	3.56
3.49	Buts contre par match	3.41
24.05%	Pourcentage en avantage numérique	20.15%
81.07%	Pourcentage en désavantage numérique	78.35%

Meneurs d'équipe
	Buts Maxim Mamin 29	Passes Karson Kuhlman 47

	Points Maxim Mamin 72	Plus/Moins Curtis Douglas 26

	Victoires Collin Delia 47	Pourcentage d’arrêts Alexei Melnichuk 0.921

Statistiques d’équipe
Buts pour 302 3.68 GFG	Tirs pour 3206 39.10 Avg	Pourcentage en avantage numérique 24.1% 57 GF	Début de zone offensive 41.4%
Buts contre 286 3.49 GAA	Tirs contre 2889 35.23 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 81.1%% 64 GA	Début de la zone défensive 39.0%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Stéphane Gagné
	Division	Atlantique
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,190
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	22
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	40 / 50
	Espoirs	9

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	Alexis Lafreniere		X	X		100.00	79	44	86	84	72	67	93	67	35	62	75	67	53	59	59	0	50	67	0	19	2	925,000$
2	Karson Kuhlman			X		100.00	81	44	95	71	67	62	61	59	25	63	58	73	25	56	57	0	50	61	0	26	1	775,000$
3	Maxim Mamin	X	X	X		100.00	80	58	89	78	77	62	54	58	25	64	71	61	25	47	47	0	50	61	0	26	1	900,000$
4	Dmitrij Jaskin		X	X		100.00	99	48	89	70	79	68	42	71	47	58	55	66	25	45	45	0	50	60	0	28	1	600,000$
5	Mathieu Olivier			X		100.00	88	99	62	64	80	56	69	60	25	60	55	78	25	48	49	0	50	60	0	24	1	600,000$
6	Nic Petan		X	X		100.00	61	40	92	79	62	56	64	68	44	60	55	65	25	60	60	0	50	60	0	26	1	693,000$
7	Glenn Gawdin	X				100.00	70	71	67	64	71	70	72	64	80	64	60	62	57	44	44	0	50	60	0	24	1	700,000$
8	Curtis Douglas (R)	X				100.00	84	92	65	63	92	59	59	59	74	56	57	68	54	44	44	0	50	59	0	21	1	900,000$
9	Felix Robert (R)	X				100.00	66	58	85	64	58	62	63	61	76	56	61	59	58	44	44	0	50	57	0	22	1	600,000$
10	Alexander True	X				100.00	93	47	91	67	78	51	77	55	53	50	55	57	25	57	57	0	50	57	0	24	1	900,000$
11	William Lockwood			X		100.00	99	93	80	67	65	59	68	57	25	50	55	65	25	45	45	0	50	57	0	23	2	750,000$
12	Jamieson Rees (R)	X				100.00	69	63	83	64	63	61	63	54	68	55	48	59	46	44	44	0	50	54	0	20	3	853,333$
13	Dylan Coghlan				X	100.00	76	44	90	73	72	65	70	67	25	52	48	72	25	55	55	0	50	63	0	23	4	600,000$
14	Philip Broberg (R)				X	100.00	63	42	89	83	74	62	57	63	25	48	48	72	25	46	46	0	50	62	0	20	4	863,333$
15	Max Lajoie				X	100.00	79	72	94	65	72	68	72	54	25	52	41	64	39	44	45	0	50	59	0	23	2	750,000$
16	Brett Lernout				X	100.00	78	80	84	63	80	47	48	47	25	40	36	66	36	55	55	0	50	56	0	26	1	750,000$
17	Parker Wotherspoon				X	100.00	60	68	41	63	68	58	60	52	25	49	41	54	39	44	44	0	50	53	0	24	1	600,000$
18	Gianni Fairbrother (R)				X	100.00	64	70	51	61	70	43	42	49	25	42	40	55	38	44	44	0	50	51	0	21	4	848,333$
Rayé
1	Jeffrey Viel		X			100.00	90	99	25	67	75	52	58	54	35	56	59	63	25	48	48	0	50	57	0	22	1	600,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	78	65	77	69	72	59	63	59	40	55	54	65	35	49	49	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	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Collin Delia	100.00	52	46	58	80	55	55	50	56	55	54	30	46	46	0	50	55	0	27	2	1,000,000$
2	Alexei Melnichuk (R)	100.00	45	49	61	75	42	44	50	52	45	46	30	44	44	0	50	50	0	23	1	925,000$
Rayé
1	Colten Ellis (R)	100.00	44	40	50	71	45	44	45	49	45	45	45	44	44	0	50	47	0	20	4	850,833$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	47	45	56	75	47	48	48	52	48	48	35	45	45	0	50	51

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	Maxim Mamin	Oceanics (Win)	C/LW/RW	77	29	43	72	10	18	0	69	105	316	78	259	9.18%	12	1344	17.47	4	14	18	47	173	0	0	0	1	49	0	3	35.25%	139	0	0	1.07	0	0	0	0	0	5	2	3
2	Curtis Douglas	Oceanics (Win)	C	82	28	43	71	26	42	10	105	172	225	63	170	12.44%	21	1414	17.25	7	13	20	27	166	1	1	2	6	190	4	2	59.13%	1818	0	0	1.00	3	5	1	1	0	2	7	6
3	Mathieu Olivier	Oceanics (Win)	RW	82	27	44	71	21	95	25	167	135	321	91	226	8.41%	38	1542	18.82	3	8	11	43	165	0	0	0	7	278	5	4	33.83%	133	0	1	0.92	0	3	2	1	2	5	4	3
4	Karson Kuhlman	Oceanics (Win)	RW	65	24	47	71	22	14	0	54	122	228	63	203	10.53%	12	1197	18.43	3	10	13	33	149	0	0	0	1	17	4	0	24.21%	95	0	0	1.19	3	10	0	0	0	2	6	2
5	Glenn Gawdin	Oceanics (Win)	C	82	26	45	71	24	22	0	96	278	261	66	197	9.96%	24	1811	22.10	11	10	21	43	192	0	1	1	6	294	5	2	58.59%	2625	0	1	0.78	3	13	0	0	0	3	2	7
6	Dmitrij Jaskin	Oceanics (Win)	LW/RW	82	26	36	62	21	52	0	153	117	278	72	190	9.35%	18	1218	14.86	5	4	9	35	123	0	0	0	0	50	1	3	46.15%	91	1	1	1.02	1	1	0	0	0	6	2	3
7	Philip Broberg	Oceanics (Win)	D	82	17	36	53	7	43	5	78	110	171	49	126	9.94%	154	1914	23.34	8	7	15	66	186	0	1	1	3	257	1	1	0.00%	0	0	0	0.55	0	0	0	0	0	2	2	2
8	Dylan Coghlan	Oceanics (Win)	D	66	5	38	43	13	85	5	170	60	128	39	78	3.91%	109	1567	23.76	2	12	14	51	148	0	1	1	0	184	1	1	0.00%	0	0	0	0.55	0	0	0	0	0	0	2	3
9	Max Lajoie	Oceanics (Win)	D	82	13	28	41	10	57	5	145	60	100	26	45	13.00%	129	1760	21.47	3	5	8	33	169	0	0	0	6	257	1	0	0.00%	0	0	0	0.47	1	2	1	0	0	2	3	0
10	Nic Petan	Oceanics (Win)	LW/RW	82	16	22	38	-2	8	0	14	133	241	73	192	6.64%	18	1132	13.81	1	0	1	12	17	1	1	2	11	173	2	3	37.11%	97	1	0	0.67	3	10	0	0	0	3	0	1
11	Felix Robert	Oceanics (Win)	C	82	13	17	30	-7	8	0	21	130	150	49	95	8.67%	14	948	11.57	0	1	1	4	11	0	0	0	3	30	1	1	57.25%	1111	0	0	0.63	3	3	0	0	0	1	3	1
12	Jeffrey Viel	Oceanics (Win)	LW	74	11	19	30	-3	64	10	166	70	147	46	101	7.48%	10	746	10.09	1	4	5	13	43	0	0	0	1	10	3	1	36.59%	41	0	0	0.80	2	4	1	1	0	0	2	3
13	Brett Lernout	Oceanics (Win)	D	81	7	21	28	11	106	10	168	31	71	27	40	9.86%	121	1634	20.18	3	7	10	27	157	0	0	0	2	216	0	0	0.00%	0	0	0	0.34	0	2	0	1	0	1	0	0
14	William Lockwood	Oceanics (Win)	RW	82	12	16	28	-16	77	5	154	76	132	49	132	9.09%	12	888	10.84	2	3	5	11	32	0	0	0	0	3	2	0	32.26%	62	0	0	0.63	0	3	0	1	0	1	2	2
15	Alexis Lafreniere	Oceanics (Win)	LW/RW	19	15	12	27	14	10	0	31	37	100	24	64	15.00%	3	383	20.20	1	2	3	15	43	1	0	1	2	28	4	1	54.55%	33	1	0	1.41	0	3	0	0	0	3	5	0
16	Parker Wotherspoon	Oceanics (Win)	D	82	4	18	22	0	65	5	190	32	43	20	22	9.30%	92	1400	17.08	0	1	1	4	36	0	0	0	0	115	2	1	0.00%	0	0	0	0.31	2	2	0	0	1	1	0	1
17	Alexander True	Oceanics (Win)	C	76	11	6	17	-17	6	0	32	67	119	27	80	9.24%	7	635	8.37	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	0	45.23%	745	0	0	0.53	0	0	0	0	0	0	0	1
18	Gianni Fairbrother	Oceanics (Win)	D	82	0	16	16	4	76	20	197	19	19	9	16	0.00%	76	1348	16.45	0	0	0	1	55	0	0	0	3	86	0	0	0.00%	0	0	0	0.24	1	2	3	0	1	1	0	0
19	Jamieson Rees	Oceanics (Win)	C	65	6	8	14	-24	7	5	28	40	94	19	53	6.38%	5	596	9.18	0	0	0	0	1	0	0	0	1	3	2	2	47.73%	44	0	0	0.47	0	2	0	0	1	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1425	290	515	805	114	855	105	2038	1794	3144	890	2289	9.22%	875	23488	16.48	54	101	155	465	1874	3	5	8	53	2252	39	25	54.81%	7034	3	3	0.69	22	65	8	5	5	38	42	38

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)	82	47	25	9	0.903	3.35	4740	12	2	265	2736	1	2	0.667	66	82	0	5	3	7
2	Alexei Melnichuk	Oceanics (Win)	8	0	1	0	0.921	2.86	252	2	0	12	151	0	0	0.00%	0	0	82	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			90	47	26	9	0.904	3.33	4992	14	2	277	2887	1	2		66	82	82	5	3	7

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	Link
Alexander True	Oceanics (Win)	C	24	1997-07-16	No	200 Lbs	6 ft5	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No				Lien
Alexei Melnichuk	Oceanics (Win)	G	23	1998-06-28	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No				Lien
Alexis Lafreniere	Oceanics (Win)	LW/RW	19	2001-10-10	No	193 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien
Brett Lernout (contrat à 1 volet)	Oceanics (Win)	D	26	1995-09-23	No	214 Lbs	6 ft4	No	No	Yes	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No				Lien
Collin Delia (contrat à 1 volet)	Oceanics (Win)	G	27	1994-06-19	No	208 Lbs	6 ft2	No	No	Yes	2	Pro & Farm	1,000,000$	100,000$	0$	No	1,000,000$			Lien
Colten Ellis	Oceanics (Win)	G	20	2000-10-05	Yes	187 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Pro & Farm	850,833$	0$	0$	No	850,833$	850,833$	850,833$	Lien
Curtis Douglas	Oceanics (Win)	C	21	2000-03-06	Yes	238 Lbs	6 ft9	Yes	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No				Lien
Dmitrij Jaskin (contrat à 1 volet)	Oceanics (Win)	LW/RW	28	1993-03-23	No	216 Lbs	6 ft2	No	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Dylan Coghlan	Oceanics (Win)	D	23	1998-02-19	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$	600,000$	600,000$	Lien
Felix Robert	Oceanics (Win)	C	22	1999-07-24	Yes	165 Lbs	5 ft8	Yes	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Gianni Fairbrother	Oceanics (Win)	D	21	2000-09-30	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Pro & Farm	848,333$	0$	0$	No	848,333$	848,333$	848,333$	Lien
Glenn Gawdin	Oceanics (Win)	C	24	1997-03-25	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	Yes	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No				Lien
Jamieson Rees	Oceanics (Win)	C	20	2001-02-26	Yes	172 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	853,333$	0$	0$	No	853,333$	853,333$		Lien
Jeffrey Viel	Oceanics (Win)	LW	22	1999-01-28	No	197 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Karson Kuhlman (contrat à 1 volet)	Oceanics (Win)	RW	26	1995-09-26	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	Yes	1	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No				Lien
Mathieu Olivier	Oceanics (Win)	RW	24	1997-02-11	No	209 Lbs	6 ft2	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Max Lajoie	Oceanics (Win)	D	23	1997-11-05	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$			Lien
Maxim Mamin (contrat à 1 volet)	Oceanics (Win)	C/LW/RW	26	1995-01-13	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	Yes	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No				Lien
Nic Petan (contrat à 1 volet)	Oceanics (Win)	LW/RW	26	1995-03-22	No	175 Lbs	5 ft9	No	No	Yes	1	Pro & Farm	693,000$	0$	0$	No				Lien
Parker Wotherspoon	Oceanics (Win)	D	24	1997-08-24	No	181 Lbs	6 ft1	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Philip Broberg	Oceanics (Win)	D	20	2001-06-25	Yes	199 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	863,333$	863,333$	863,333$	Lien
William Lockwood	Oceanics (Win)	RW	23	1998-06-20	No	172 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$			Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
22	23.27	194 Lbs	6 ft1	1.82	771,992$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Alexis Lafreniere	Glenn Gawdin	Karson Kuhlman	40	0	1	4
2	Maxim Mamin	Curtis Douglas	Mathieu Olivier	30	0	1	4
3	Nic Petan	Felix Robert	Dmitrij Jaskin	20	0	2	3
4	Jamieson Rees	Alexander True	William Lockwood	10	0	2	3

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dylan Coghlan	Philip Broberg	40	0	3	2
2	Max Lajoie	Brett Lernout	30	0	3	2
3	Parker Wotherspoon	Gianni Fairbrother	20	0	4	1
4	Dylan Coghlan	Philip Broberg	10	0	3	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Alexis Lafreniere	Glenn Gawdin	Karson Kuhlman	60	0	0	5
2	Maxim Mamin	Curtis Douglas	Mathieu Olivier	40	0	0	5

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dylan Coghlan	Philip Broberg	60	0	1	4
2	Max Lajoie	Brett Lernout	40	0	1	4

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Glenn Gawdin	Mathieu Olivier	60	0	5	0
2	Curtis Douglas	Nic Petan	40	0	5	0

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dylan Coghlan	Philip Broberg	60	0	5	0
2	Max Lajoie	Brett Lernout	40	0	5	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mathieu Olivier	60	0	5	0	Dylan Coghlan	Philip Broberg	60	0	5	0
2	Nic Petan	40	0	5	0	Brett Lernout	Max Lajoie	40	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Glenn Gawdin	Alexis Lafreniere	60	0	2	3
2	Curtis Douglas	Mathieu Olivier	40	0	2	3

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dylan Coghlan	Philip Broberg	60	0	2	3
2	Max Lajoie	Brett Lernout	40	0	2	3

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Alexis Lafreniere	Glenn Gawdin	Karson Kuhlman	Dylan Coghlan	Philip Broberg

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Nic Petan	Curtis Douglas	Mathieu Olivier	Dylan Coghlan	Philip Broberg

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Alexis Lafreniere, Mathieu Olivier, Karson Kuhlman	Alexis Lafreniere, Karson Kuhlman	Mathieu Olivier

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Dylan Coghlan, Philip Broberg, Max Lajoie	Philip Broberg	Dylan Coghlan, Philip Broberg

Tirs de pénalité
Alexis Lafreniere, Karson Kuhlman, Glenn Gawdin, Nic Petan, Mathieu Olivier

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	2	0	0	0	0	0	1	14	12	2	2	2	0	0	0	0	0	0	11	8	3	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	5	0.833	14	26	40	0	0	113	100	80	24	123	1063	1064	1037	107	100	41	40	70	11	3	27.27%	10	3	70.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
2	Baby Hawks	4	3	0	0	0	0	0	1	17	10	7	2	2	0	0	0	0	0	0	10	5	5	2	1	0	0	0	0	0	1	7	5	2	7	0.875	17	29	46	0	0	113	100	80	24	154	1063	1064	1037	107	140	42	28	107	19	2	10.53%	13	1	92.31%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
3	Bears	2	0	1	0	0	1	0	0	5	7	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0.250	5	10	15	0	0	113	100	80	24	55	1063	1064	1037	107	77	24	20	43	5	0	0.00%	10	1	90.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
4	Bruins	2	1	1	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	0.500	4	8	12	0	0	113	100	80	24	83	1063	1064	1037	107	62	10	18	54	4	1	25.00%	8	0	100.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
5	Cabaret Lady Mary Ann	2	2	0	0	0	0	0	0	12	4	8	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	12	22	34	0	0	113	100	80	24	131	1063	1064	1037	107	68	20	10	57	4	1	25.00%	4	2	50.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
6	Caroline	2	0	1	0	0	0	0	1	2	7	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	0.250	2	4	6	0	0	113	100	80	24	44	1063	1064	1037	107	81	17	20	56	5	0	0.00%	10	3	70.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
7	Chiefs	4	3	0	0	0	0	1	0	22	15	7	2	2	0	0	0	0	0	0	11	6	5	2	1	0	0	0	0	1	0	11	9	2	8	1.000	22	35	57	0	0	113	100	80	24	172	1063	1064	1037	107	136	49	59	81	14	6	42.86%	20	4	80.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
8	Chill	4	2	2	0	0	0	0	0	12	13	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	8	5	3	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	4	0.500	12	20	32	0	0	113	100	80	24	155	1063	1064	1037	107	134	56	55	112	9	0	0.00%	18	3	83.33%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
9	Comets	3	0	2	0	1	0	0	0	12	14	-2	2	0	1	0	1	0	0	0	10	10	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.333	12	22	34	1	0	113	100	80	24	122	1063	1064	1037	107	132	32	32	66	7	3	42.86%	15	4	73.33%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
10	Cougars	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	0.500	5	9	14	0	0	113	100	80	24	67	1063	1064	1037	107	71	25	16	50	6	1	16.67%	8	0	100.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
11	Crunch	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	8	13	21	0	0	113	100	80	24	95	1063	1064	1037	107	72	18	31	46	5	3	60.00%	6	2	66.67%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
12	Heat	3	3	0	0	0	0	0	0	10	5	5	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	6	1.000	10	17	27	0	1	113	100	80	24	112	1063	1064	1037	107	90	26	16	71	9	4	44.44%	7	1	85.71%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
13	Jayhawks	3	0	2	0	0	0	1	0	11	15	-4	2	0	1	0	0	0	1	0	7	10	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.333	11	17	28	0	0	113	100	80	24	109	1063	1064	1037	107	102	30	28	71	9	3	33.33%	13	6	53.85%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
14	Las Vegas	3	1	1	0	0	0	0	1	12	11	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	1	0	0	0	0	0	1	8	6	2	3	0.500	12	21	33	0	0	113	100	80	24	142	1063	1064	1037	107	121	36	24	64	5	2	40.00%	12	3	75.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
15	Manchots	2	0	1	0	0	0	0	1	5	10	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	1	0.250	5	10	15	0	0	113	100	80	24	63	1063	1064	1037	107	72	16	32	53	3	1	33.33%	9	3	66.67%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
16	Marlies	2	0	1	0	0	0	1	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	0.500	5	6	11	0	0	113	100	80	24	72	1063	1064	1037	107	57	14	21	50	7	1	14.29%	8	1	87.50%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
17	Minnesota	4	4	0	0	0	0	0	0	15	10	5	2	2	0	0	0	0	0	0	8	5	3	2	2	0	0	0	0	0	0	7	5	2	8	1.000	15	25	40	0	0	113	100	80	24	184	1063	1064	1037	107	106	33	66	111	6	0	0.00%	15	6	60.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
18	Monarchs	3	2	0	0	1	0	0	0	14	11	3	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	2	0	0	0	0	0	0	10	8	2	6	1.000	14	25	39	0	0	113	100	80	24	146	1063	1064	1037	107	89	39	24	76	13	6	46.15%	11	1	90.91%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
19	Monsters	2	2	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	4	1.000	7	14	21	0	1	113	100	80	24	73	1063	1064	1037	107	78	19	24	46	2	1	50.00%	12	0	100.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
20	Monsters	4	3	1	0	0	0	0	0	17	13	4	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	10	5	5	6	0.750	17	29	46	0	0	113	100	80	24	118	1063	1064	1037	107	148	50	40	112	15	3	20.00%	19	1	94.74%	1	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
21	Oil Kings	3	2	0	0	0	0	1	0	15	9	6	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	1	0	0	0	0	1	0	9	5	4	6	1.000	15	25	40	0	0	113	100	80	24	101	1063	1064	1037	107	105	26	32	75	13	2	15.38%	15	2	86.67%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
22	Phantoms	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	4	8	12	0	0	113	100	80	24	76	1063	1064	1037	107	72	15	12	51	14	1	7.14%	6	0	100.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
23	Rocket	2	1	0	0	0	0	1	0	8	6	2	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	8	14	22	0	0	113	100	80	24	66	1063	1064	1037	107	62	16	30	51	5	2	40.00%	8	1	87.50%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
24	Seattle	3	0	2	0	0	0	0	1	7	13	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0	1	0	0	0	0	1	6	10	-4	1	0.167	7	13	20	0	0	113	100	80	24	121	1063	1064	1037	107	132	27	38	79	4	1	25.00%	19	4	78.95%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
25	Senators	2	0	1	0	0	1	0	0	6	14	-8	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	8	-7	1	0.250	6	10	16	0	0	113	100	80	24	75	1063	1064	1037	107	83	25	26	50	5	1	20.00%	11	3	72.73%	1	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
26	Sharks	3	0	3	0	0	0	0	0	10	17	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	7	13	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	10	18	28	0	0	113	100	80	24	112	1063	1064	1037	107	124	45	18	73	8	2	25.00%	9	3	66.67%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
27	Sound Tigers	2	1	0	0	0	0	1	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	4	1.000	9	15	24	0	0	113	100	80	24	72	1063	1064	1037	107	76	29	36	47	5	1	20.00%	12	2	83.33%	1	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
28	Spiders	2	1	0	0	0	0	1	0	10	5	5	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	4	1.000	10	16	26	0	0	113	100	80	24	74	1063	1064	1037	107	48	25	20	69	6	3	50.00%	10	2	80.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
29	Stars	3	2	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	1	1	0	0	0	0	0	5	8	-3	4	0.667	8	13	21	0	0	113	100	80	24	114	1063	1064	1037	107	104	42	29	65	7	0	0.00%	7	1	85.71%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
30	Thunder	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	8	13	21	1	0	113	100	80	24	90	1063	1064	1037	107	66	14	8	54	5	1	20.00%	4	0	100.00%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
31	Wolf Pack	2	0	1	0	0	0	0	1	8	10	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	5	6	-1	1	0.250	8	15	23	0	0	113	100	80	24	85	1063	1064	1037	107	81	24	20	51	7	2	28.57%	9	1	88.89%	0	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
	Total	82	38	26	0	2	2	7	7	302	286	16	41	21	13	0	2	2	3	0	164	146	18	41	17	13	0	0	0	4	7	138	140	-2	103	0.628	302	522	824	2	2	113	100	80	24	3206	1063	1064	1037	107	2889	885	873	2061	237	57	24.05%	338	64	81.07%	3	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
	_Since Last GM Reset	82	38	26	0	2	2	7	7	302	286	16	41	21	13	0	2	2	3	0	164	146	18	41	17	13	0	0	0	4	7	138	140	-2	103	0.628	302	522	824	2	2	113	100	80	24	3206	1063	1064	1037	107	2889	885	873	2061	237	57	24.05%	338	64	81.07%	3	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
	_Vs Conference	35	12	14	0	1	2	3	3	121	131	-10	18	8	6	0	1	2	1	0	72	71	1	17	4	8	0	0	0	2	3	49	60	-11	37	0.529	121	214	335	1	1	113	100	80	24	1354	1063	1064	1037	107	1219	396	374	899	104	24	23.08%	147	23	84.35%	2	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540
	_Vs Division	16	5	7	0	1	0	1	0	56	55	1	8	3	3	0	1	0	0	0	33	25	8	8	2	4	0	0	0	1	0	23	30	-7	14	0.438	56	95	151	1	0	113	100	80	24	679	1063	1064	1037	107	541	142	160	412	41	11	26.83%	57	9	84.21%	1	1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%	2048	1417	1877	601	1071	540

			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	103	W2	302	522	824	3206	2889	885	873	2061	2	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	38	26	2	2	7	7	302	286

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	21	13	2	2	3	0	164	146

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	17	13	0	0	4	7	138	140

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
237	57	24.05%	338	64	81.07%	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
1063	1064	1037	107	113	100	80	24

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
1656	3003	55.14%	1556	2826	55.06%	764	1423	53.69%

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
2048	1417	1877	601	1071	540

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
8 - 2022-10-14	23	Wolf Pack	4	Oceanics	3	BL			Sommaire du match
11 - 2022-10-17	46	Oceanics	1	Stars	5	AL			Sommaire du match
13 - 2022-10-19	57	Oceanics	6	Monsters	3	AW			Sommaire du match
14 - 2022-10-20	70	Oceanics	6	Las Vegas	3	AW			Sommaire du match
16 - 2022-10-22	78	Marlies	4	Oceanics	2	BL			Sommaire du match
18 - 2022-10-24	95	Chiefs	2	Oceanics	6	BW			Sommaire du match
21 - 2022-10-27	120	Oceanics	5	Monarchs	4	AW			Sommaire du match
22 - 2022-10-28	126	Oceanics	4	Jayhawks	5	AL			Sommaire du match
24 - 2022-10-30	143	Oceanics	2	Las Vegas	3	AL	X	X	Sommaire du match
28 - 2022-11-03	165	Rocket	4	Oceanics	5	BW	X	X	Sommaire du match
30 - 2022-11-05	177	Baby Hawks	2	Oceanics	6	BW			Sommaire du match
33 - 2022-11-08	204	Stars	1	Oceanics	3	BW			Sommaire du match
37 - 2022-11-12	236	Oceanics	3	Heat	2	AW			Sommaire du match
38 - 2022-11-13	243	Oceanics	4	Seattle	5	AL	X	X	Sommaire du match
42 - 2022-11-17	266	Admirals	4	Oceanics	6	BW			Sommaire du match
44 - 2022-11-19	276	Manchots	8	Oceanics	4	BL			Sommaire du match
46 - 2022-11-21	294	Caroline	4	Oceanics	0	BL			Sommaire du match
48 - 2022-11-23	303	Oceanics	5	Minnesota	4	AW			Sommaire du match
50 - 2022-11-25	330	Oceanics	4	Stars	3	AW			Sommaire du match
52 - 2022-11-27	342	Oceanics	6	Baby Hawks	3	AW			Sommaire du match
54 - 2022-11-29	357	Monsters	5	Oceanics	3	BL			Sommaire du match
57 - 2022-12-02	378	Monsters	2	Oceanics	5	BW			Sommaire du match
59 - 2022-12-04	392	Admirals	4	Oceanics	5	BW			Sommaire du match
61 - 2022-12-06	408	Cabaret Lady Mary Ann	2	Oceanics	8	BW			Sommaire du match
63 - 2022-12-08	422	Oceanics	5	Chiefs	4	AW	X	X	Sommaire du match
64 - 2022-12-09	428	Oceanics	1	Baby Hawks	2	AL	X	X	Sommaire du match
66 - 2022-12-11	446	Bears	4	Oceanics	3	BL	X		Sommaire du match
68 - 2022-12-13	462	Las Vegas	5	Oceanics	4	BL			Sommaire du match
70 - 2022-12-15	477	Chill	3	Oceanics	4	BW			Sommaire du match
72 - 2022-12-17	495	Oceanics	2	Comets	4	AL			Sommaire du match
73 - 2022-12-18	500	Oceanics	2	Seattle	5	AL			Sommaire du match
75 - 2022-12-20	514	Senators	6	Oceanics	5	BL	X		Sommaire du match
77 - 2022-12-22	529	Oceanics	1	Bruins	2	AL			Sommaire du match
78 - 2022-12-23	537	Oceanics	2	Bears	3	AL			Sommaire du match
82 - 2022-12-27	552	Minnesota	3	Oceanics	4	BW			Sommaire du match
84 - 2022-12-29	570	Comets	6	Oceanics	5	BL			Sommaire du match
86 - 2022-12-31	588	Oceanics	5	Oil Kings	4	AW	X	X	Sommaire du match
89 - 2023-01-03	603	Heat	0	Oceanics	3	BW			Sommaire du match
92 - 2023-01-06	624	Thunder	3	Oceanics	5	BW			Sommaire du match
94 - 2023-01-08	638	Comets	4	Oceanics	5	BW	X		Sommaire du match
96 - 2023-01-10	654	Oceanics	5	Cougars	4	AW			Sommaire du match
98 - 2023-01-12	668	Oceanics	3	Crunch	5	AL			Sommaire du match
99 - 2023-01-13	674	Oceanics	1	Manchots	2	AL	X	X	Sommaire du match
101 - 2023-01-15	693	Jayhawks	6	Oceanics	2	BL			Sommaire du match
103 - 2023-01-17	708	Oceanics	3	Rocket	2	AW			Sommaire du match
105 - 2023-01-19	723	Oceanics	3	Marlies	2	AW	X	X	Sommaire du match
107 - 2023-01-21	738	Oceanics	1	Senators	8	AL			Sommaire du match
108 - 2023-01-22	749	Oceanics	2	Phantoms	4	AL			Sommaire du match
110 - 2023-01-24	762	Oceanics	2	Chill	3	AL			Sommaire du match
112 - 2023-01-26	774	Crunch	2	Oceanics	5	BW			Sommaire du match
114 - 2023-01-28	790	Phantoms	4	Oceanics	2	BL			Sommaire du match
116 - 2023-01-30	801	Chiefs	4	Oceanics	5	BW			Sommaire du match
128 - 2023-02-11	844	Baby Hawks	3	Oceanics	4	BW			Sommaire du match
131 - 2023-02-14	860	Seattle	3	Oceanics	1	BL			Sommaire du match
133 - 2023-02-16	872	Oceanics	2	Monsters	0	AW			Sommaire du match
136 - 2023-02-19	900	Oceanics	5	Spiders	1	AW			Sommaire du match
137 - 2023-02-20	907	Oceanics	5	Wolf Pack	6	AL	X	X	Sommaire du match
139 - 2023-02-22	917	Oceanics	4	Sound Tigers	3	AW	X	X	Sommaire du match
141 - 2023-02-24	935	Monsters	3	Oceanics	4	BW			Sommaire du match
143 - 2023-02-26	949	Sound Tigers	2	Oceanics	5	BW			Sommaire du match
145 - 2023-02-28	961	Monarchs	3	Oceanics	4	BW	X		Sommaire du match
148 - 2023-03-03	985	Oceanics	4	Oil Kings	1	AW			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
149 - 2023-03-04	995	Oil Kings	4	Oceanics	6	BW			Sommaire du match
151 - 2023-03-06	1006	Sharks	7	Oceanics	3	BL			Sommaire du match
153 - 2023-03-08	1022	Minnesota	2	Oceanics	4	BW			Sommaire du match
156 - 2023-03-11	1047	Oceanics	4	Cabaret Lady Mary Ann	2	AW			Sommaire du match
157 - 2023-03-12	1057	Oceanics	3	Thunder	5	AL			Sommaire du match
159 - 2023-03-14	1068	Oceanics	2	Caroline	3	AL	X	X	Sommaire du match
161 - 2023-03-16	1084	Bruins	1	Oceanics	3	BW			Sommaire du match
163 - 2023-03-18	1097	Oceanics	2	Chill	5	AL			Sommaire du match
164 - 2023-03-19	1111	Oceanics	6	Chiefs	5	AW			Sommaire du match
166 - 2023-03-21	1128	Jayhawks	4	Oceanics	5	BW	X	X	Sommaire du match
168 - 2023-03-23	1146	Oceanics	3	Admirals	4	AL	X	X	Sommaire du match
170 - 2023-03-25	1153	Oceanics	5	Monarchs	4	AW			Sommaire du match
173 - 2023-03-28	1185	Oceanics	3	Sharks	4	AL			Sommaire du match
176 - 2023-03-31	1201	Cougars	3	Oceanics	0	BL			Sommaire du match
178 - 2023-04-02	1222	Spiders	4	Oceanics	5	BW	X	X	Sommaire du match
181 - 2023-04-05	1240	Heat	3	Oceanics	4	BW			Sommaire du match
184 - 2023-04-08	1261	Chill	2	Oceanics	4	BW			Sommaire du match
186 - 2023-04-10	1275	Sharks	6	Oceanics	4	BL			Sommaire du match
187 - 2023-04-11	1291	Oceanics	2	Minnesota	1	AW			Sommaire du match
189 - 2023-04-13	1309	Oceanics	4	Monsters	2	AW			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	62,421	27,351
Assistance PCT	76.12%	66.71%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2190 - 72.99%	74,240$	3,043,860$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
1,368,524$	2,059,082$	2,059,082$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
10,837$	1,368,524$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	10,837$	0$

Oceanics Leaders statistiques (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Oceanics Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

Oceanics Statistiques de l'Équipe de Carrière

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 Leaders statistiques (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Oceanics Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

	Oceanics
	GP: 82 \| W: 47 \| L: 26 \| OTL: 9 \| P: 103 GF: 302 \| GA: 286 \| PP%: 24.05% \| PK%: 81.07% DG: Stéphane Gagné \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 58