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Centre de jeu
	Caroline 43-35-4, 90pts	3	FINAL	2	Senators 47-28-7, 101pts

Team Stats
W4	Streak	W1
24-16-1	Home Record	27-13-1
19-19-3	Away Record	20-15-6
6-4-0	Last 10 Games	6-3-1
3.29	Buts par match	3.54
3.29	Buts contre par match	3.04
25.75%	Pourcentage en avantage numérique	22.22%
81.04%	Pourcentage en désavantage numérique	80.00%

Senators
47-28-7, 101pts

FINAL

Crunch
34-39-9, 77pts

Team Stats
W1	Streak	L3
27-13-1	Home Record	20-18-3
20-15-6	Away Record	14-21-6
6-3-1	Last 10 Games	2-7-1
3.54	Buts par match	3.35
3.04	Buts contre par match	3.76
22.22%	Pourcentage en avantage numérique	18.75%
80.00%	Pourcentage en désavantage numérique	75.27%

Meneurs d'équipe
	Buts Filip Chytil 36	Passes Casey Fitzgerald 48

	Points Filip Chytil 81	Plus/Moins Brett Howden 25

	Victoires Louis Domingue 42	Pourcentage d’arrêts Artyom Zagidulin 0.936

Statistiques d’équipe
Buts pour 290 3.54 GFG	Tirs pour 3064 37.37 Avg	Pourcentage en avantage numérique 22.2% 58 GF	Début de zone offensive 40.2%
Buts contre 249 3.04 GAA	Tirs contre 2818 34.37 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 80.0%% 59 GA	Début de la zone défensive 40.6%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Olivier Paquin
	Division	Est
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	1,891
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	20
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	41 / 50
	Espoirs	8

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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	Brett Howden	X	X	X		100.00	78	44	91	80	76	57	70	58	68	68	71	68	25	64	64	0	50	64	0	23	2	1,700,000$
2	Filip Chytil	X	X			100.00	63	42	92	82	76	65	80	67	58	66	62	63	25	64	64	0	50	64	0	22	2	1,000,000$
3	Jaret Anderson-Dolan	X	X			100.00	69	67	74	79	67	71	73	66	80	60	68	63	65	48	48	0	50	63	0	22	1	792,500$
4	Quinton Byfield (R)	X				100.00	65	43	85	79	81	63	70	59	69	61	64	63	75	48	48	0	50	62	0	19	2	925,000$
5	Isaac Ratcliffe		X			100.00	81	45	72	67	79	57	71	65	25	75	59	63	25	44	44	0	50	61	0	22	2	780,833$
6	Brendan Perlini		X	X		100.00	78	45	91	83	79	51	52	56	25	54	70	64	25	46	46	0	50	60	0	25	1	600,000$
7	Kristian Reichel	X				100.00	76	90	84	67	68	56	63	55	25	58	58	72	25	45	45	0	50	58	0	23	1	560,000$
8	Jayce Hawryluk		X	X		100.00	75	44	89	66	70	50	54	55	44	56	54	61	24	59	59	0	50	56	0	25	1	600,000$
9	Cameron Morrison	X	X			100.00	84	79	95	70	79	48	47	52	65	50	50	66	48	44	44	0	50	55	0	23	1	600,000$
10	Alex Beaucage (R)		X	X		100.00	75	71	84	67	71	46	46	50	50	49	47	61	45	44	44	0	50	53	0	20	4	878,333$
11	German Rubtsov	X				100.00	77	67	99	68	67	47	47	48	60	45	46	62	44	44	44	0	50	52	0	23	1	600,000$
12	Matt Tennyson				X	100.00	80	45	85	70	76	60	69	56	25	68	47	72	25	60	60	0	50	64	0	31	1	600,000$
13	Michal Kempny				X	100.00	80	44	71	76	72	69	52	55	25	46	49	78	25	62	62	0	50	64	0	31	1	850,000$
14	Casey Fitzgerald				X	100.00	89	99	72	72	67	71	69	58	25	52	47	76	25	47	47	0	50	63	0	24	1	600,000$
15	Kyle Burroughs				X	100.00	94	91	74	68	72	62	58	60	25	49	47	78	25	49	49	0	50	63	0	26	1	600,000$
16	Nick DeSimone				X	100.00	75	70	87	63	70	60	63	51	25	46	41	61	39	44	44	0	50	56	0	26	1	700,000$
17	Luke Martin (R)				X	100.00	51	55	83	58	78	46	65	32	25	30	27	49	30	58	58	0	50	49	0	23	2	700,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	76	61	84	71	73	58	62	55	42	55	53	66	35	51	51	0	50	59

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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	Louis Domingue	100.00	61	42	53	82	67	61	60	66	64	63	30	59	59	0	50	62	0	29	1	900,000$
2	Artyom Zagidulin	100.00	53	52	64	70	54	54	50	55	52	51	32	48	41	0	50	53	0	26	3	842,500$
Rayé
1	Kevin Mandolese (R)	100.00	49	43	54	75	51	49	50	54	51	51	30	44	44	0	50	52	0	21	3	835,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	54	46	57	76	57	55	53	58	56	55	31	50	48	0	50	56

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

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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	Filip Chytil	Senators (Ott)	C/LW	80	36	45	81	14	10	0	65	212	330	79	235	10.91%	17	1761	22.02	2	11	13	52	200	3	0	3	17	224	7	2	49.60%	1006	0	0	0.92	0	6	0	0	0	5	9	3
2	Brett Howden	Senators (Ott)	C/LW/RW	72	31	41	72	25	46	0	145	159	290	104	236	10.69%	23	1507	20.93	10	8	18	49	184	1	0	1	5	201	4	4	58.56%	835	1	1	0.96	1	6	0	0	0	5	6	4
3	Jaret Anderson-Dolan	Senators (Ott)	C/LW	80	29	40	69	4	35	5	120	185	340	99	248	8.53%	19	1635	20.44	4	13	17	48	206	1	0	1	8	157	5	1	59.33%	1382	0	0	0.84	1	3	1	0	0	4	2	1
4	Quinton Byfield	Senators (Ott)	C	80	30	39	69	19	14	0	41	170	277	93	204	10.83%	12	1264	15.81	3	4	7	11	30	0	0	0	1	64	3	2	55.41%	1395	0	0	1.09	0	0	0	0	0	4	3	2
5	Isaac Ratcliffe	Senators (Ott)	LW	80	24	42	66	6	63	5	176	121	242	66	179	9.92%	15	1379	17.25	5	11	16	30	130	0	0	0	0	37	7	1	29.13%	127	0	0	0.96	0	0	1	0	0	1	3	5
6	Casey Fitzgerald	Senators (Ott)	D	80	11	48	59	18	92	10	207	91	155	46	112	7.10%	114	1748	21.86	5	12	17	60	199	0	0	0	3	206	3	0	0.00%	0	0	0	0.67	0	0	0	0	2	3	2	3
7	Kyle Burroughs	Senators (Ott)	D	72	13	42	55	20	75	15	204	64	147	43	74	8.84%	113	1587	22.06	5	13	18	63	175	0	0	0	2	191	2	3	0.00%	0	0	0	0.69	0	0	1	0	2	3	3	6
8	Brendan Perlini	Senators (Ott)	LW/RW	80	20	29	49	11	37	5	103	91	253	81	189	7.91%	7	1318	16.48	6	7	13	50	190	0	0	0	0	9	3	2	40.00%	95	0	0	0.74	0	0	0	1	0	2	2	2
9	Michal Kempny	Senators (Ott)	D	72	16	32	48	18	46	0	132	100	143	44	99	11.19%	129	1698	23.58	6	4	10	56	186	0	2	2	0	212	2	2	0.00%	0	0	0	0.57	0	0	0	0	0	2	2	3
10	Jayce Hawryluk	Senators (Ott)	LW/RW	80	14	21	35	8	42	0	89	65	134	53	105	10.45%	14	1319	16.49	2	2	4	11	113	0	0	0	0	30	3	1	39.09%	110	0	0	0.53	0	0	0	0	0	0	3	1
11	Alex Beaucage	Senators (Ott)	LW/RW	80	12	14	26	17	28	0	103	72	110	44	98	10.91%	15	1110	13.88	1	0	1	4	10	0	0	0	0	7	1	1	45.24%	84	0	0	0.47	0	0	0	0	0	2	0	1
12	Kristian Reichel	Senators (Ott)	C	80	6	20	26	1	55	5	100	74	78	29	72	7.69%	28	790	9.88	1	2	3	7	27	0	0	0	0	25	0	1	30.78%	523	0	0	0.66	0	0	0	0	1	1	0	1
13	Nick DeSimone	Senators (Ott)	D	80	2	22	24	16	45	5	142	42	38	19	33	5.26%	111	1453	18.17	0	1	1	6	93	0	2	2	0	113	0	0	0.00%	0	0	0	0.33	0	0	0	0	1	0	1	2
14	Matt Tennyson	Senators (Ott)	D	49	1	20	21	5	21	5	41	49	60	14	32	1.67%	56	1141	23.29	1	2	3	31	126	0	1	1	0	147	0	0	0.00%	0	0	0	0.37	0	0	0	0	1	0	0	0
15	Cameron Morrison	Senators (Ott)	C/LW	80	7	13	20	6	54	10	93	88	105	32	76	6.67%	21	875	10.94	0	0	0	0	2	0	0	0	2	46	1	0	49.67%	153	0	0	0.46	0	0	2	0	0	0	1	2
16	Logan Shaw	Ottawa	C/RW	19	8	10	18	-8	2	0	9	43	71	29	56	11.27%	6	417	21.99	0	4	4	6	47	0	0	0	0	42	1	0	56.78%	472	0	1	0.86	0	0	0	0	0	1	2	0
17	Luke Martin	Senators (Ott)	D	80	2	4	6	6	18	0	22	15	16	6	13	12.50%	57	1295	16.20	0	0	0	2	31	0	1	1	0	105	1	0	0.00%	0	0	0	0.09	0	0	0	0	0	0	0	0
18	German Rubtsov	Senators (Ott)	C	80	0	5	5	5	10	0	24	15	26	5	21	0.00%	9	331	4.14	0	3	3	4	28	0	0	0	2	23	0	0	52.14%	117	0	0	0.30	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1324	262	487	749	191	693	65	1816	1656	2815	886	2082	9.31%	766	22635	17.10	51	97	148	490	1985	5	6	11	40	1849	43	20	52.44%	6299	1	2	0.66	2	15	5	1	7	33	39	36

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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.
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#	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	Louis Domingue	Senators (Ott)	75	42	25	6	0.910	3.01	4303	18	3	216	2397	1	2	0.688	16	75	5	7	1	3
2	Artyom Zagidulin	Senators (Ott)	3	0	0	0	0.936	1.68	107	0	0	3	47	0	0	0.00%	0	0	25	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			78	42	25	6	0.910	2.98	4411	18	3	219	2444	1	2		16	75	30	7	1	3

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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.
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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
Alex Beaucage	Senators (Ott)	LW/RW	20	2001-07-25	Yes	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Pro & Farm	878,333$	0$	0$	No	878,333$	878,333$	878,333$	Lien
Artyom Zagidulin (contrat à 1 volet)	Senators (Ott)	G	26	1995-08-07	No	180 Lbs	6 ft2	No	No	Yes	3	Pro & Farm	842,500$	0$	0$	No	842,500$	842,500$		Lien
Brendan Perlini	Senators (Ott)	LW/RW	25	1996-04-27	No	211 Lbs	6 ft3	No	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Brett Howden	Senators (Ott)	C/LW/RW	23	1998-03-28	No	200 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	1,700,000$	0$	0$	No	1,700,000$			Lien
Cameron Morrison	Senators (Ott)	C/LW	23	1998-08-27	No	210 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Casey Fitzgerald	Senators (Ott)	D	24	1997-02-24	No	178 Lbs	5 ft11	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Filip Chytil	Senators (Ott)	C/LW	22	1999-09-05	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$			Lien
German Rubtsov	Senators (Ott)	C	23	1998-06-27	No	178 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Isaac Ratcliffe	Senators (Ott)	LW	22	1999-02-15	No	200 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Pro & Farm	780,833$	0$	0$	No	780,833$			Lien
Jaret Anderson-Dolan	Senators (Ott)	C/LW	22	1999-09-12	No	188 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	792,500$	0$	0$	No				Lien
Jayce Hawryluk	Senators (Ott)	LW/RW	25	1996-01-01	No	196 Lbs	5 ft11	No	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Kevin Mandolese	Senators (Ott)	G	21	2000-08-22	Yes	180 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	835,000$	0$	0$	No	835,000$	835,000$		Lien
Kristian Reichel	Senators (Ott)	C	23	1998-06-11	No	176 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	560,000$	0$	0$	No				Lien
Kyle Burroughs (contrat à 1 volet)	Senators (Ott)	D	26	1995-07-12	No	193 Lbs	6 ft0	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Louis Domingue (contrat à 1 volet)	Senators (Ott)	G	29	1992-03-06	No	208 Lbs	6 ft3	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No				Lien
Luke Martin	Senators (Ott)	D	23	1998-09-20	Yes	218 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$			Lien
Matt Tennyson (contrat à 1 volet)	Senators (Ott)	D	31	1990-04-23	No	205 Lbs	6 ft2	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Michal Kempny (contrat à 1 volet)	Senators (Ott)	D	31	1990-09-08	No	195 Lbs	6 ft1	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No				Lien
Nick DeSimone (contrat à 1 volet)	Senators (Ott)	D	26	1994-11-21	No	185 Lbs	6 ft2	No	No	Yes	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No				Lien
Quinton Byfield	Senators (Ott)	C	19	2002-08-19	Yes	215 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
20	24.20	196 Lbs	6 ft2	1.60	783,208$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Filip Chytil	Brett Howden	Brendan Perlini	40	1	2	2
2	Isaac Ratcliffe	Jaret Anderson-Dolan	Jayce Hawryluk	30	1	2	2
3	Cameron Morrison	Quinton Byfield	Alex Beaucage	20	1	2	2
4	Brett Howden	Kristian Reichel	Filip Chytil	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Michal Kempny	Matt Tennyson	40	1	2	2
2	Kyle Burroughs	Casey Fitzgerald	30	1	2	2
3	Nick DeSimone	Luke Martin	20	1	2	2
4	Michal Kempny	Matt Tennyson	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Filip Chytil	Brett Howden	Brendan Perlini	60	1	2	2
2	Isaac Ratcliffe	Jaret Anderson-Dolan	Jayce Hawryluk	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Michal Kempny	Matt Tennyson	60	1	2	2
2	Kyle Burroughs	Casey Fitzgerald	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Brett Howden	Filip Chytil	60	1	2	2
2	Jaret Anderson-Dolan	Quinton Byfield	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Michal Kempny	Matt Tennyson	60	1	2	2
2	Kyle Burroughs	Casey Fitzgerald	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brett Howden	60	1	2	2	Michal Kempny	Matt Tennyson	60	1	2	2
2	Filip Chytil	40	1	2	2	Kyle Burroughs	Casey Fitzgerald	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Brett Howden	Filip Chytil	60	1	2	2
2	Jaret Anderson-Dolan	Quinton Byfield	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Michal Kempny	Matt Tennyson	60	1	2	2
2	Kyle Burroughs	Casey Fitzgerald	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Filip Chytil	Brett Howden	Brendan Perlini	Michal Kempny	Matt Tennyson

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Filip Chytil	Brett Howden	Brendan Perlini	Michal Kempny	Matt Tennyson

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
German Rubtsov, Kristian Reichel, Cameron Morrison	German Rubtsov, Kristian Reichel	Cameron Morrison

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Nick DeSimone, Luke Martin, Kyle Burroughs	Nick DeSimone	Luke Martin, Kyle Burroughs

Tirs de pénalité
Brett Howden, Filip Chytil, Jaret Anderson-Dolan, Quinton Byfield, Isaac Ratcliffe

Gardien
#1 : Louis Domingue, #2 : Artyom Zagidulin

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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	2	0	0	0	0	1	1	0	9	9	0	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	3	0.750	9	14	23	0	0	110	87	87	7	71	966	951	1102	66	87	22	32	47	6	1	16.67%	14	2	85.71%	1	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
2	Baby Hawks	2	1	1	0	0	0	0	0	6	8	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	2	0.500	6	11	17	0	0	110	87	87	7	76	966	951	1102	66	63	19	45	37	4	0	0.00%	6	2	66.67%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
3	Bears	3	1	2	0	0	0	0	0	7	8	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	3	3	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.333	7	14	21	0	0	110	87	87	7	96	966	951	1102	66	88	25	32	53	6	2	33.33%	15	0	100.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
4	Bruins	4	1	0	0	0	0	1	2	15	14	1	2	1	0	0	0	0	1	0	9	6	3	2	0	0	0	0	0	0	2	6	8	-2	6	0.750	15	24	39	0	0	110	87	87	7	159	966	951	1102	66	141	35	37	88	16	4	25.00%	16	4	75.00%	1	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
5	Cabaret Lady Mary Ann	3	3	0	0	0	0	0	0	20	8	12	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	2	2	0	0	0	0	0	0	14	5	9	6	1.000	20	35	55	0	1	110	87	87	7	221	966	951	1102	66	104	43	32	79	2	1	50.00%	15	3	80.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
6	Caroline	3	0	2	0	0	1	0	0	5	8	-3	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0.167	5	9	14	0	0	110	87	87	7	98	966	951	1102	66	78	24	18	59	10	1	10.00%	9	2	77.78%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
7	Chiefs	2	1	0	0	0	0	1	0	9	6	3	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	9	15	24	0	0	110	87	87	7	62	966	951	1102	66	55	15	14	42	8	3	37.50%	7	2	71.43%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
8	Chill	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	7	11	18	0	0	110	87	87	7	67	966	951	1102	66	70	25	14	38	6	1	16.67%	6	0	100.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
9	Comets	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	0.500	5	8	13	0	0	110	87	87	7	57	966	951	1102	66	67	22	16	40	7	1	14.29%	6	1	83.33%	1	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
10	Cougars	4	2	2	0	0	0	0	0	14	10	4	2	1	1	0	0	0	0	0	7	3	4	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	4	0.500	14	27	41	0	1	110	87	87	7	148	966	951	1102	66	129	47	33	86	19	7	36.84%	13	0	100.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
11	Crunch	4	3	1	0	0	0	0	0	18	9	9	2	2	0	0	0	0	0	0	10	4	6	2	1	1	0	0	0	0	0	8	5	3	6	0.750	18	35	53	0	0	110	87	87	7	178	966	951	1102	66	152	42	20	99	10	3	30.00%	10	1	90.00%	1	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
12	Heat	2	0	2	0	0	0	0	0	3	9	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	0	0.000	3	5	8	0	0	110	87	87	7	56	966	951	1102	66	74	16	18	44	2	0	0.00%	9	3	66.67%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
13	Jayhawks	2	1	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	2	0.500	9	17	26	0	0	110	87	87	7	73	966	951	1102	66	61	12	16	40	7	0	0.00%	7	2	71.43%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
14	Las Vegas	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.500	7	10	17	1	0	110	87	87	7	68	966	951	1102	66	74	12	12	40	7	1	14.29%	6	3	50.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
15	Manchots	3	2	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	1	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	4	0.667	6	11	17	0	0	110	87	87	7	92	966	951	1102	66	90	36	42	76	8	2	25.00%	11	1	90.91%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
16	Marlies	4	2	2	0	0	0	0	0	15	13	2	2	2	0	0	0	0	0	0	10	5	5	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	4	0.500	15	28	43	0	0	110	87	87	7	153	966	951	1102	66	165	53	24	94	16	3	18.75%	12	2	83.33%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
17	Minnesota	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	4	1.000	9	16	25	0	0	110	87	87	7	63	966	951	1102	66	52	22	20	46	5	1	20.00%	9	2	77.78%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
18	Monarchs	2	1	1	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	0.500	4	7	11	0	0	110	87	87	7	73	966	951	1102	66	85	16	20	50	6	1	16.67%	10	1	90.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
19	Monsters	3	1	2	0	0	0	0	0	7	8	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.333	7	12	19	0	0	110	87	87	7	109	966	951	1102	66	87	26	18	74	6	1	16.67%	9	1	88.89%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
20	Monsters	2	1	0	0	0	0	0	1	9	8	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	3	0.750	9	15	24	0	0	110	87	87	7	72	966	951	1102	66	85	21	18	67	6	1	16.67%	8	2	75.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
21	Oceanics	2	1	0	0	1	0	0	0	14	6	8	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	4	1.000	14	24	38	0	0	110	87	87	7	83	966	951	1102	66	75	22	14	53	11	3	27.27%	5	1	80.00%	1	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
22	Oil Kings	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	6	11	17	1	0	110	87	87	7	89	966	951	1102	66	68	16	12	53	10	3	30.00%	6	1	83.33%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
23	Phantoms	3	2	0	0	0	1	0	0	14	8	6	2	2	0	0	0	0	0	0	11	4	7	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	5	0.833	14	23	37	0	0	110	87	87	7	107	966	951	1102	66	118	31	30	65	12	3	25.00%	15	3	80.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
24	Rocket	4	2	0	0	2	0	0	0	17	10	7	2	0	0	0	2	0	0	0	9	7	2	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	8	1.000	17	29	46	0	1	110	87	87	7	153	966	951	1102	66	137	39	40	106	9	3	33.33%	19	5	73.68%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
25	Seattle	2	0	2	0	0	0	0	0	2	9	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	2	3	5	0	0	110	87	87	7	63	966	951	1102	66	77	18	12	42	7	1	14.29%	6	4	33.33%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
26	Sharks	2	2	0	0	0	0	0	0	10	4	6	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	4	1.000	10	20	30	0	0	110	87	87	7	77	966	951	1102	66	70	21	8	52	2	0	0.00%	4	1	75.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
27	Sound Tigers	3	2	1	0	0	0	0	0	9	7	2	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	0.667	9	18	27	0	0	110	87	87	7	141	966	951	1102	66	83	28	30	61	15	3	20.00%	5	1	80.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
28	Spiders	3	1	2	0	0	0	0	0	6	10	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	2	0.333	6	11	17	0	0	110	87	87	7	78	966	951	1102	66	105	33	22	73	7	2	28.57%	10	2	80.00%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
29	Stars	2	0	1	0	0	0	0	1	7	12	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0.250	7	13	20	0	0	110	87	87	7	81	966	951	1102	66	75	24	14	28	7	3	42.86%	7	3	57.14%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
30	Thunder	3	1	2	0	0	0	0	0	8	11	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.333	8	16	24	0	0	110	87	87	7	109	966	951	1102	66	83	18	19	64	14	2	14.29%	7	3	57.14%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
31	Wolf Pack	3	3	0	0	0	0	0	0	13	8	5	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	2	0	0	0	0	0	0	10	6	4	6	1.000	13	24	37	0	0	110	87	87	7	91	966	951	1102	66	120	28	33	80	10	1	10.00%	13	1	92.31%	0	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
	Total	82	41	28	0	3	3	3	4	290	249	41	41	22	13	0	2	1	3	0	150	116	34	41	19	15	0	1	2	0	4	140	133	7	101	0.616	290	516	806	2	3	110	87	87	7	3064	966	951	1102	66	2818	811	715	1876	261	58	22.22%	295	59	80.00%	5	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
	_Since Last GM Reset	82	41	28	0	3	3	3	4	290	249	41	41	22	13	0	2	1	3	0	150	116	34	41	19	15	0	1	2	0	4	140	133	7	101	0.616	290	516	806	2	3	110	87	87	7	3064	966	951	1102	66	2818	811	715	1876	261	58	22.22%	295	59	80.00%	5	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544
	_Vs Conference	42	22	13	0	1	2	2	2	144	119	25	22	13	7	0	0	0	2	0	75	52	23	20	9	6	0	1	2	0	2	69	67	2	54	0.643	144	257	401	0	0	110	87	87	7	1506	966	951	1102	66	1467	419	375	968	141	29	20.57%	152	23	84.87%	3	1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%	2029	1406	1869	608	1074	544

			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	101	W1	290	516	806	3064	2818	811	715	1876	2	3

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	41	28	3	3	3	4	290	249

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	22	13	2	1	3	0	150	116

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	19	15	1	2	0	4	140	133

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

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
261	58	22.22%	295	59	80.00%	5

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
966	951	1102	66	110	87	87	7

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
1541	2917	52.83%	1455	2941	49.47%	680	1392	48.85%

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
2029	1406	1869	608	1074	544

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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
7 - 2022-10-13	13	Senators	3	Crunch	4	AL			Sommaire du match
9 - 2022-10-15	30	Senators	2	Marlies	4	AL			Sommaire du match
12 - 2022-10-18	49	Bruins	4	Senators	6	BW			Sommaire du match
14 - 2022-10-20	65	Bears	2	Senators	1	BL			Sommaire du match
16 - 2022-10-22	77	Jayhawks	6	Senators	4	BL			Sommaire du match
18 - 2022-10-24	92	Stars	8	Senators	4	BL			Sommaire du match
21 - 2022-10-27	113	Minnesota	2	Senators	3	BW			Sommaire du match
23 - 2022-10-29	129	Senators	7	Cabaret Lady Mary Ann	5	AW			Sommaire du match
26 - 2022-11-01	148	Senators	4	Thunder	3	AW			Sommaire du match
28 - 2022-11-03	163	Las Vegas	5	Senators	3	BL			Sommaire du match
30 - 2022-11-05	183	Phantoms	3	Senators	7	BW			Sommaire du match
33 - 2022-11-08	200	Comets	3	Senators	4	BW			Sommaire du match
35 - 2022-11-10	213	Senators	2	Spiders	5	AL			Sommaire du match
37 - 2022-11-12	225	Senators	3	Phantoms	4	AL	X		Sommaire du match
39 - 2022-11-14	244	Sound Tigers	3	Senators	4	BW			Sommaire du match
41 - 2022-11-16	257	Crunch	1	Senators	6	BW			Sommaire du match
44 - 2022-11-19	274	Spiders	1	Senators	2	BW			Sommaire du match
46 - 2022-11-21	299	Senators	4	Sharks	1	AW			Sommaire du match
48 - 2022-11-23	315	Senators	4	Las Vegas	3	AW			Sommaire du match
50 - 2022-11-25	323	Senators	5	Admirals	6	AL	X		Sommaire du match
52 - 2022-11-27	345	Senators	3	Monarchs	1	AW			Sommaire du match
55 - 2022-11-30	362	Wolf Pack	2	Senators	3	BW			Sommaire du match
57 - 2022-12-02	376	Senators	6	Wolf Pack	3	AW			Sommaire du match
58 - 2022-12-03	383	Sharks	3	Senators	6	BW			Sommaire du match
61 - 2022-12-06	406	Monarchs	2	Senators	1	BL			Sommaire du match
63 - 2022-12-08	423	Senators	3	Stars	4	AL	X	X	Sommaire du match
65 - 2022-12-10	434	Senators	4	Chill	3	AW			Sommaire du match
67 - 2022-12-12	451	Admirals	3	Senators	4	BW	X	X	Sommaire du match
69 - 2022-12-14	466	Rocket	3	Senators	4	BW	X		Sommaire du match
72 - 2022-12-17	485	Senators	4	Cougars	3	AW			Sommaire du match
73 - 2022-12-18	497	Senators	6	Minnesota	4	AW			Sommaire du match
75 - 2022-12-20	514	Senators	6	Oceanics	5	AW	X		Sommaire du match
77 - 2022-12-22	528	Bears	1	Senators	2	BW			Sommaire du match
78 - 2022-12-23	534	Cougars	0	Senators	6	BW			Sommaire du match
82 - 2022-12-27	546	Bruins	2	Senators	3	BW	X	X	Sommaire du match
84 - 2022-12-29	566	Senators	4	Bears	5	AL			Sommaire du match
86 - 2022-12-31	585	Senators	3	Cougars	4	AL			Sommaire du match
87 - 2023-01-01	593	Crunch	3	Senators	4	BW			Sommaire du match
89 - 2023-01-03	601	Monsters	2	Senators	1	BL			Sommaire du match
93 - 2023-01-07	632	Seattle	4	Senators	1	BL			Sommaire du match
95 - 2023-01-09	645	Chill	1	Senators	3	BW			Sommaire du match
98 - 2023-01-12	672	Senators	5	Jayhawks	1	AW			Sommaire du match
100 - 2023-01-14	678	Senators	3	Monsters	4	AL	X	X	Sommaire du match
102 - 2023-01-16	704	Senators	4	Chiefs	2	AW			Sommaire du match
104 - 2023-01-18	712	Manchots	2	Senators	3	BW			Sommaire du match
106 - 2023-01-20	730	Senators	1	Manchots	3	AL			Sommaire du match
107 - 2023-01-21	738	Oceanics	1	Senators	8	BW			Sommaire du match
111 - 2023-01-25	766	Sound Tigers	3	Senators	2	BL			Sommaire du match
113 - 2023-01-27	782	Senators	3	Marlies	4	AL			Sommaire du match
114 - 2023-01-28	792	Rocket	4	Senators	5	BW	X		Sommaire du match
117 - 2023-01-31	803	Senators	3	Rocket	0	AW			Sommaire du match
128 - 2023-02-11	834	Oil Kings	3	Senators	4	BW			Sommaire du match
130 - 2023-02-13	850	Heat	3	Senators	2	BL			Sommaire du match
131 - 2023-02-14	858	Senators	3	Sound Tigers	1	AW			Sommaire du match
134 - 2023-02-17	878	Baby Hawks	2	Senators	5	BW			Sommaire du match
136 - 2023-02-19	897	Chiefs	4	Senators	5	BW	X	X	Sommaire du match
137 - 2023-02-20	903	Senators	4	Bruins	5	AL	X	X	Sommaire du match
141 - 2023-02-24	933	Senators	1	Caroline	2	AL			Sommaire du match
142 - 2023-02-25	940	Senators	5	Rocket	3	AW			Sommaire du match
145 - 2023-02-28	959	Cougars	3	Senators	1	BL			Sommaire du match
147 - 2023-03-02	976	Senators	4	Wolf Pack	3	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	996	Monsters	3	Senators	1	BL			Sommaire du match
151 - 2023-03-06	1009	Senators	1	Baby Hawks	6	AL			Sommaire du match
154 - 2023-03-09	1035	Senators	1	Seattle	5	AL			Sommaire du match
156 - 2023-03-11	1050	Senators	1	Comets	2	AL			Sommaire du match
157 - 2023-03-12	1058	Senators	1	Heat	6	AL			Sommaire du match
159 - 2023-03-14	1071	Senators	2	Oil Kings	4	AL			Sommaire du match
161 - 2023-03-16	1080	Monsters	4	Senators	6	BW			Sommaire du match
163 - 2023-03-18	1102	Marlies	3	Senators	5	BW			Sommaire du match
165 - 2023-03-20	1115	Senators	2	Manchots	1	AW			Sommaire du match
166 - 2023-03-21	1125	Senators	2	Bruins	3	AL	X	X	Sommaire du match
168 - 2023-03-23	1139	Thunder	4	Senators	2	BL			Sommaire du match
170 - 2023-03-25	1160	Senators	2	Spiders	4	AL			Sommaire du match
172 - 2023-03-27	1170	Cabaret Lady Mary Ann	3	Senators	6	BW			Sommaire du match
175 - 2023-03-30	1193	Phantoms	1	Senators	4	BW			Sommaire du match
177 - 2023-04-01	1210	Marlies	2	Senators	5	BW			Sommaire du match
178 - 2023-04-02	1220	Senators	5	Monsters	3	AW			Sommaire du match
180 - 2023-04-04	1232	Senators	2	Caroline	3	AL			Sommaire du match
182 - 2023-04-06	1245	Senators	7	Cabaret Lady Mary Ann	0	AW			Sommaire du match
184 - 2023-04-08	1267	Thunder	4	Senators	2	BL			Sommaire du match
186 - 2023-04-10	1277	Caroline	3	Senators	2	BL	X		Sommaire du match
189 - 2023-04-13	1302	Senators	5	Crunch	1	AW			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	50	20
Assistance	50,344	27,184
Assistance PCT	61.40%	66.30%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	1891 - 63.03%	74,656$	3,060,880$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
1,314,594$	1,117,166$	1,117,166$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
5,880$	1,314,594$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	5,880$	0$

Senators Leaders statistiques (saison régulière)

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#	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

Senators Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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

Senators Statistiques de l'Équipe de Carrière

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	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

Senators Leaders statistiques (séries éliminatoires)

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#	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

Senators Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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

	Senators
	GP: 82 \| W: 47 \| L: 28 \| OTL: 7 \| P: 101 GF: 290 \| GA: 249 \| PP%: 22.22% \| PK%: 80.00% DG: Olivier Paquin \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 59