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

Centre de jeu
	Admirals 39-33-10, 88pts	0	FINAL	1	Monarchs 39-37-6, 84pts

Team Stats
W1	Séquence	L1
18-20-3	Fiche domicile	20-19-2
21-13-7	Fiche domicile	19-18-4
4-4-2	Derniers 10 matchs	6-3-1
1.98	Buts par match	1.84
2.13	Buts contre par match	2.21
13.12%	Pourcentage en avantage numérique	15.67%
85.34%	Pourcentage en désavantage numérique	87.01%

Admirals
39-33-10, 88pts

FINAL

Las Vegas
31-42-9, 71pts

Team Stats
W1	Séquence	L2
18-20-3	Fiche domicile	17-19-5
21-13-7	Fiche domicile	14-23-4
4-4-2	Derniers 10 matchs	2-7-1
1.98	Buts par match	1.73
2.13	Buts contre par match	2.01
13.12%	Pourcentage en avantage numérique	13.92%
85.34%	Pourcentage en désavantage numérique	90.70%

Meneurs d'équipe
	Buts Nikita Nesterenko 18	Passes Axel Andersson 25

	Points Nikita Nesterenko 40	Plus/Moins Joey Keane 16

	Victoires Louis Domingue 38	Pourcentage d’arrêts David Tendeck 0.915

Statistiques d’équipe
Buts pour 162 1.98 GFG	Tirs pour 1584 19.32 Avg	Pourcentage en avantage numérique 13.1% 29 GF	Début de zone offensive 38.2%
Buts contre 175 2.13 GAA	Tirs contre 1631 19.89 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 85.3%% 34 GA	Début de la zone défensive 40.5%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Yannick Masse
	Division	Est
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1	Justin Falk
	Assistant #2	Mitch Moroz
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,564
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	21
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	42 / 50
	Espoirs	10

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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Mike Vecchione	X		X		100.00	58	48	69	70	62	70	70	65	48	65	61	64	65	64	56	0	50	64		0	29	1	950,000$
2	Nikita Nesterenko (R)	X				100.00	57	40	71	70	75	78	60	66	40	60	61	60	66	51	50	0	50	62	N	0	21	1	925,000$
3	Garrett Pilon	X				100.00	60	44	70	69	63	65	64	63	42	62	57	60	63	53	50	0	50	61		0	24	1	850,000$
4	Nathan Legare (R)			X		100.00	60	53	61	61	66	62	62	62	41	55	54	51	59	50	50	0	50	57		0	21	3	789,167$
5	Jan Mysak (R)	X	X			100.00	59	40	69	63	62	58	58	59	47	54	54	54	59	50	50	0	50	56		0	20	1	850,833$
6	Mikael Pyyhtia (R)	X				100.00	56	40	68	68	56	58	57	56	40	53	54	54	59	50	50	0	50	56		0	20	3	897,500$
7	Cameron Hillis (R)	X				100.00	55	44	67	67	58	60	57	55	50	51	51	53	58	51	50	0	50	55		0	22	2	838,333$
8	Jack Badini	X				100.00	61	45	69	60	65	63	60	54	50	50	50	54	55	53	50	0	50	55		0	24	1	805,000$
9	Liam Hawel (R)	X				100.00	69	72	87	61	72	45	46	46	63	48	38	61	39	44	44	0	50	53		0	23	1	525,000$
10	Dmitry Zavgorodniy (R)	X	X	X		100.00	65	61	87	61	61	34	32	44	58	40	40	56	40	44	44	0	50	49		0	22	2	780,000$
11	D'Artagnan Joly			X		100.00	44	47	80	64	69	48	59	42	59	43	30	46	36	54	54	0	50	49		0	23	1	650,000$
12	Victor Mete				X	100.00	55	43	77	74	75	83	72	67	40	64	60	68	67	74	64	0	50	68		0	24	1	950,000$
13	Corey Schueneman				X	100.00	61	43	74	71	68	72	66	67	40	62	58	69	66	54	50	0	50	65		0	27	2	1,255,000$
14	Connor Carrick				X	100.00	59	55	63	71	62	69	69	67	40	65	57	69	65	59	50	0	50	64		0	28	1	750,000$
15	Madison Bowey				X	100.00	62	48	65	66	65	67	65	61	40	56	55	64	61	57	50	0	50	61		0	27	1	750,000$
16	Axel Andersson (R)				X	100.00	61	45	68	70	63	61	59	57	40	51	53	63	60	51	50	0	50	60		0	22	2	772,500$
17	Joey Keane				X	100.00	63	68	64	60	68	61	64	51	25	46	40	57	39	44	44	0	50	56		0	23	1	809,166$
Rayé
1	Joni Ikonen (R)	X				100.00	38	37	95	62	62	27	26	31	48	24	31	38	36	54	54	0	50	41		0	23	1	825,000$
2	Benjamin Mirageas (R)				X	100.00	43	45	80	59	67	38	52	27	25	23	24	43	27	54	54	0	50	45		0	23	1	525,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	57	48	73	66	65	59	58	55	44	51	49	57	54	53	51	0	50	57

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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Louis Domingue	100.00	71	70	71	68	71	72	73	71	72	71	71	65	58	0	50	65	N	0	30	1	900,000$
2	David Tendeck (R)	100.00	63	57	57	60	60	59	59	57	61	60	55	51	50	0	50	55		0	22	3	783,333$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	67	64	64	64	66	66	66	64	67	66	63	58	54	0	50	60

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	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FT	S1	S2	S3
1	Nikita Nesterenko	Admirals (Ana)	C	80	18	22	40	4	24	0	41	135	143	46	114	12.59%	12	986	12.33	1	3	4	3	33	0	24	6	1	48.72%	819	0	1	0.81	2	5	0	3	5	4
2	Jonny Brodzinski	Anaheim	C	68	19	20	39	1	16	0	70	153	145	40	108	13.10%	18	1170	17.21	2	8	10	25	156	0	103	3	1	54.04%	1164	0	0	0.67	3	10	0	4	5	0
3	Mike Vecchione	Admirals (Ana)	C/RW	56	15	21	36	3	14	0	53	93	141	43	110	10.64%	10	1007	17.99	4	6	10	32	149	0	31	1	1	50.36%	139	0	0	0.71	1	4	0	6	3	2
4	Axel Andersson	Admirals (Ana)	D	80	9	25	34	2	40	0	118	76	82	16	38	10.98%	68	1506	18.83	2	4	6	34	136	0	149	2	0	0%	0	0	0	0.45	0	0	0	2	3	4
5	Garrett Pilon	Admirals (Ana)	C	79	12	22	34	-3	20	0	73	107	149	29	112	8.05%	14	1229	15.56	2	4	6	17	161	0	94	5	2	46.35%	315	0	0	0.55	0	3	0	3	1	5
6	Nathan Legare	Admirals (Ana)	RW	80	13	17	30	2	40	0	121	69	120	34	78	10.83%	7	1272	15.90	2	4	6	15	186	0	21	3	0	51.19%	84	0	0	0.47	0	1	0	2	5	1
7	Joey Keane	Admirals (Ana)	D	80	7	19	26	16	62	0	196	48	36	7	24	19.44%	51	1360	17.01	2	0	2	5	35	0	83	1	0	0%	2	0	0	0.38	0	0	0	5	3	4
8	Corey Schueneman	Admirals (Ana)	D	79	7	19	26	-14	40	0	129	105	89	24	45	7.87%	65	1757	22.24	5	5	10	51	195	1	181	3	0	0%	0	0	0	0.30	0	0	0	1	2	1
9	Alex Belzile	Anaheim	C/RW	53	11	15	26	4	30	10	82	146	136	36	115	8.09%	8	1100	20.76	3	3	6	19	127	2	147	2	2	62.25%	1290	1	0	0.47	1	7	2	2	3	3
10	Nikita Alexandrov	Anaheim	C	62	14	12	26	7	18	0	70	103	116	27	81	12.07%	8	734	11.85	0	1	1	4	15	0	10	3	1	58.80%	665	0	0	0.71	3	7	0	3	5	4
11	Connor Carrick	Admirals (Ana)	D	79	7	17	24	-13	44	0	129	91	75	19	37	9.33%	68	1726	21.86	3	4	7	53	192	0	175	2	0	0%	0	0	0	0.28	0	0	0	1	2	2
12	Madison Bowey	Admirals (Ana)	D	79	4	19	23	1	48	0	111	68	68	19	52	5.88%	47	1548	19.60	3	7	10	48	169	0	152	1	1	0%	0	0	0	0.30	0	0	0	0	0	2
13	Mikael Pyyhtia	Admirals (Ana)	C	80	8	10	18	0	14	0	45	63	75	30	60	10.67%	4	816	10.21	0	0	0	0	17	0	15	1	1	37.09%	151	0	0	0.44	0	0	0	0	3	1
14	Jan Mysak	Admirals (Ana)	C/LW	80	10	5	15	-3	18	0	103	46	74	30	62	13.51%	7	1632	20.40	1	1	2	13	177	1	191	2	1	43.52%	108	0	0	0.18	0	0	0	3	0	2
15	Cameron Hillis	Admirals (Ana)	C	75	2	12	14	-2	16	0	50	67	70	17	50	2.86%	3	1103	14.72	0	1	1	0	5	0	6	0	1	50.86%	116	0	0	0.25	0	0	0	0	1	0
16	Jack Badini	Admirals (Ana)	C	74	7	7	14	3	14	0	71	46	66	20	36	10.61%	5	773	10.45	0	1	1	0	3	0	2	1	2	45.45%	55	0	0	0.36	0	0	0	1	2	1
17	Dmitry Zavgorodniy	Admirals (Ana)	C/LW/RW	72	1	7	8	5	28	0	46	20	30	10	26	3.33%	5	1197	16.63	0	0	0	4	150	0	106	0	1	57.14%	42	0	0	0.13	0	0	0	0	0	0
18	D'Artagnan Joly	Admirals (Ana)	RW	78	3	5	8	7	6	0	15	17	15	7	12	20.00%	5	955	12.25	0	0	0	0	33	0	0	1	1	61.90%	42	0	0	0.17	0	0	0	1	0	1
19	Victor Mete	Admirals (Ana)	D	12	3	2	5	-10	12	0	13	21	10	5	8	30.00%	12	292	24.37	3	1	4	6	31	0	24	0	1	0%	0	0	0	0.34	0	0	0	0	0	0
20	Joni Ikonen	Admirals (Ana)	C	3	0	0	0	-1	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	33	11.19	0	0	0	0	0	0	0	0	0	66.67%	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0
21	Liam Hawel	Admirals (Ana)	C	16	0	0	0	-5	2	0	12	10	4	2	6	0%	2	142	8.90	0	0	0	0	0	0	0	0	0	58.33%	12	0	0	0	0	0	0	0	0	0
22	Benjamin Mirageas	Admirals (Ana)	D	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	1	9	9.00	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1366	170	276	446	4	506	10	1548	1484	1644	461	1174	10.34%	420	22355	16.37	33	53	86	329	1980	4	1522	37	17	54.46%	5007	1	1	0.40	10	37	2	37	43	37

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	Louis Domingue	Admirals (Ana)	79	38	31	10	0.897	1.98	4691	2	8	155	1506	4	1	0.531	32	79	0	7	3	4
2	David Tendeck	Admirals (Ana)	6	1	0	0	0.915	2.09	172	0	0	6	71	0	0	0	0	1	80	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			85	39	31	10	0.898	1.99	4864	2	8	161	1577	4	1		32	80	80	7	3	4

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	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Type	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Lien
Axel Andersson	Admirals (Ana)	D	22	2000-02-10	Yes	179 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	2	Pro & Farm	772,500$	0$	0$	No	772,500$		Lien
Benjamin Mirageas	Admirals (Ana)	D	23	1999-05-08	Yes	181 Lbs	6 ft1	No	No	No	No	1	Pro & Farm	525,000$	0$	0$	No			Lien
Cameron Hillis	Admirals (Ana)	C	22	2000-06-24	Yes	172 Lbs	5 ft10	No	No	No	No	2	Pro & Farm	838,333$	0$	0$	No	838,333$		Lien
Connor Carrick (contrat à 1 volet)	Admirals (Ana)	D	28	1994-04-13	No	192 Lbs	5 ft11	No	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Corey Schueneman (contrat à 1 volet)	Admirals (Ana)	D	27	1995-09-02	No	196 Lbs	6 ft0	No	No	Yes	Yes	2	Pro & Farm	1,255,000$	355,000$	0$	No	1,255,000$		Lien
D'Artagnan Joly	Admirals (Ana)	RW	23	1999-04-07	No	181 Lbs	6 ft3	No	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No			Lien
David Tendeck	Admirals (Ana)	G	22	1999-11-25	Yes	172 Lbs	6 ft1	No	No	No	No	3	Pro & Farm	783,333$	0$	0$	No	783,333$	783,333$	Lien
Dmitry Zavgorodniy	Admirals (Ana)	C/LW/RW	22	2000-08-11	Yes	173 Lbs	5 ft9	No	No	No	No	2	Pro & Farm	780,000$	0$	0$	No	780,000$		Lien
Garrett Pilon	Admirals (Ana)	C	24	1998-04-13	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No			Lien
Jack Badini	Admirals (Ana)	C	24	1998-01-19	No	203 Lbs	6 ft0	No	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	805,000$	0$	0$	No			Lien
Jan Mysak	Admirals (Ana)	C/LW	20	2002-06-24	Yes	183 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	1	Pro & Farm	850,833$	0$	0$	No			Lien
Joey Keane	Admirals (Ana)	D	23	1999-07-02	No	187 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	1	Pro & Farm	809,166$	0$	0$	No			Lien
Joni Ikonen	Admirals (Ana)	C	23	1999-04-14	Yes	172 Lbs	5 ft11	No	No	No	No	1	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No			Lien
Liam Hawel	Admirals (Ana)	C	23	1999-04-18	Yes	183 Lbs	6 ft5	No	No	No	No	1	Pro & Farm	525,000$	0$	0$	No			Lien
Louis Domingue (contrat à 1 volet)	Admirals (Ana)	G	30	1992-03-06	No	207 Lbs	6 ft3	Yes	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No			Lien
Madison Bowey (contrat à 1 volet)	Admirals (Ana)	D	27	1995-04-22	No	203 Lbs	6 ft2	No	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Mikael Pyyhtia	Admirals (Ana)	C	20	2001-12-17	Yes	154 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	3	Pro & Farm	897,500$	0$	0$	No	897,500$	897,500$
Mike Vecchione (contrat à 1 volet)	Admirals (Ana)	C/RW	29	1993-02-25	No	194 Lbs	5 ft10	No	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	950,000$	50,000$	0$	No			Lien
Nathan Legare	Admirals (Ana)	RW	21	2001-01-11	Yes	205 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	3	Pro & Farm	789,167$	0$	0$	No	789,167$	789,167$	Lien
Nikita Nesterenko (contrat à 1 volet)	Admirals (Ana)	C	21	2001-09-10	Yes	183 Lbs	6 ft2	Yes	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	25,000$	0$	No			Lien
Victor Mete	Admirals (Ana)	D	24	1998-06-07	No	187 Lbs	5 ft9	No	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No			Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
21	23.71	186 Lbs	6 ft0	1.48	818,135$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jan Mysak	Mike Vecchione	Jack Badini	40	1	2	2
2	Dmitry Zavgorodniy	Nikita Nesterenko	Nathan Legare	30	1	2	2
3	Cameron Hillis	Garrett Pilon	D'Artagnan Joly	20	1	2	2
4	Liam Hawel	Mikael Pyyhtia		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Victor Mete	Corey Schueneman	40	1	2	2
2	Connor Carrick	Madison Bowey	30	1	2	2
3	Axel Andersson	Joey Keane	20	1	2	2
4		Victor Mete	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jan Mysak	Mike Vecchione	Garrett Pilon	60	1	2	2
2	Dmitry Zavgorodniy	Nikita Nesterenko	Nathan Legare	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Victor Mete	Corey Schueneman	60	1	2	2
2	Connor Carrick	Madison Bowey	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Mike Vecchione	Jan Mysak	60	1	2	2
2	Nikita Nesterenko	Dmitry Zavgorodniy	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Victor Mete	Corey Schueneman	60	1	2	2
2	Connor Carrick	Madison Bowey	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mike Vecchione	60	1	2	2	Victor Mete	Corey Schueneman	60	1	2	2
2	Nikita Nesterenko	40	1	2	2	Connor Carrick	Madison Bowey	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Mike Vecchione	Jan Mysak	60	1	2	2
2	Nikita Nesterenko	Dmitry Zavgorodniy	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Victor Mete	Corey Schueneman	60	1	2	2
2	Connor Carrick	Madison Bowey	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Jan Mysak	Mike Vecchione	Garrett Pilon	Victor Mete	Corey Schueneman

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Jan Mysak	Mike Vecchione	Garrett Pilon	Victor Mete	Corey Schueneman

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Jan Mysak, Mikael Pyyhtia, Cameron Hillis	Jan Mysak, Mikael Pyyhtia	Jan Mysak

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Axel Andersson, Joey Keane,	Axel Andersson	Axel Andersson, Joey Keane

Tirs de pénalité
Mike Vecchione, Nikita Nesterenko, Garrett Pilon, Nathan Legare, Jan Mysak

Gardien
#1 : Louis Domingue, #2 : David Tendeck

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	Baby Hawks	3	1	0	0	0	0	0	2	5	5	0	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	2	1	0	0	0	0	0	1	4	3	1	4	0.667	5	6	11	0	0	66	44	47	11	45	552	505	513	51	52	17	10	54	7	0	0.00%	5	0	100.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
2	Bears	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	7	13	20	0	0	66	44	47	11	43	552	505	513	51	30	6	14	43	3	1	33.33%	7	2	71.43%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
3	Bruins	2	0	2	0	0	0	0	0	1	7	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	1	2	3	0	0	66	44	47	11	26	552	505	513	51	38	8	14	41	7	0	0.00%	7	3	57.14%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
4	Cabaret Lady Mary Ann	2	2	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	4	1.000	5	9	14	0	1	66	44	47	11	43	552	505	513	51	28	15	12	34	5	2	40.00%	6	1	83.33%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
5	Caroline	2	1	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	3	6	9	0	0	66	44	47	11	42	552	505	513	51	33	9	6	37	8	0	0.00%	3	0	100.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
6	Chiefs	3	1	1	0	0	0	0	1	5	6	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	3	3	0	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	3	0.500	5	8	13	0	0	66	44	47	11	63	552	505	513	51	59	25	22	44	10	0	0.00%	9	0	100.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
7	Chill	3	0	2	0	0	0	1	0	5	9	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0	1	0	0	0	1	0	3	4	-1	2	0.333	5	7	12	0	0	66	44	47	11	68	552	505	513	51	64	16	12	50	7	1	14.29%	6	1	83.33%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
8	Comets	3	1	1	0	1	0	0	0	7	8	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	0	1	0	1	0	0	0	5	7	-2	4	0.667	7	12	19	0	0	66	44	47	11	51	552	505	513	51	55	12	27	54	2	2	100.00%	11	1	90.91%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
9	Cougars	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	66	44	47	11	32	552	505	513	51	47	12	22	48	1	0	0.00%	11	2	81.82%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
10	Crunch	2	0	1	0	0	1	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.250	3	5	8	0	0	66	44	47	11	45	552	505	513	51	52	12	18	51	6	1	16.67%	8	1	87.50%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
11	Heat	3	2	1	0	0	0	0	0	3	2	1	2	1	1	0	0	0	0	0	2	2	0	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	4	0.667	3	6	9	0	2	66	44	47	11	61	552	505	513	51	46	10	24	50	11	1	9.09%	10	1	90.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
12	Jayhawks	3	2	1	0	0	0	0	0	9	8	1	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	4	0.667	9	14	23	1	0	66	44	47	11	98	552	505	513	51	92	18	12	74	7	1	14.29%	6	2	66.67%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
13	Las Vegas	4	2	2	0	0	0	0	0	6	6	0	2	1	1	0	0	0	0	0	4	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	4	0.500	6	11	17	0	1	66	44	47	11	78	552	505	513	51	92	18	26	79	7	0	0.00%	13	1	92.31%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
14	Manchots	2	1	0	0	0	0	0	1	5	5	0	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	3	0.750	5	9	14	0	0	66	44	47	11	34	552	505	513	51	43	5	22	41	3	0	0.00%	7	1	85.71%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
15	Marlies	2	0	1	0	0	0	1	0	4	4	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	2	1	1	2	0.500	4	5	9	0	0	66	44	47	11	32	552	505	513	51	32	8	12	33	5	0	0.00%	6	0	100.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
16	Minnesota	3	1	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	2	0.333	7	13	20	0	0	66	44	47	11	69	552	505	513	51	62	20	16	67	9	2	22.22%	8	3	62.50%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
17	Monarchs	4	1	2	0	0	0	0	1	3	6	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	0	3	-3	2	1	0	0	0	0	0	1	3	3	0	3	0.375	3	6	9	0	0	66	44	47	11	56	552	505	513	51	67	17	24	89	6	1	16.67%	10	2	80.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
18	Monsters	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	8	14	22	0	0	66	44	47	11	46	552	505	513	51	36	12	10	34	7	3	42.86%	5	1	80.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
19	Monsters	3	0	2	0	0	0	0	1	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	2	0	1	0	0	0	0	1	3	6	-3	1	0.167	3	5	8	0	0	66	44	47	11	59	552	505	513	51	46	11	12	52	16	2	12.50%	4	0	100.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
20	Oceanics	3	0	3	0	0	0	0	0	2	9	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	1	6	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	2	3	5	0	0	66	44	47	11	48	552	505	513	51	65	22	10	59	13	0	0.00%	4	1	75.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
21	Oil Kings	4	2	0	0	1	0	0	1	10	6	4	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	2	0	0	0	1	0	0	1	2	2	0	7	0.875	10	17	27	0	2	66	44	47	11	69	552	505	513	51	74	21	24	74	13	0	0.00%	11	2	81.82%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
22	Phantoms	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0.500	4	6	10	0	0	66	44	47	11	34	552	505	513	51	34	13	10	37	4	1	25.00%	5	0	100.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
23	Rocket	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	8	11	19	0	0	66	44	47	11	31	552	505	513	51	38	16	6	31	3	0	0.00%	3	0	100.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
24	Sags	4	2	2	0	0	0	0	0	6	10	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	2	2	0	2	1	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	4	0.500	6	10	16	0	1	66	44	47	11	87	552	505	513	51	73	22	28	77	15	3	20.00%	14	2	85.71%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
25	Seattle	4	1	3	0	0	0	0	0	9	13	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	5	4	1	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	2	0.250	9	16	25	0	0	66	44	47	11	50	552	505	513	51	84	25	28	68	10	3	30.00%	13	2	84.62%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
26	Senators	2	0	1	0	0	0	1	0	4	4	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	0.500	4	5	9	0	0	66	44	47	11	46	552	505	513	51	37	11	4	32	7	1	14.29%	1	0	100.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
27	Sound Tigers	2	1	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	2	0.500	2	2	4	0	0	66	44	47	11	25	552	505	513	51	39	11	12	40	4	1	25.00%	6	0	100.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
28	Spiders	2	1	0	0	0	0	0	1	3	3	0	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	3	0.750	3	5	8	0	0	66	44	47	11	27	552	505	513	51	46	13	18	49	6	1	16.67%	8	1	87.50%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
29	Stars	3	1	1	0	0	0	0	1	5	7	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	3	0.500	5	8	13	0	0	66	44	47	11	62	552	505	513	51	69	15	31	53	10	0	0.00%	12	0	100.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
30	Thunder	2	2	0	0	0	0	0	0	12	4	8	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	4	1.000	12	20	32	0	0	66	44	47	11	78	552	505	513	51	46	17	12	55	5	2	40.00%	4	1	75.00%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
31	Wolf Pack	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	4	7	11	0	0	66	44	47	11	36	552	505	513	51	52	12	18	42	4	0	0.00%	9	3	66.67%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
	Total	82	34	33	0	2	1	3	9	162	175	-13	41	18	20	0	0	0	0	3	77	81	-4	41	16	13	0	2	1	3	6	85	94	-9	88	0.537	162	269	431	1	7	66	44	47	11	1584	552	505	513	51	1631	449	516	1592	221	29	13.12%	232	34	85.34%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
	_Since Last GM Reset	82	34	33	0	2	1	3	9	162	175	-13	41	18	20	0	0	0	0	3	77	81	-4	41	16	13	0	2	1	3	6	85	94	-9	88	0.537	162	269	431	1	7	66	44	47	11	1584	552	505	513	51	1631	449	516	1592	221	29	13.12%	232	34	85.34%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524
	_Vs Conference	36	14	16	0	0	0	3	3	70	81	-11	18	6	10	0	0	0	0	2	30	39	-9	18	8	6	0	0	0	3	1	40	42	-2	37	0.514	70	114	184	0	1	66	44	47	11	686	552	505	513	51	702	193	220	722	96	15	15.63%	99	18	81.82%	0	1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%	2006	1410	1942	586	1041	524

			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	88	W1	162	269	431	1584	1631	449	516	1592	1	7

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	34	33	2	1	3	9	162	175

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	18	20	0	0	0	3	77	81

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	16	13	2	1	3	6	85	94

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	4	0	0	0	2

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
221	29	13.12%	232	34	85.34%	0

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
552	505	513	51	66	44	47	11

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
1077	2033	52.98%	1168	2157	54.15%	579	1137	50.92%

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
2006	1410	1942	586	1041	524

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
5 - 2023-10-14	30	Admirals	0	Las Vegas	2	AL			Sommaire du match
6 - 2023-10-15	34	Caroline	2	Admirals	0	BL			Sommaire du match
10 - 2023-10-19	59	Stars	2	Admirals	3	BW			Sommaire du match
12 - 2023-10-21	66	Admirals	2	Jayhawks	1	AW			Sommaire du match
13 - 2023-10-22	81	Bruins	2	Admirals	0	BL			Sommaire du match
15 - 2023-10-24	84	Admirals	3	Monsters	2	AW			Sommaire du match
17 - 2023-10-26	100	Admirals	1	Bruins	5	AL			Sommaire du match
19 - 2023-10-28	117	Admirals	1	Phantoms	3	AL			Sommaire du match
21 - 2023-10-30	132	Admirals	3	Manchots	2	AW			Sommaire du match
23 - 2023-11-01	144	Jayhawks	5	Admirals	3	BL			Sommaire du match
27 - 2023-11-05	175	Las Vegas	0	Admirals	3	BW			Sommaire du match
29 - 2023-11-07	187	Manchots	3	Admirals	2	BL	X	X	Sommaire du match
32 - 2023-11-10	208	Phantoms	1	Admirals	3	BW			Sommaire du match
34 - 2023-11-12	226	Sags	2	Admirals	0	BL			Sommaire du match
36 - 2023-11-14	234	Admirals	3	Chill	2	AW	X	X	Sommaire du match
37 - 2023-11-15	240	Admirals	1	Monsters	3	AL			Sommaire du match
39 - 2023-11-17	253	Cabaret Lady Mary Ann	2	Admirals	3	BW			Sommaire du match
41 - 2023-11-19	271	Chiefs	1	Admirals	2	BW			Sommaire du match
44 - 2023-11-22	290	Rocket	2	Admirals	5	BW			Sommaire du match
46 - 2023-11-24	299	Monarchs	1	Admirals	0	BL			Sommaire du match
48 - 2023-11-26	320	Admirals	1	Oil Kings	0	AW	X		Sommaire du match
50 - 2023-11-28	336	Admirals	1	Comets	4	AL			Sommaire du match
52 - 2023-11-30	352	Bears	2	Admirals	4	BW			Sommaire du match
54 - 2023-12-02	366	Monsters	1	Admirals	0	BL			Sommaire du match
57 - 2023-12-05	386	Admirals	2	Monsters	3	AL	X	X	Sommaire du match
59 - 2023-12-07	399	Admirals	1	Baby Hawks	2	AL	X	X	Sommaire du match
62 - 2023-12-10	425	Oceanics	2	Admirals	1	BL			Sommaire du match
65 - 2023-12-13	444	Admirals	0	Sound Tigers	3	AL			Sommaire du match
67 - 2023-12-15	456	Admirals	3	Wolf Pack	2	AW			Sommaire du match
69 - 2023-12-17	476	Admirals	2	Spiders	1	AW			Sommaire du match
70 - 2023-12-18	479	Admirals	1	Cougars	2	AL			Sommaire du match
73 - 2023-12-21	508	Heat	2	Admirals	1	BL			Sommaire du match
75 - 2023-12-23	523	Seattle	2	Admirals	4	BW			Sommaire du match
79 - 2023-12-27	540	Las Vegas	3	Admirals	1	BL			Sommaire du match
81 - 2023-12-29	553	Jayhawks	2	Admirals	4	BW			Sommaire du match
83 - 2023-12-31	569	Oil Kings	4	Admirals	7	BW			Sommaire du match
86 - 2024-01-03	588	Marlies	3	Admirals	2	BL			Sommaire du match
88 - 2024-01-05	604	Oceanics	4	Admirals	0	BL			Sommaire du match
90 - 2024-01-07	620	Cougars	1	Admirals	3	BW			Sommaire du match
92 - 2024-01-09	629	Admirals	0	Chill	2	AL			Sommaire du match
94 - 2024-01-11	639	Admirals	3	Caroline	2	AW			Sommaire du match
96 - 2024-01-13	662	Admirals	8	Thunder	1	AW			Sommaire du match
98 - 2024-01-15	674	Admirals	2	Cabaret Lady Mary Ann	0	AW			Sommaire du match
99 - 2024-01-16	683	Admirals	3	Bears	2	AW			Sommaire du match
103 - 2024-01-20	714	Admirals	3	Sags	2	AW			Sommaire du match
104 - 2024-01-21	722	Wolf Pack	3	Admirals	1	BL			Sommaire du match
106 - 2024-01-23	737	Crunch	1	Admirals	0	BL			Sommaire du match
108 - 2024-01-25	751	Admirals	2	Stars	3	AL	X	X	Sommaire du match
110 - 2024-01-27	770	Admirals	3	Minnesota	5	AL			Sommaire du match
114 - 2024-01-31	780	Sags	0	Admirals	2	BW			Sommaire du match
123 - 2024-02-09	803	Oil Kings	0	Admirals	1	BW			Sommaire du match
127 - 2024-02-13	825	Admirals	3	Rocket	1	AW			Sommaire du match
129 - 2024-02-15	841	Admirals	3	Senators	2	AW	X	X	Sommaire du match
131 - 2024-02-17	858	Admirals	2	Marlies	1	AW	X	X	Sommaire du match
133 - 2024-02-19	866	Admirals	3	Crunch	4	AL	X		Sommaire du match
135 - 2024-02-21	886	Monsters	1	Admirals	5	BW			Sommaire du match
138 - 2024-02-24	915	Admirals	3	Monarchs	2	AW			Sommaire du match
139 - 2024-02-25	922	Chill	5	Admirals	2	BL			Sommaire du match
143 - 2024-02-29	952	Admirals	1	Sags	6	AL			Sommaire du match
144 - 2024-03-01	955	Spiders	2	Admirals	1	BL	X	X	Sommaire du match
146 - 2024-03-03	973	Comets	1	Admirals	2	BW			Sommaire du match
149 - 2024-03-06	992	Senators	2	Admirals	1	BL			Sommaire du match
151 - 2024-03-08	1007	Stars	2	Admirals	0	BL			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
153 - 2024-03-10	1026	Sound Tigers	1	Admirals	2	BW			Sommaire du match
155 - 2024-03-12	1038	Admirals	3	Baby Hawks	1	AW			Sommaire du match
157 - 2024-03-14	1054	Admirals	3	Minnesota	1	AW			Sommaire du match
158 - 2024-03-15	1057	Admirals	1	Oceanics	3	AL			Sommaire du match
160 - 2024-03-17	1079	Admirals	2	Chiefs	3	AL	X	X	Sommaire du match
162 - 2024-03-19	1091	Minnesota	3	Admirals	1	BL			Sommaire du match
164 - 2024-03-21	1105	Baby Hawks	2	Admirals	1	BL	X	X	Sommaire du match
167 - 2024-03-24	1131	Thunder	3	Admirals	4	BW			Sommaire du match
169 - 2024-03-26	1146	Admirals	2	Seattle	4	AL			Sommaire du match
171 - 2024-03-28	1162	Admirals	2	Seattle	5	AL			Sommaire du match
173 - 2024-03-30	1167	Admirals	1	Oil Kings	2	AL	X	X	Sommaire du match
174 - 2024-03-31	1180	Admirals	4	Comets	3	AW	X		Sommaire du match
176 - 2024-04-02	1195	Admirals	1	Heat	0	AW			Sommaire du match
179 - 2024-04-05	1215	Seattle	2	Admirals	1	BL			Sommaire du match
181 - 2024-04-07	1235	Chiefs	2	Admirals	1	BL			Sommaire du match
183 - 2024-04-09	1249	Monarchs	2	Admirals	0	BL			Sommaire du match
186 - 2024-04-12	1268	Heat	0	Admirals	1	BW			Sommaire du match
187 - 2024-04-13	1281	Admirals	0	Monarchs	1	AL	X	X	Sommaire du match
192 - 2024-04-18	1311	Admirals	2	Las Vegas	1	AW			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	20
Assistance	77,739	27,382
Assistance PCT	94.80%	66.79%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2564 - 85.46%	95,664$	3,922,206$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
1,055,980$	1,165,083$	1,165,083$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
6,068$	1,055,980$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	6,068$	0$

Admirals Leaders statistiques des joueurs (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

Admirals 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

Admirals 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

Admirals Leaders statistiques des joueurs (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

Admirals 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

	Admirals
	GP: 82 \| W: 39 \| L: 33 \| OTL: 10 \| P: 88 GF: 162 \| GA: 175 \| PP%: 13.12% \| PK%: 85.34% DG: Yannick Masse \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 57