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

Centre de jeu
	Seattle 59-18-5, 123pts	1	FINAL	2	Stars 50-27-5, 105pts

Team Stats
W3	Séquence	W2
33-5-3	Fiche domicile	25-14-2
26-13-2	Fiche domicile	25-13-3
8-1-1	Derniers 10 matchs	6-4-0
2.71	Buts par match	2.59
1.72	Buts contre par match	2.02
13.27%	Pourcentage en avantage numérique	18.26%
89.47%	Pourcentage en désavantage numérique	85.16%

Chiefs
47-27-8, 102pts

FINAL

Stars
50-27-5, 105pts

Team Stats
L2	Séquence	W2
28-9-4	Fiche domicile	25-14-2
19-18-4	Fiche domicile	25-13-3
4-5-1	Derniers 10 matchs	6-4-0
2.21	Buts par match	2.59
1.99	Buts contre par match	2.02
12.30%	Pourcentage en avantage numérique	18.26%
87.64%	Pourcentage en désavantage numérique	85.16%

Meneurs d'équipe
	Buts Nicolas Aube-Kubel 30	Passes Jake Bean 53

	Points Jake Bean 70	Plus/Moins Nathan Smith 33

	Victoires Spencer Knight 42	Pourcentage d’arrêts Devin Cooley 0.894

Statistiques d’équipe
Buts pour 212 2.59 GFG	Tirs pour 1697 20.70 Avg	Pourcentage en avantage numérique 18.3% 44 GF	Début de zone offensive 39.6%
Buts contre 166 2.02 GAA	Tirs contre 1437 17.52 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 85.2%% 38 GA	Début de la zone défensive 38.4%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Julien Desrosiers
	Division	Nord
	Conférence	Ouest
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	3,000
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	22
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	40 / 50
	Espoirs	17

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	Kaapo Kakko			X		100.00	65	43	92	79	86	85	81	81	40	75	74	72	78	64	54	0	50	74		0	21	1	925,002$
2	Max Comtois		X			100.00	74	73	63	73	86	84	82	75	54	70	68	64	72	69	59	0	50	70		0	23	2	1,950,000$
3	Nicolas Aube-Kubel			X		100.00	80	54	65	74	80	81	81	74	50	69	66	68	71	69	59	0	50	70	N	0	26	2	944,000$
4	Ondrej Kase			X		100.00	59	43	77	75	76	83	75	70	43	64	64	67	70	77	67	0	50	68		0	26	1	3,000,000$
5	Alexander Holtz (R)		X	X		100.00	58	45	72	72	77	74	61	67	41	62	63	59	68	56	50	0	50	63		0	20	1	925,000$
6	Linus Karlsson (R)			X		100.00	59	41	61	68	62	63	64	65	42	62	62	57	65	51	50	0	50	61		0	22	2	700,000$
7	Nathan Smith	X				100.00	57	47	69	69	65	69	63	64	44	61	58	54	63	52	50	0	50	60		0	23	2	650,000$
8	Egor Afanasyev (R)	X	X			100.00	65	46	69	66	68	63	62	63	42	59	57	61	62	50	50	0	50	60		0	21	3	789,167$
9	Filip Cederqvist (R)		X	X		100.00	63	44	67	64	65	62	62	60	41	57	56	60	60	50	50	0	50	59		0	22	3	850,000$
10	William Eklund (R)	X	X			100.00	56	44	64	67	59	57	57	63	42	62	59	54	63	50	50	0	50	59		0	19	3	894,167$
11	Jake Bean				X	100.00	62	43	75	77	79	86	73	72	40	68	64	70	71	69	59	0	50	70		0	24	1	2,450,000$
12	Kevin Gravel				X	100.00	63	45	78	69	78	80	76	66	40	60	58	68	64	76	66	0	50	67	N	0	30	1	620,000$
13	Thomas Harley (R)				X	100.00	67	43	75	71	74	67	62	67	40	63	60	69	66	51	50	0	50	65		0	21	1	894,167$
14	Alec Regula (R)				X	100.00	66	51	58	67	69	61	60	63	40	61	55	67	62	50	50	0	50	62		0	22	2	866,667$
15	Zachary Jones (R)				X	100.00	60	44	66	72	58	62	61	64	40	62	58	68	65	50	50	0	50	62		0	21	1	925,000$
16	William Trudeau (R)				X	100.00	63	51	62	69	63	57	57	63	40	62	57	66	63	50	50	0	50	61		0	19	3	856,667$
17	Albert Johansson (R)				X	100.00	56	40	65	69	59	61	61	61	40	57	57	60	62	50	50	0	50	59		0	21	3	820,000$
Rayé
1	Antonio Stranges (R)	X	X			100.00	60	40	68	67	61	57	57	58	51	56	54	59	59	50	50	0	50	58		0	20	2	560,000$
2	Niklas Nordgren (R)			X		100.00	44	43	78	63	63	33	36	35	48	32	29	42	34	50	50	0	50	43		0	22	2	700,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	62	46	70	70	70	68	65	65	43	61	59	62	64	57	53	0	50	63

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	Spencer Knight (R)	100.00	82	79	79	83	81	82	79	82	82	81	81	59	52	0	50	74		0	21	1	925,000$
2	Devin Cooley (R)	100.00	70	64	63	66	67	67	68	66	67	67	58	54	50	0	50	61	N	0	25	2	620,000$
Rayé
1	Philip Svedeback (R)	100.00	43	64	59	81	38	44	39	41	38	40	40	50	46	0	50	45		0	20	3	560,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	65	69	67	77	62	64	62	63	62	63	60	54	49	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	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	P/20	PSG	PSS	FW	FT	S1	S2	S3
1	Jake Bean	Stars (Dal)	D	81	17	53	70	31	54	0	138	104	112	32	71	15.18%	77	1961	24.21	9	13	22	57	210	0	0	0	0	201	2	2	0%	0	0.71	0	1	0	0	8	4	9
2	Nicolas Aube-Kubel	Stars (Dal)	RW	81	30	31	61	23	67	5	221	120	202	47	166	14.85%	8	1601	19.77	8	8	16	33	191	0	0	0	0	128	8	0	54.92%	295	0.76	3	8	0	1	9	6	6
3	Max Comtois	Stars (Dal)	LW	75	26	31	57	23	53	5	158	121	216	53	145	12.04%	7	1652	22.03	8	5	13	35	188	0	0	0	3	196	5	2	50.00%	154	0.69	1	6	1	0	2	10	6
4	Kaapo Kakko	Stars (Dal)	RW	55	24	20	44	7	8	0	30	120	198	60	120	12.12%	9	1103	20.06	2	8	10	34	150	0	0	0	1	60	4	3	48.80%	250	0.80	4	7	0	0	5	1	0
5	Kevin Gravel	Stars (Dal)	D	81	6	35	41	29	32	0	110	59	71	18	54	8.45%	54	1708	21.09	2	10	12	33	212	0	1	1	3	211	2	0	0%	0	0.48	0	0	0	0	1	4	1
6	Ondrej Kase	Stars (Dal)	RW	81	29	12	41	7	10	0	58	120	185	45	133	15.68%	13	1287	15.89	1	2	3	7	53	0	0	0	0	74	5	3	57.95%	88	0.64	0	3	0	0	3	5	5
7	Thomas Harley	Stars (Dal)	D	82	3	32	35	4	30	0	124	54	60	12	36	5.00%	66	1592	19.42	2	9	11	33	180	0	0	0	1	182	0	0	0%	0	0.44	0	0	0	0	4	0	2
8	Alexander Holtz	Stars (Dal)	LW/RW	70	15	19	34	11	14	0	30	70	131	36	74	11.45%	6	1295	18.50	3	7	10	26	170	0	1	1	1	103	2	0	46.21%	132	0.52	0	2	0	0	2	3	3
9	Nathan Smith	Stars (Dal)	C	82	10	21	31	33	6	0	27	113	71	14	55	14.08%	3	1497	18.26	1	7	8	9	197	1	0	1	3	71	3	0	50.64%	1479	0.41	0	0	0	0	1	2	3
10	Egor Afanasyev	Stars (Dal)	C/LW	82	7	21	28	4	40	0	117	125	77	32	54	9.09%	5	1559	19.02	2	5	7	7	190	0	0	0	1	100	2	0	44.71%	1617	0.36	0	0	0	0	1	2	1
11	Alec Regula	Stars (Dal)	D	82	5	22	27	12	60	0	142	59	43	15	32	11.63%	38	1311	15.99	1	4	5	19	98	0	0	0	0	72	3	0	0%	0	0.41	0	0	0	0	2	1	4
12	William Eklund	Stars (Dal)	C/LW	82	4	19	23	3	20	0	48	101	83	24	40	4.82%	3	1152	14.05	0	0	0	0	11	0	0	0	1	50	1	0	48.33%	900	0.40	0	0	0	0	1	1	0
13	Zachary Jones	Stars (Dal)	D	82	6	15	21	-10	32	0	78	63	35	9	27	17.14%	45	1270	15.49	4	1	5	10	54	0	0	0	0	105	1	1	0%	1	0.33	0	0	0	0	0	2	1
14	William Trudeau	Stars (Dal)	D	82	4	16	20	4	57	5	103	58	23	3	9	17.39%	26	1068	13.03	0	0	0	1	9	0	0	0	0	48	1	0	0%	2	0.37	0	0	0	1	0	2	1
15	Filip Cederqvist	Stars (Dal)	LW/RW	82	6	11	17	0	30	0	94	54	68	21	41	8.82%	6	1157	14.12	0	0	0	0	4	0	0	0	0	51	1	0	52.44%	82	0.29	0	0	0	0	2	1	2
16	Linus Karlsson	Stars (Dal)	RW	82	10	6	16	0	24	0	97	88	92	32	82	10.87%	4	866	10.57	0	0	0	1	24	0	0	0	0	0	4	0	38.46%	52	0.37	0	1	0	0	2	0	0
17	Albert Johansson	Stars (Dal)	D	82	0	5	5	10	14	0	42	23	6	5	9	0%	16	552	6.73	0	0	0	0	5	0	0	0	0	17	0	0	0%	0	0.18	0	0	0	0	0	0	0
18	Antonio Stranges	Stars (Dal)	C/LW	1	0	0	0	0	0	0	4	1	0	1	0	0%	0	15	15.78	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	50.00%	6	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Niklas Nordgren	Stars (Dal)	RW	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	14	14.43	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	1	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1346	202	369	571	191	551	15	1621	1453	1673	459	1148	12.07%	386	22668	16.84	43	79	122	305	1956	1	2	3	14	1680	44	11	48.35%	5059	0.50	8	28	1	2	43	44	44

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	Spencer Knight	Stars (Dal)	70	42	23	5	0.887	1.91	4146	4	12	132	1168	1	1	0.778	27	70	0	4	3	3
2	Devin Cooley	Stars (Dal)	17	8	4	0	0.894	2.09	804	0	2	28	265	0	0	0.750	4	12	81	1	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			87	50	27	5	0.888	1.94	4951	4	14	160	1433	1	1		31	82	81	5	3	3

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
Albert Johansson	Stars (Dal)	D	21	2001-01-04	Yes	168 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	3	Pro & Farm	820,000$	0$	0$	No	820,000$	820,000$	Lien
Alec Regula	Stars (Dal)	D	22	2000-08-06	Yes	207 Lbs	6 ft4	No	No	No	No	2	Pro & Farm	866,667$	0$	0$	No	866,667$		Lien
Alexander Holtz	Stars (Dal)	LW/RW	20	2002-01-23	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien
Antonio Stranges	Stars (Dal)	C/LW	20	2002-02-05	Yes	181 Lbs	5 ft10	No	No	No	No	2	Pro & Farm	560,000$	0$	0$	No	560,000$		Lien
Devin Cooley (contrat à 1 volet)	Stars (Dal)	G	25	1997-05-25	Yes	192 Lbs	6 ft5	Yes	No	Yes	Yes	2	Pro & Farm	620,000$	0$	0$	No	620,000$		Lien
Egor Afanasyev	Stars (Dal)	C/LW	21	2001-01-23	Yes	201 Lbs	6 ft4	No	No	No	No	3	Pro & Farm	789,167$	0$	0$	No	789,167$	789,167$	Lien
Filip Cederqvist	Stars (Dal)	LW/RW	22	2000-08-23	Yes	196 Lbs	6 ft3	No	No	No	No	3	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	Lien
Jake Bean	Stars (Dal)	D	24	1998-06-09	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	2,450,000$	0$	0$	No			Lien
Kaapo Kakko	Stars (Dal)	RW	21	2001-02-13	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	No	1	Pro & Farm	925,002$	0$	0$	No			Lien
Kevin Gravel (contrat à 1 volet)	Stars (Dal)	D	30	1992-03-06	No	205 Lbs	6 ft4	Yes	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	620,000$	0$	0$	No			Lien
Linus Karlsson	Stars (Dal)	RW	22	1999-11-16	Yes	179 Lbs	6 ft1	No	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$		Lien
Max Comtois	Stars (Dal)	LW	23	1999-01-08	No	210 Lbs	6 ft2	No	No	No	No	2	Pro & Farm	1,950,000$	0$	0$	No	1,950,000$		Lien
Nathan Smith	Stars (Dal)	C	23	1998-10-19	No	176 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$		Lien
Nicolas Aube-Kubel (contrat à 1 volet)	Stars (Dal)	RW	26	1996-05-10	No	207 Lbs	6 ft0	Yes	No	Yes	Yes	2	Pro & Farm	944,000$	44,000$	0$	No	944,000$		Lien
Niklas Nordgren	Stars (Dal)	RW	22	2000-05-04	Yes	183 Lbs	5 ft9	No	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$		Lien
Ondrej Kase	Stars (Dal)	RW	26	1995-11-08	No	187 Lbs	6 ft0	No	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	3,000,000$	0$	0$	No			Lien
Philip Svedeback	Stars (Dal)	G	20	2002-05-28	Yes	205 Lbs	6 ft3	No	No	No	No	3	Pro & Farm	560,000$	0$	0$	No	560,000$	560,000$	Lien
Spencer Knight	Stars (Dal)	G	21	2001-04-19	Yes	192 Lbs	6 ft3	No	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien
Thomas Harley	Stars (Dal)	D	21	2001-08-19	Yes	205 Lbs	6 ft3	No	No	No	No	1	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No			Lien
William Eklund	Stars (Dal)	C/LW	19	2002-10-12	Yes	176 Lbs	5 ft10	No	No	No	No	3	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No	894,167$	894,167$
William Trudeau	Stars (Dal)	D	19	2002-10-11	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	3	Pro & Farm	856,667$	0$	0$	No	856,667$	856,667$
Zachary Jones	Stars (Dal)	D	21	2000-10-18	Yes	174 Lbs	5 ft10	No	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
22	22.23	192 Lbs	6 ft1	1.91	1,019,311$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Max Comtois	Nathan Smith	Kaapo Kakko	40	1	2	2
2	Alexander Holtz	Egor Afanasyev	Nicolas Aube-Kubel	30	1	2	2
3	Filip Cederqvist	William Eklund	Ondrej Kase	20	1	2	2
4	Nicolas Aube-Kubel	Kaapo Kakko	Linus Karlsson	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jake Bean	Kevin Gravel	40	1	2	2
2	Thomas Harley	Zachary Jones	30	1	2	2
3	Alec Regula	William Trudeau	20	1	2	2
4	Albert Johansson	Jake Bean	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Max Comtois	Nathan Smith	Kaapo Kakko	60	1	2	2
2	Alexander Holtz	Egor Afanasyev	Nicolas Aube-Kubel	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jake Bean	Kevin Gravel	60	1	2	2
2	Thomas Harley	Zachary Jones	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Kaapo Kakko	Nicolas Aube-Kubel	60	1	2	2
2	Max Comtois	Ondrej Kase	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jake Bean	Kevin Gravel	60	1	2	2
2	Thomas Harley	Zachary Jones	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Kaapo Kakko	60	1	2	2	Jake Bean	Kevin Gravel	60	1	2	2
2	Nicolas Aube-Kubel	40	1	2	2	Thomas Harley	Zachary Jones	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Kaapo Kakko	Nicolas Aube-Kubel	60	1	2	2
2	Max Comtois	Ondrej Kase	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jake Bean	Kevin Gravel	60	1	2	2
2	Thomas Harley	Zachary Jones	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Max Comtois	Nathan Smith	Kaapo Kakko	Jake Bean	Kevin Gravel

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Max Comtois	Nathan Smith	Kaapo Kakko	Jake Bean	Kevin Gravel

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Linus Karlsson, William Eklund, Filip Cederqvist	Linus Karlsson, William Eklund	Filip Cederqvist

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Alec Regula, William Trudeau, Albert Johansson	Alec Regula	William Trudeau, Albert Johansson

Tirs de pénalité
Kaapo Kakko, Nicolas Aube-Kubel, Max Comtois, Ondrej Kase, Alexander Holtz

Gardien
#1 : Spencer Knight, #2 : Devin Cooley

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	1	1	0	0	0	1	0	7	5	2	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	1	1	0	0	0	0	0	4	3	1	4	0.667	7	11	18	0	1	83	68	53	12	69	558	571	537	60	62	13	27	59	12	0	0.00%	10	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
2	Baby Hawks	4	2	1	0	0	0	0	1	7	8	-1	2	1	0	0	0	0	0	1	3	3	0	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	5	0.625	7	13	20	0	1	83	68	53	12	52	558	571	537	60	82	23	30	84	6	1	16.67%	15	3	80.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
3	Bears	2	1	0	0	0	0	1	0	8	4	4	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	4	1.000	8	12	20	0	0	83	68	53	12	37	558	571	537	60	27	6	18	34	3	2	66.67%	9	3	66.67%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
4	Bruins	2	1	0	0	1	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	4	1.000	6	10	16	0	0	83	68	53	12	39	558	571	537	60	33	7	10	34	7	0	0.00%	3	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
5	Cabaret Lady Mary Ann	2	0	1	0	0	0	1	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	1	0	1	2	0.500	2	2	4	0	1	83	68	53	12	32	558	571	537	60	37	8	18	27	7	0	0.00%	9	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
6	Caroline	2	1	1	0	0	0	0	0	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	2	0.500	6	12	18	0	0	83	68	53	12	43	558	571	537	60	35	7	17	46	10	0	0.00%	6	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
7	Chiefs	4	2	0	0	0	1	0	1	5	4	1	2	1	0	0	0	0	0	1	4	3	1	2	1	0	0	0	1	0	0	1	1	0	6	0.750	5	10	15	0	1	83	68	53	12	55	558	571	537	60	71	32	36	94	8	1	12.50%	15	1	93.33%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
8	Chill	4	1	3	0	0	0	0	0	7	9	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	5	4	1	2	0.250	7	12	19	0	0	83	68	53	12	80	558	571	537	60	69	11	36	73	11	2	18.18%	17	5	70.59%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
9	Comets	3	2	1	0	0	0	0	0	7	5	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	4	0.667	7	13	20	0	1	83	68	53	12	69	558	571	537	60	39	8	12	59	16	5	31.25%	6	2	66.67%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
10	Cougars	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	6	10	16	0	0	83	68	53	12	35	558	571	537	60	41	15	12	32	5	2	40.00%	6	3	50.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
11	Crunch	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	4	1.000	9	16	25	0	1	83	68	53	12	58	558	571	537	60	36	10	12	42	5	2	40.00%	6	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
12	Heat	3	3	0	0	0	0	0	0	16	6	10	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	6	1.000	16	28	44	0	0	83	68	53	12	85	558	571	537	60	75	32	22	80	5	2	40.00%	11	2	81.82%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
13	Jayhawks	3	2	0	0	1	0	0	0	17	8	9	2	2	0	0	0	0	0	0	12	4	8	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	6	1.000	17	34	51	0	0	83	68	53	12	111	558	571	537	60	53	17	14	84	4	3	75.00%	7	2	71.43%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
14	Las Vegas	3	3	0	0	0	0	0	0	8	2	6	2	2	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	6	1.000	8	16	24	0	2	83	68	53	12	75	558	571	537	60	33	9	14	44	6	1	16.67%	6	1	83.33%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
15	Manchots	2	0	1	0	0	0	1	0	3	4	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	1	0	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	3	4	7	0	1	83	68	53	12	42	558	571	537	60	31	6	8	54	6	2	33.33%	4	1	75.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
16	Marlies	2	1	0	0	0	0	1	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	0	0	0	0	1	0	2	1	1	4	1.000	5	8	13	0	0	83	68	53	12	39	558	571	537	60	34	12	16	46	7	1	14.29%	8	1	87.50%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
17	Minnesota	3	3	0	0	0	0	0	0	10	6	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	6	1.000	10	20	30	0	0	83	68	53	12	63	558	571	537	60	55	13	10	65	10	1	10.00%	5	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
18	Monarchs	3	2	0	0	0	0	0	1	9	4	5	2	2	0	0	0	0	0	0	7	1	6	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	5	0.833	9	17	26	0	1	83	68	53	12	72	558	571	537	60	38	4	16	55	11	3	27.27%	8	2	75.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
19	Monsters	2	0	2	0	0	0	0	0	0	4	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0.000	0	0	0	0	0	83	68	53	12	36	558	571	537	60	37	13	14	31	4	0	0.00%	7	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
20	Monsters	4	1	3	0	0	0	0	0	5	11	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	0	7	-7	2	1	1	0	0	0	0	0	5	4	1	2	0.250	5	10	15	0	1	83	68	53	12	69	558	571	537	60	74	16	30	79	10	1	10.00%	15	4	73.33%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
21	Oceanics	4	0	4	0	0	0	0	0	3	13	-10	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	1	6	-5	0	0.000	3	5	8	1	0	83	68	53	12	59	558	571	537	60	74	25	32	75	9	0	0.00%	12	1	91.67%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
22	Oil Kings	3	3	0	0	0	0	0	0	9	3	6	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	6	1.000	9	18	27	0	2	83	68	53	12	56	558	571	537	60	37	20	26	49	14	3	21.43%	12	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
23	Phantoms	2	0	1	0	0	0	0	1	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0.250	4	6	10	0	0	83	68	53	12	27	558	571	537	60	30	13	6	38	8	2	25.00%	3	1	66.67%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
24	Rocket	2	2	0	0	0	0	0	0	10	3	7	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	4	1.000	10	18	28	0	0	83	68	53	12	47	558	571	537	60	33	13	12	52	7	2	28.57%	6	0	100.00%	1	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
25	Sags	3	1	2	0	0	0	0	0	8	11	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	6	5	1	2	0.333	8	15	23	0	0	83	68	53	12	61	558	571	537	60	51	9	28	67	13	4	30.77%	14	2	85.71%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
26	Seattle	3	1	1	0	1	0	0	0	6	6	0	2	1	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	4	0.667	6	12	18	0	0	83	68	53	12	63	558	571	537	60	54	12	16	40	10	1	10.00%	8	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
27	Senators	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	7	12	19	0	0	83	68	53	12	48	558	571	537	60	32	9	10	48	9	2	22.22%	4	1	75.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
28	Sound Tigers	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	3	4	7	0	0	83	68	53	12	37	558	571	537	60	37	6	10	29	7	1	14.29%	5	3	40.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
29	Spiders	2	2	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	4	7	11	0	1	83	68	53	12	32	558	571	537	60	38	8	20	39	6	0	0.00%	10	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
30	Thunder	2	2	0	0	0	0	0	0	11	3	8	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	1	5	4	1.000	11	17	28	0	0	83	68	53	12	64	558	571	537	60	52	10	6	47	0	0	0%	3	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
31	Wolf Pack	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	0.500	4	8	12	0	0	83	68	53	12	42	558	571	537	60	37	21	27	49	5	0	0.00%	6	0	100.00%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
	Total	82	42	27	0	3	1	5	4	212	166	46	41	22	14	0	0	0	3	2	109	85	24	41	20	13	0	3	1	2	2	103	81	22	105	0.640	212	380	592	1	14	83	68	53	12	1697	558	571	537	60	1437	408	565	1655	241	44	18.26%	256	38	85.16%	1	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
	_Since Last GM Reset	82	42	27	0	3	1	5	4	212	166	46	41	22	14	0	0	0	3	2	109	85	24	41	20	13	0	3	1	2	2	103	81	22	105	0.640	212	380	592	1	14	83	68	53	12	1697	558	571	537	60	1437	408	565	1655	241	44	18.26%	256	38	85.16%	1	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
	_Vs Conference	43	27	10	0	2	1	1	2	123	81	42	22	15	5	0	0	0	0	2	68	44	24	21	12	5	0	2	1	1	0	55	37	18	63	0.733	123	232	355	0	10	83	68	53	12	913	558	571	537	60	755	235	281	877	123	25	20.33%	133	18	86.47%	1	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532
	_Vs Division	26	7	4	0	0	0	0	0	54	59	-5	13	3	2	0	0	0	0	0	26	31	-5	13	4	2	0	0	0	0	0	28	28	0	14	0.269	54	104	158	1	3	83	68	53	12	489	558	571	537	60	478	137	188	554	58	9	15.52%	86	16	81.40%	0	1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%	2159	1550	1789	559	1027	532

			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	105	W2	212	380	592	1697	1437	408	565	1655	1	14

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	42	27	3	1	5	4	212	166

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	22	14	0	0	3	2	109	85

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	20	13	3	1	2	2	103	81

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	4	0	0	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
241	44	18.26%	256	38	85.16%	1

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
558	571	537	60	83	68	53	12

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
1002	2103	47.65%	969	2041	47.48%	551	1169	47.13%

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
2159	1550	1789	559	1027	532

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
3 - 2023-10-12	13	Chiefs	2	Stars	1	BL	X	X	Sommaire du match
8 - 2023-10-17	48	Stars	1	Las Vegas	0	AW			Sommaire du match
10 - 2023-10-19	59	Stars	2	Admirals	3	AL			Sommaire du match
12 - 2023-10-21	72	Phantoms	3	Stars	1	BL			Sommaire du match
15 - 2023-10-24	88	Stars	2	Manchots	4	AL			Sommaire du match
17 - 2023-10-26	108	Marlies	1	Stars	3	BW			Sommaire du match
21 - 2023-10-30	136	Monsters	2	Stars	0	BL			Sommaire du match
23 - 2023-11-01	142	Stars	3	Heat	1	AW			Sommaire du match
24 - 2023-11-02	152	Stars	1	Oil Kings	0	AW			Sommaire du match
26 - 2023-11-04	172	Stars	4	Comets	2	AW			Sommaire du match
28 - 2023-11-06	178	Bruins	1	Stars	3	BW			Sommaire du match
31 - 2023-11-09	194	Stars	0	Monsters	2	AL			Sommaire du match
33 - 2023-11-11	211	Stars	1	Oceanics	3	AL			Sommaire du match
34 - 2023-11-12	223	Stars	4	Minnesota	2	AW			Sommaire du match
36 - 2023-11-14	233	Jayhawks	2	Stars	6	BW			Sommaire du match
40 - 2023-11-18	264	Monsters	4	Stars	0	BL			Sommaire du match
42 - 2023-11-20	274	Wolf Pack	3	Stars	2	BL			Sommaire du match
44 - 2023-11-22	289	Las Vegas	2	Stars	5	BW			Sommaire du match
46 - 2023-11-24	305	Heat	3	Stars	8	BW			Sommaire du match
50 - 2023-11-28	332	Stars	0	Oceanics	3	AL			Sommaire du match
52 - 2023-11-30	351	Stars	5	Heat	2	AW			Sommaire du match
54 - 2023-12-02	356	Thunder	2	Stars	5	BW			Sommaire du match
56 - 2023-12-04	375	Stars	6	Thunder	1	AW			Sommaire du match
58 - 2023-12-06	388	Stars	1	Cabaret Lady Mary Ann	0	AW	X	X	Sommaire du match
59 - 2023-12-07	396	Stars	5	Bears	2	AW			Sommaire du match
61 - 2023-12-09	410	Las Vegas	0	Stars	2	BW			Sommaire du match
63 - 2023-12-11	430	Cougars	5	Stars	3	BL			Sommaire du match
67 - 2023-12-15	458	Senators	3	Stars	4	BW			Sommaire du match
68 - 2023-12-16	469	Stars	1	Chiefs	0	AW			Sommaire du match
70 - 2023-12-18	482	Seattle	3	Stars	1	BL			Sommaire du match
73 - 2023-12-21	505	Comets	0	Stars	2	BW			Sommaire du match
75 - 2023-12-23	514	Stars	1	Chill	3	AL			Sommaire du match
79 - 2023-12-27	536	Stars	0	Chiefs	1	AL	X		Sommaire du match
81 - 2023-12-29	551	Baby Hawks	0	Stars	1	BW			Sommaire du match
83 - 2023-12-31	572	Baby Hawks	3	Stars	2	BL	X	X	Sommaire du match
85 - 2024-01-02	577	Rocket	2	Stars	5	BW			Sommaire du match
87 - 2024-01-04	593	Monsters	3	Stars	0	BL			Sommaire du match
89 - 2024-01-06	614	Chill	3	Stars	1	BL			Sommaire du match
91 - 2024-01-08	623	Stars	3	Minnesota	2	AW			Sommaire du match
93 - 2024-01-10	636	Minnesota	2	Stars	3	BW			Sommaire du match
95 - 2024-01-12	651	Chill	2	Stars	1	BL			Sommaire du match
96 - 2024-01-13	664	Stars	3	Baby Hawks	1	AW			Sommaire du match
99 - 2024-01-16	684	Monarchs	0	Stars	3	BW			Sommaire du match
101 - 2024-01-18	694	Stars	3	Phantoms	4	AL	X	X	Sommaire du match
103 - 2024-01-20	712	Stars	3	Spiders	2	AW			Sommaire du match
104 - 2024-01-21	721	Stars	1	Sound Tigers	3	AL			Sommaire du match
106 - 2024-01-23	730	Stars	3	Cougars	4	AL			Sommaire du match
108 - 2024-01-25	751	Admirals	2	Stars	3	BW	X	X	Sommaire du match
110 - 2024-01-27	760	Bears	2	Stars	3	BW	X	X	Sommaire du match
120 - 2024-02-06	784	Stars	5	Crunch	0	AW			Sommaire du match
121 - 2024-02-07	792	Stars	2	Marlies	1	AW	X	X	Sommaire du match
124 - 2024-02-10	806	Stars	5	Rocket	1	AW			Sommaire du match
127 - 2024-02-13	830	Caroline	1	Stars	5	BW			Sommaire du match
129 - 2024-02-15	847	Stars	4	Chill	1	AW			Sommaire du match
131 - 2024-02-17	850	Oil Kings	0	Stars	4	BW			Sommaire du match
133 - 2024-02-19	868	Stars	3	Bruins	2	AW	X		Sommaire du match
134 - 2024-02-20	877	Stars	2	Wolf Pack	1	AW			Sommaire du match
136 - 2024-02-22	892	Stars	3	Senators	1	AW			Sommaire du match
138 - 2024-02-24	909	Stars	1	Caroline	4	AL			Sommaire du match
140 - 2024-02-26	924	Sound Tigers	3	Stars	2	BL			Sommaire du match
141 - 2024-02-27	936	Stars	2	Monsters	4	AL			Sommaire du match
143 - 2024-02-29	947	Oceanics	3	Stars	1	BL			Sommaire du match
145 - 2024-03-02	966	Sags	6	Stars	2	BL			Sommaire du match
148 - 2024-03-05	989	Stars	5	Sags	3	AW			Sommaire du match
151 - 2024-03-08	1007	Stars	2	Admirals	0	AW			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
152 - 2024-03-09	1021	Stars	2	Monarchs	3	AL	X	X	Sommaire du match
155 - 2024-03-12	1036	Cabaret Lady Mary Ann	3	Stars	1	BL			Sommaire du match
157 - 2024-03-14	1053	Spiders	0	Stars	1	BW			Sommaire du match
159 - 2024-03-16	1068	Monarchs	1	Stars	4	BW			Sommaire du match
163 - 2024-03-20	1096	Jayhawks	2	Stars	6	BW			Sommaire du match
165 - 2024-03-22	1110	Manchots	0	Stars	1	BW	X	X	Sommaire du match
167 - 2024-03-24	1130	Stars	5	Jayhawks	4	AW	X		Sommaire du match
169 - 2024-03-26	1147	Stars	1	Sags	2	AL			Sommaire du match
171 - 2024-03-28	1163	Stars	1	Comets	3	AL			Sommaire du match
173 - 2024-03-30	1178	Stars	3	Seattle	2	AW	X		Sommaire du match
177 - 2024-04-03	1199	Oil Kings	3	Stars	4	BW			Sommaire du match
180 - 2024-04-06	1220	Stars	1	Baby Hawks	4	AL			Sommaire du match
181 - 2024-04-07	1236	Stars	3	Monsters	0	AW			Sommaire du match
183 - 2024-04-09	1246	Crunch	2	Stars	4	BW			Sommaire du match
185 - 2024-04-11	1262	Oceanics	4	Stars	1	BL			Sommaire du match
187 - 2024-04-13	1271	Seattle	1	Stars	2	BW			Sommaire du match
191 - 2024-04-17	1305	Chiefs	1	Stars	3	BW			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	20	5
Assistance	81,989	41,000
Assistance PCT	99.99%	100.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	3000 - 99.99%	53,994$	2,213,736$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
2,115,026$	2,024,085$	2,024,085$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
10,542$	2,115,026$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	10,542$	0$

Stars 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

Stars 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

Stars 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

Stars 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

Stars 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

	Stars
	GP: 82 \| W: 50 \| L: 27 \| OTL: 5 \| P: 105 GF: 212 \| GA: 166 \| PP%: 18.26% \| PK%: 85.16% DG: Julien Desrosiers \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 62