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Centre de jeu
	Crunch 7-20-1, 15pts	1	FINAL	3	Phantoms 19-7-1, 39pts

Team Stats
L5	Séquence	L1
4-11-1	Fiche domicile	10-5-1
3-9-0	Fiche domicile	9-2-0
2-8-0	Derniers 10 matchs	7-3-0
4.11	Buts par match	4.81
6.07	Buts contre par match	3.52
25.00%	Pourcentage en avantage numérique	44.26%
58.82%	Pourcentage en désavantage numérique	83.64%

Monsters
20-5-4, 44pts

FINAL

Phantoms
19-7-1, 39pts

Team Stats
W3	Séquence	L1
7-2-4	Fiche domicile	10-5-1
13-3-0	Fiche domicile	9-2-0
8-0-2	Derniers 10 matchs	7-3-0
4.93	Buts par match	4.81
3.72	Buts contre par match	3.52
44.74%	Pourcentage en avantage numérique	44.26%
75.31%	Pourcentage en désavantage numérique	83.64%

Sags
19-8-3, 41pts

2025-12-09

Phantoms
19-7-1, 39pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L1
12-3-2	Fiche domicile	10-5-1
7-5-1	Fiche visiteur	9-2-0
5-4-1	10 derniers matchs	7-3-0
4.33	Buts par match	4.81
3.53	Buts contre par match	4.81
27.14%	Pourcentage en avantage numérique	44.26%
66.67%	Pourcentage en désavantage numérique	83.64%

Las Vegas
8-18-2, 18pts

2025-12-11

Phantoms
19-7-1, 39pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	L1
4-9-2	Fiche domicile	10-5-1
4-9-0	Fiche visiteur	9-2-0
3-7-0	10 derniers matchs	7-3-0
3.93	Buts par match	4.81
5.14	Buts contre par match	4.81
29.51%	Pourcentage en avantage numérique	44.26%
56.00%	Pourcentage en désavantage numérique	83.64%

Caroline
8-17-3, 19pts

2025-12-13

Phantoms
19-7-1, 39pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
5-8-2	Fiche domicile	10-5-1
3-9-1	Fiche visiteur	9-2-0
4-6-0	10 derniers matchs	7-3-0
3.96	Buts par match	4.81
5.82	Buts contre par match	4.81
16.39%	Pourcentage en avantage numérique	44.26%
58.59%	Pourcentage en désavantage numérique	83.64%

Meneurs d'équipe
	Buts Frank Nazar 21	Passes Frank Nazar 28

	Points Frank Nazar 49	Plus/Moins Caleb Jones 16

	Victoires Devon Levi 12	Pourcentage d’arrêts James Reimer 0.89

Statistiques d’équipe
Buts pour 130 4.81 GFG	Tirs pour 712 26.37 Avg	Pourcentage en avantage numérique 44.3% 27 GF	Début de zone offensive 31.7%
Buts contre 95 3.52 GAA	Tirs contre 764 28.30 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 83.6%% 9 GA	Début de la zone défensive 35.5%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Richard Duguay
	Division	Nord-Est
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,890
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	20
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	41 / 50
	Espoirs	16

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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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Frank Nazar (R)	X				100.00	60	40	76	78	76	84	68	72	60	68	68	67	73	55	50	0	50	68		0	20	2	950,000$
2	Conor Geekie (R)	X				100.00	70	40	76	69	78	75	66	67	59	63	65	64	67	52	50	0	50	64		0	20	3	886,667$
3	Tanner Laczynski	X				100.00	59	42	72	67	64	69	65	64	45	63	59	62	63	60	50	0	50	61	X	0	27	1	775,000$
4	Nick Abruzzese (R)	X				100.00	56	41	74	67	60	69	67	64	44	64	58	55	63	54	50	0	50	60		0	25	1	850,000$
5	Ryder Rolston (R)			X		100.00	64	41	73	64	66	64	63	62	42	59	57	59	61	51	50	0	50	59	X	0	22	2	895,000$
6	Elliot Desnoyers (R)		X			100.00	58	42	71	66	62	64	63	61	42	60	53	55	60	51	50	0	50	58		0	22	1	825,000$
7	Dalibor Dvorský (R)			X		100.00	60	41	67	62	63	58	57	62	42	61	60	55	62	50	50	0	50	58		0	19	3	886,667$
8	Tristan Broz (R)	X				100.00	57	42	64	62	61	62	61	62	55	60	59	55	61	50	50	0	50	58		0	21	3	925,000$
9	Julian Lutz (R)		X			100.00	60	41	68	58	63	61	59	57	41	57	54	54	57	50	50	0	50	56		0	20	3	923,333$
10	Caleb Jones				X	100.00	64	42	75	68	69	74	72	65	40	63	56	69	63	75	56	0	50	65	N	0	27	2	680,000$
11	Kevin Korchinski (R)				X	100.00	60	44	73	68	69	70	65	68	40	65	59	62	65	55	50	0	50	63		0	20	2	918,333$
12	Dylan Coghlan				X	100.00	54	42	69	68	66	68	64	66	40	61	64	62	66	60	50	0	50	62	N	0	26	1	650,000$
13	Tobias Bjornfot (R)				X	100.00	62	41	71	65	65	63	61	59	40	56	53	65	59	52	50	0	50	60	X	0	23	2	800,000$
14	Topi Niemelä (R)				X	100.00	56	42	71	68	61	64	62	62	40	62	55	63	62	51	50	0	50	60		0	22	1	856,667$
Rayé
1	Trey Fix-Wolansky (R)			X		100.00	57	47	62	71	58	67	66	67	46	65	63	60	67	54	50	0	50	62		0	25	1	650,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	60	42	71	67	65	67	64	64	45	62	59	60	63	55	50	0	50	61

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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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Devon Levi (R)	100.00	77	69	72	68	73	75	75	76	76	74	67	58	50	0	50	67		0	22	1	925,000$
2	Chris Driedger	100.00	69	70	71	67	69	69	70	68	68	69	69	65	58	0	50	63		0	30	3	1,000,000$
Rayé
1	James Reimer	100.00	70	85	84	78	80	80	77	80	80	78	78	90	83	0	50	73	N	0	36	1	2,222,222$
2	Vadim Zherenko (R)	100.00	71	63	66	66	68	68	71	66	69	68	58	52	50	0	50	62		0	23	1	846,667$
3	Cooper Black (R)	100.00	66	59	57	69	64	64	66	65	65	62	54	52	50	0	50	59		0	23	2	950,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	71	69	70	70	71	71	72	71	72	70	65	63	58	0	50	65

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

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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

#	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	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Frank Nazar	Phantoms (Phi)	C	27	21	28	49	4	13	5	44	54	110	59	65	19.09%	19	634	23.49	4	11	15	10	39	1	0	1	2	47	0	1	57.45%	644	27	20	0	2	1.54	2	2	1	0	0	4	3	2
2	Conor Geekie	Phantoms (Phi)	C	27	18	20	38	1	7	5	41	36	76	14	48	23.68%	14	533	19.75	2	6	8	6	29	1	0	1	6	44	2	1	53.81%	236	15	17	0	0	1.43	0	2	0	1	0	3	4	1
3	Ryder Rolston	Phantoms (Phi)	RW	27	13	18	31	9	9	5	36	41	63	24	32	20.63%	4	548	20.31	4	8	12	8	39	0	0	0	0	3	4	1	47.37%	38	15	22	0	1	1.13	0	0	0	0	1	3	0	3
4	Elliot Desnoyers	Phantoms (Phi)	LW	27	16	13	29	5	10	0	35	27	60	15	31	26.67%	13	519	19.22	6	3	9	16	34	0	0	0	2	9	2	2	48.28%	29	13	15	0	0	1.12	0	0	0	0	0	3	2	2
5	Nick Abruzzese	Phantoms (Phi)	C	27	11	16	27	6	2	0	41	31	74	15	49	14.86%	10	460	17.06	0	0	0	1	1	1	0	1	2	19	2	0	49.37%	79	13	10	0	0	1.17	0	0	0	0	0	2	1	4
6	Dalibor Dvorský	Phantoms (Phi)	RW	27	8	15	23	2	13	5	39	23	66	19	32	12.12%	4	478	17.72	3	3	6	8	32	0	0	0	0	6	1	0	35.00%	20	11	17	0	0	0.96	0	0	0	0	1	1	0	2
7	Tanner Laczynski	Phantoms (Phi)	C	27	11	9	20	5	6	0	27	23	56	17	38	19.64%	8	416	15.43	0	0	0	0	1	0	0	0	2	20	1	1	52.63%	171	13	14	0	0	0.96	1	2	0	0	0	0	3	1
8	Caleb Jones	Phantoms (Phi)	D	27	4	14	18	16	9	5	31	36	34	15	12	11.76%	26	721	26.71	1	1	2	3	48	0	1	1	2	57	1	0	0%	1	8	36	0	0	0.50	0	0	1	0	0	0	0	0
9	Kevin Korchinski	Phantoms (Phi)	D	27	2	16	18	16	16	0	21	29	32	12	19	6.25%	32	722	26.76	1	2	3	3	48	0	3	3	1	48	0	0	0%	0	17	29	0	0	0.50	0	0	0	0	0	0	0	1
10	Dylan Coghlan	Phantoms (Phi)	D	27	2	12	14	8	4	0	18	15	28	10	10	7.14%	16	541	20.06	0	1	1	0	27	0	1	1	1	38	0	0	50.00%	2	7	26	1	0	0.52	0	0	0	0	0	0	0	1
11	Topi Niemelä	Phantoms (Phi)	D	27	1	10	11	4	19	5	13	29	19	9	8	5.26%	17	538	19.96	1	3	4	2	26	0	0	0	0	36	1	0	100.00%	1	7	25	0	0	0.41	0	0	0	0	1	0	1	0
12	Tristan Broz	Phantoms (Phi)	C	27	4	5	9	-5	10	0	22	18	23	5	13	17.39%	9	417	15.48	0	0	0	0	6	0	0	0	0	8	1	0	46.67%	30	5	19	0	0	0.43	0	0	0	0	0	0	1	0
13	Michael McLeod	Philadelphie	C	3	2	3	5	1	2	0	7	8	11	9	12	18.18%	3	73	24.62	0	1	1	0	4	0	0	0	1	8	0	0	73.56%	87	0	3	0	0	1.35	0	1	0	0	0	0	0	2
14	Tobias Bjornfot	Phantoms (Phi)	D	27	0	4	4	-7	9	5	9	20	10	5	3	0%	13	383	14.20	0	0	0	0	4	0	0	0	0	7	0	0	50.00%	2	2	13	0	0	0.21	0	0	0	0	1	0	0	0
15	Julian Lutz	Phantoms (Phi)	LW	27	2	2	4	-9	7	5	26	22	14	3	10	14.29%	6	348	12.90	1	0	1	1	14	0	1	1	0	14	0	0	64.71%	17	1	10	0	0	0.23	0	0	1	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				381	115	185	300	56	136	40	410	412	676	231	382	17.01%	194	7338	19.26	23	39	62	58	358	3	6	9	19	373	15	6	55.78%	1357	154	276	1	3	0.82	3	7	3	1	4	16	15	19

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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
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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
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	SAR	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2
1	Devon Levi	Phantoms (Phi)	19	12	4	1	0.876	3.47	1056	0	61	492	264	1.000	3	18	9	2	1
2	James Reimer	Phantoms (Phi)	9	7	1	0	0.890	2.91	516	1	25	228	108	0.750	4	9	7	0	1
3	Chris Driedger	Phantoms (Phi)	3	0	2	0	0.795	8.71	62	0	9	44	18	0	0	0	9	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			31	19	7	1	0.876	3.49	1635	1	95	764	390		7	27	25	2	2

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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	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Caleb Jones	Phantoms (Phi)	D	27	1997-06-06	USA	No	194 Lbs	6 ft1	Yes	No	Free Agent		Yes	Yes	2	2025-09-21	False	False	Pro & Farm	680,000$	0$	0$	No	680,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	680,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Chris Driedger (contrat à 1 volet)	Phantoms (Phi)	G	30	1994-05-18	CAN	No	207 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent		Yes	Yes	3	2024-09-23	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	80,000$	54,301$	No	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Conor Geekie	Phantoms (Phi)	C	20	2004-05-05	CAN	Yes	207 Lbs	6 ft4	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	886,667$	0$	0$	No	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cooper Black	Phantoms (Phi)	G	23	2001-06-14	USA	Yes	194 Lbs	6 ft8	No	No	Draft		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dalibor Dvorský	Phantoms (Phi)	RW	19	2005-06-15	SLV	Yes	201 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-07-18	No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	886,667$	0$	0$	No	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Devon Levi	Phantoms (Phi)	G	22	2001-12-27	CAN	Yes	183 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dylan Coghlan	Phantoms (Phi)	D	26	1998-02-19	CAN	No	205 Lbs	6 ft2	Yes	No	Free Agent		Yes	Yes	1	2025-09-21	False	False	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Elliot Desnoyers	Phantoms (Phi)	LW	22	2002-01-21	CAN	Yes	183 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Frank Nazar	Phantoms (Phi)	C	20	2004-01-14	USA	Yes	190 Lbs	5 ft10	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
James Reimer (contrat à 1 volet)	Phantoms (Phi)	G	36	1988-03-15	CAN	No	200 Lbs	6 ft2	Yes	No	Trade	2024-12-12	Yes	Yes	1		False	False	Pro & Farm	2,222,222$	1,302,222$	883,892$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Julian Lutz	Phantoms (Phi)	LW	20	2004-02-29	GER	Yes	194 Lbs	6 ft3	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	923,333$	0$	0$	No	923,333$	923,333$	-	-	-	-	-	-	-	923,333$	923,333$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Kevin Korchinski	Phantoms (Phi)	D	20	2004-06-21	CAN	Yes	192 Lbs	6 ft3	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	918,333$	0$	0$	No	918,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	918,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nick Abruzzese	Phantoms (Phi)	C	25	1999-06-04	USA	Yes	181 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2024-10-17	Yes	Yes	1		False	False	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ryder Rolston	Phantoms (Phi)	RW	22	2001-10-31	USA	Yes	201 Lbs	6 ft2	No	Yes	Prospect		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	895,000$	0$	0$	No	895,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	895,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tanner Laczynski	Phantoms (Phi)	C	27	1997-06-01	USA	No	190 Lbs	6 ft1	No	Yes	N/A		Yes	Yes	1		False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tobias Bjornfot	Phantoms (Phi)	D	23	2001-04-06	SWE	Yes	203 Lbs	6 ft0	No	Yes	Free Agent	2024-06-23	No	No	2	2024-08-31	False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Topi Niemelä	Phantoms (Phi)	D	22	2002-03-25	FIN	Yes	179 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2024-01-24	No	No	1		False	False	Pro & Farm	856,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Trey Fix-Wolansky (contrat à 1 volet)	Phantoms (Phi)	RW	25	1999-05-26	CAN	Yes	179 Lbs	5 ft7	No	No	Waiver	2025-07-23	Yes	Yes	1	2025-09-05	False	False	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tristan Broz	Phantoms (Phi)	C	21	2002-10-10	USA	Yes	179 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Vadim Zherenko	Phantoms (Phi)	G	23	2001-03-15	RUS	Yes	196 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	846,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
20	23.65	193 Lbs	6 ft1	1.80	920,778$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Elliot Desnoyers	Frank Nazar	Ryder Rolston	40	1	2	2
2	Julian Lutz	Conor Geekie	Dalibor Dvorský	30	1	2	2
3	Nick Abruzzese	Tanner Laczynski	Tristan Broz	20	1	2	2
4	Frank Nazar	Nick Abruzzese	Conor Geekie	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Caleb Jones	Kevin Korchinski	40	1	2	2
2	Dylan Coghlan	Topi Niemelä	30	1	2	2
3	Tobias Bjornfot		20	1	2	2
4	Caleb Jones	Kevin Korchinski	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Elliot Desnoyers	Frank Nazar	Ryder Rolston	60	1	2	2
2	Julian Lutz	Conor Geekie	Dalibor Dvorský	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Caleb Jones	Kevin Korchinski	60	1	2	2
2	Dylan Coghlan	Topi Niemelä	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Frank Nazar	Conor Geekie	60	1	2	2
2	Tanner Laczynski	Nick Abruzzese	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Caleb Jones	Kevin Korchinski	60	1	2	2
2	Dylan Coghlan	Topi Niemelä	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Frank Nazar	60	1	2	2	Caleb Jones	Kevin Korchinski	60	1	2	2
2	Conor Geekie	40	1	2	2	Dylan Coghlan	Topi Niemelä	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Frank Nazar	Conor Geekie	60	1	2	2
2	Tanner Laczynski	Nick Abruzzese	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Caleb Jones	Kevin Korchinski	60	1	2	2
2	Dylan Coghlan	Topi Niemelä	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Elliot Desnoyers	Frank Nazar	Ryder Rolston	Caleb Jones	Kevin Korchinski

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Elliot Desnoyers	Frank Nazar	Ryder Rolston	Caleb Jones	Kevin Korchinski

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Tristan Broz, Ryder Rolston, Dalibor Dvorský	Tristan Broz, Ryder Rolston	Dalibor Dvorský

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Tobias Bjornfot, Dylan Coghlan, Topi Niemelä	Tobias Bjornfot	Dylan Coghlan, Topi Niemelä

Tirs de pénalité
Frank Nazar, Conor Geekie, Tanner Laczynski, Nick Abruzzese, Ryder Rolston

Gardien
#1 : Devon Levi, #2 : Chris Driedger

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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

	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	Cabaret Lady Mary Ann	3	3	0	0	0	0	0	0	19	8	11	1	1	0	0	0	0	0	0	9	1	8	2	2	0	0	0	0	0	0	10	7	3	6	1.000	19	29	48	0	0	31	42	53	5	79	171	268	267	12	72	21	27	55	10	7	70.00%	6	2	66.67%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
2	Caroline	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	2	1.000	6	11	17	0	0	31	42	53	5	31	171	268	267	12	34	2	0	9	3	0	0.00%	0	0	0%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
3	Chiefs	2	0	2	0	0	0	0	0	6	13	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	6	8	14	0	0	31	42	53	5	58	171	268	267	12	44	16	10	38	3	1	33.33%	5	1	80.00%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
4	Crunch	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	0	31	42	53	5	30	171	268	267	12	30	11	4	12	3	0	0.00%	2	1	50.00%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
5	Firebirds	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	1	2	0	0	31	42	53	5	21	171	268	267	12	24	4	9	20	0	0	0%	2	0	100.00%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
6	Heat	1	1	0	0	0	0	0	0	9	3	6	1	1	0	0	0	0	0	0	9	3	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	9	14	23	0	0	31	42	53	5	25	171	268	267	12	45	6	5	19	3	2	66.67%	0	0	0%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
7	Jayhawks	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	4	1.000	12	21	33	0	0	31	42	53	5	54	171	268	267	12	43	15	4	35	8	3	37.50%	2	0	100.00%	1	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
8	Manchots	2	0	0	0	0	1	1	0	9	9	0	2	0	0	0	0	1	1	0	9	9	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0.750	9	13	22	0	0	31	42	53	5	36	171	268	267	12	69	17	14	35	2	1	50.00%	8	1	87.50%	1	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
9	Marlies	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	4	7	0	0	31	42	53	5	27	171	268	267	12	28	7	4	21	1	0	0.00%	2	1	50.00%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
10	Minnesota	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	10	16	0	0	31	42	53	5	22	171	268	267	12	22	6	2	16	2	0	0.00%	1	0	100.00%	1	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
11	Monsters	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	3	5	0	0	31	42	53	5	15	171	268	267	12	22	8	4	13	1	0	0.00%	2	0	100.00%	1	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
12	Oceanics	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	7	12	19	0	0	31	42	53	5	33	171	268	267	12	41	16	26	25	2	0	0.00%	3	0	100.00%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
13	Oil Kings	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	2	4	0	0	31	42	53	5	24	171	268	267	12	21	5	4	21	2	1	50.00%	2	1	50.00%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
14	Rocket	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	1.000	6	10	16	0	0	31	42	53	5	17	171	268	267	12	21	4	6	13	1	1	100.00%	3	0	100.00%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
15	Senators	2	2	0	0	0	0	0	0	10	2	8	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	4	1.000	10	14	24	0	1	31	42	53	5	36	171	268	267	12	39	14	13	30	4	2	50.00%	4	0	100.00%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
16	Sound Tigers	2	1	0	0	1	0	0	0	7	5	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	0	0	0	1	0	0	0	2	1	1	4	1.000	7	11	18	0	0	31	42	53	5	63	171	268	267	12	61	19	9	39	4	2	50.00%	2	0	100.00%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
17	Spiders	2	1	1	0	0	0	0	0	12	12	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	8	10	-2	2	0.500	12	20	32	0	0	31	42	53	5	77	171	268	267	12	96	22	12	29	6	4	66.67%	6	1	83.33%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
18	Stars	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	2	1.000	4	4	8	0	0	31	42	53	5	28	171	268	267	12	30	12	6	15	1	0	0.00%	3	1	66.67%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
19	Thunder	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	2	1.000	6	8	14	0	0	31	42	53	5	36	171	268	267	12	22	8	9	12	5	3	60.00%	2	0	100.00%	0	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
	Total	27	15	7	0	2	1	2	0	130	95	35	16	9	5	0	0	1	1	0	76	56	20	11	6	2	0	2	0	1	0	54	39	15	39	0.722	130	201	331	0	1	31	42	53	5	712	171	268	267	12	764	213	168	457	61	27	44.26%	55	9	83.64%	4	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
	_Since Last GM Reset	27	15	7	0	2	1	2	0	130	95	35	16	9	5	0	0	1	1	0	76	56	20	11	6	2	0	2	0	1	0	54	39	15	39	0.722	130	201	331	0	1	31	42	53	5	712	171	268	267	12	764	213	168	457	61	27	44.26%	55	9	83.64%	4	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
	_Vs Conference	11	6	2	0	1	1	1	0	54	38	16	7	4	1	0	0	1	1	0	34	25	9	4	2	1	0	1	0	0	0	20	13	7	17	0.773	54	82	136	0	1	31	42	53	5	308	171	268	267	12	356	103	87	191	24	12	50.00%	27	3	88.89%	1	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285
	_Vs Division	7	2	1	0	1	0	0	0	34	31	3	4	2	0	0	0	0	0	0	18	15	3	3	0	1	0	1	0	0	0	16	16	0	6	0.429	34	55	89	0	0	31	42	53	5	207	171	268	267	12	260	60	35	112	15	7	46.67%	16	2	87.50%	1	257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%	513	250	576	245	545	285

			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
27	39	L1	130	201	331	712	764	213	168	457	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	15	7	2	1	2	0	130	95

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
16	9	5	0	1	1	0	76	56

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
11	6	2	2	0	1	0	54	39

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	3	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
61	27	44.26%	55	9	83.64%	4

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
171	268	267	12	31	42	53	5

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
257	438	58.68%	263	491	53.56%	252	454	55.51%

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
513	250	576	245	545	285

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 - 2025-10-09	12	Phantoms	5	Cabaret Lady Mary Ann	3	W			Sommaire du match
5 - 2025-10-11	30	Phantoms	6	Caroline	5	W	X		Sommaire du match
7 - 2025-10-13	44	Cabaret Lady Mary Ann	1	Phantoms	9	W			Sommaire du match
10 - 2025-10-16	66	Oceanics	3	Phantoms	7	W			Sommaire du match
12 - 2025-10-18	81	Minnesota	4	Phantoms	6	W			Sommaire du match
14 - 2025-10-20	94	Firebirds	3	Phantoms	1	L			Sommaire du match
17 - 2025-10-23	112	Phantoms	4	Senators	0	W			Sommaire du match
19 - 2025-10-25	127	Sound Tigers	4	Phantoms	5	W			Sommaire du match
22 - 2025-10-28	150	Manchots	6	Phantoms	5	L	X		Sommaire du match
24 - 2025-10-30	170	Jayhawks	3	Phantoms	6	W			Sommaire du match
26 - 2025-11-01	188	Marlies	5	Phantoms	3	L			Sommaire du match
27 - 2025-11-02	196	Heat	3	Phantoms	9	W			Sommaire du match
29 - 2025-11-04	204	Phantoms	6	Rocket	4	W			Sommaire du match
31 - 2025-11-06	223	Phantoms	6	Jayhawks	3	W			Sommaire du match
33 - 2025-11-08	232	Senators	2	Phantoms	6	W			Sommaire du match
37 - 2025-11-12	266	Oil Kings	3	Phantoms	2	L			Sommaire du match
39 - 2025-11-14	281	Phantoms	2	Chiefs	4	L			Sommaire du match
40 - 2025-11-15	293	Phantoms	4	Stars	3	W	X	X	Sommaire du match
45 - 2025-11-20	324	Chiefs	9	Phantoms	4	L			Sommaire du match
47 - 2025-11-22	339	Spiders	2	Phantoms	4	W			Sommaire du match
49 - 2025-11-24	353	Phantoms	6	Thunder	2	W			Sommaire du match
51 - 2025-11-26	363	Phantoms	5	Cabaret Lady Mary Ann	4	W			Sommaire du match
53 - 2025-11-28	381	Phantoms	2	Sound Tigers	1	W	X		Sommaire du match
54 - 2025-11-29	395	Phantoms	8	Spiders	10	L			Sommaire du match
56 - 2025-12-01	407	Manchots	3	Phantoms	4	W	X	X	Sommaire du match
58 - 2025-12-03	423	Crunch	1	Phantoms	3	W			Sommaire du match
62 - 2025-12-07	453	Monsters	4	Phantoms	2	L			Sommaire du match
64 - 2025-12-09	469	Sags	-	Phantoms	-
66 - 2025-12-11	483	Las Vegas	-	Phantoms	-
68 - 2025-12-13	501	Caroline	-	Phantoms	-
69 - 2025-12-14	510	Phantoms	-	Caroline	-
71 - 2025-12-16	521	Phantoms	-	Rocket	-
73 - 2025-12-18	535	Phantoms	-	Crunch	-
75 - 2025-12-20	549	Phantoms	-	Wolf Pack	-
77 - 2025-12-22	572	Comets	-	Phantoms	-
78 - 2025-12-23	583	Phantoms	-	Baby Hawks	-
83 - 2025-12-28	605	Phantoms	-	Firebirds	-
85 - 2025-12-30	621	Phantoms	-	Comets	-
86 - 2025-12-31	630	Phantoms	-	Heat	-
89 - 2026-01-03	647	Phantoms	-	Oil Kings	-
92 - 2026-01-06	670	Admirals	-	Phantoms	-
94 - 2026-01-08	686	Marlies	-	Phantoms	-
96 - 2026-01-10	705	Thunder	-	Phantoms	-
98 - 2026-01-12	719	Thunder	-	Phantoms	-
100 - 2026-01-14	736	Phantoms	-	Crunch	-
101 - 2026-01-15	741	Phantoms	-	Manchots	-
103 - 2026-01-17	755	Wolf Pack	-	Phantoms	-
105 - 2026-01-19	775	Phantoms	-	Las Vegas	-
107 - 2026-01-21	790	Phantoms	-	Roadrunners	-
109 - 2026-01-23	805	Phantoms	-	Monsters	-
112 - 2026-01-26	827	Sound Tigers	-	Phantoms	-
114 - 2026-01-28	840	Phantoms	-	Monsters	-
115 - 2026-01-29	843	Phantoms	-	Bruins	-
117 - 2026-01-31	859	Monarchs	-	Phantoms	-
120 - 2026-02-03	889	Bears	-	Phantoms	-
122 - 2026-02-05	907	Senators	-	Phantoms	-
142 - 2026-02-25	911	Phantoms	-	Bears	-
143 - 2026-02-26	924	Phantoms	-	Wolf Pack	-
145 - 2026-02-28	935	Bruins	-	Phantoms	-
147 - 2026-03-02	954	Phantoms	-	Marlies	-
150 - 2026-03-05	976	Roadrunners	-	Phantoms	-
152 - 2026-03-07	993	Phantoms	-	Manchots	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
154 - 2026-03-09	1008	Wolf Pack	-	Phantoms	-
156 - 2026-03-11	1026	Bears	-	Phantoms	-
157 - 2026-03-12	1035	Phantoms	-	Minnesota	-
159 - 2026-03-14	1052	Monsters	-	Phantoms	-
163 - 2026-03-18	1082	Phantoms	-	Admirals	-
164 - 2026-03-19	1093	Phantoms	-	Monarchs	-
166 - 2026-03-21	1103	Phantoms	-	Sags	-
169 - 2026-03-24	1125	Monsters	-	Phantoms	-
171 - 2026-03-26	1142	Baby Hawks	-	Phantoms	-
173 - 2026-03-28	1163	Phantoms	-	Cougars	-
174 - 2026-03-29	1172	Stars	-	Phantoms	-
176 - 2026-03-31	1184	Phantoms	-	Bears	-
178 - 2026-04-02	1196	Cougars	-	Phantoms	-
179 - 2026-04-03	1205	Phantoms	-	Sound Tigers	-
181 - 2026-04-05	1224	Bruins	-	Phantoms	-
183 - 2026-04-07	1236	Phantoms	-	Spiders	-
185 - 2026-04-09	1250	Phantoms	-	Cougars	-
187 - 2026-04-11	1272	Phantoms	-	Oceanics	-
189 - 2026-04-13	1284	Caroline	-	Phantoms	-
190 - 2026-04-14	1294	Rocket	-	Phantoms	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	30,928	15,318
Assistance PCT	96.65%	95.74%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
-13	2890 - 96.35%	98,419$	1,574,700$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
477,122$	1,454,334$	1,454,334$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
7,535$	477,122$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
-1,181,025$	131	7,535$	987,085$

Phantoms Leaders statistiques des joueurs (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

Phantoms 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

Phantoms 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

Phantoms Leaders statistiques des joueurs (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

Phantoms 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

	Phantoms
	GP: 27 \| W: 19 \| L: 7 \| OTL: 1 \| P: 39 GF: 130 \| GA: 95 \| PP%: 44.26% \| PK%: 83.64% DG: Richard Duguay \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 62 Prochains matchs #469 vs Sags