LosAngeles
Accueil
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Statistiques d’équipe en carrière

Centre de jeu
	Iowa 33-42-7, 73pts	7	FINAL	3	Ontario 50-27-5, 105pts

Team Stats
L1	Streak	W1
18-20-3	Home Record	27-12-2
15-22-4	Away Record	23-15-3
5-4-1	Last 10 Games	5-5-0
2.73	Buts par match	3.77
3.61	Buts contre par match	3.16
17.45%	Pourcentage en avantage numérique	19.89%
81.48%	Pourcentage en désavantage numérique	79.25%

Ontario
50-27-5, 105pts

FINAL

Rockford
39-32-11, 89pts

Team Stats
W1	Streak	L1
27-12-2	Home Record	21-13-7
23-15-3	Away Record	18-19-4
5-5-0	Last 10 Games	6-4-0
3.77	Buts par match	3.37
3.16	Buts contre par match	3.16
19.89%	Pourcentage en avantage numérique	19.63%
79.25%	Pourcentage en désavantage numérique	81.97%

Meneurs d'équipe
	Buts Jordan Schroeder 37	Passes Sven Andrighetto 46

	Points Laurent Dauphin 76	Plus/Moins Nikolai Prokhorkin 39

	Victoires Mike Smith 31	Pourcentage d’arrêts Mike Smith 0.909

Statistiques d’équipe
Buts pour 309 3.77 GFG	Tirs pour 3042 37.10 Avg	Pourcentage en avantage numérique 19.9% 75 GF	Début de zone offensive 43.5%
Buts contre 259 3.16 GAA	Tirs contre 2636 32.15 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 79.2%% 55 GA	Début de la zone défensive 38.8%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Remi Brisson
	Entraîneur	Todd Reirden
	Division	Pacifique
	Conférence	Conference ouest
	Capitaine
	Assistant #1	Jared Cowen
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,301
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	18
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	36 / 50
	Espoirs	58
Historique d'équipe
	Saison actuelle	50-27-5 (105PTS)
	Historique	100-54-24 (0.562%)
	Apparitions en séries éliminatoires	0
	Historique en séries éliminatoires (W-L)	-
	Coupe Stanley	0

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Ryan Hartman		X	X		100.00	73	35	97	88	84	85	93	71	78	68	70	63	84	52	52	63	50	0	0	26	2	701,000$
2	Zack Smith	X	X			100.00	76	48	78	62	81	73	87	74	82	71	74	72	64	73	84	35	50	0	0	33	2	1,600,000$
3	Jordan Schroeder	X		X		100.00	66	31	93	74	70	72	79	74	76	70	73	64	78	62	57	48	50	0	0	30	2	950,000$
4	Nick Shore	X				100.00	68	32	90	77	79	80	92	69	85	67	69	69	76	54	53	49	50	0	0	28	1	700,000$
5	Jacob De La Rose	X	X			100.00	79	30	93	77	95	77	87	71	81	71	71	72	83	51	48	55	50	0	0	26	2	950,000$
6	Sven Andrighetto		X	X		100.00	70	34	91	85	72	83	91	75	70	72	72	63	80	51	40	56	50	0	0	28	1	950,000$
7	Nikolai Prokhorkin	X	X	X		100.00	76	30	92	74	88	75	83	72	84	73	70	65	81	52	49	65	50	0	0	27	2	900,000$
8	Gregory Hofmann (R)		X	X		100.00	67	30	97	79	82	77	74	66	70	65	68	65	75	59	59	53	50	0	0	28	1	600,000$
9	Maxim Mamin (R)		X	X		100.00	78	35	95	78	86	76	75	71	70	68	71	64	75	52	52	61	50	0	0	26	1	500,000$
10	Laurent Dauphin (R)	X				100.00	71	35	92	85	81	79	81	70	78	68	70	74	75	52	52	60	50	0	0	26	1	600,000$
11	Olli Juolevi (R)				X	100.00	82	25	96	79	83	77	80	42	50	40	44	88	75	41	41	64	50	0	0	23	2	900,000$
12	Jordan Oesterle				X	100.00	73	30	77	74	76	92	88	53	50	53	52	88	75	55	53	54	50	0	0	29	3	1,000,000$
13	Jack Johnson				X	100.00	66	33	89	63	78	92	90	56	25	54	51	88	73	89	85	35	50	0	0	34	1	1,110,000$
14	Travis Dermott (R)				X	100.00	81	25	93	81	83	81	85	47	50	45	44	89	75	45	45	69	50	0	0	24	2	800,000$
15	Dylan DeMelo				X	100.00	74	34	69	79	79	83	86	50	50	52	52	87	75	53	46	57	50	0	0	28	1	875,000$
16	Tim Heed				X	100.00	69	26	88	71	78	79	81	44	50	40	44	78	74	60	53	43	50	0	0	30	2	550,000$
17	Jared Cowen (A)				X	100.00	74	37	68	70	86	90	82	54	50	51	54	85	49	65	62	57	50	0	0	30	2	1,500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	73	32	88	76	81	81	84	62	65	60	62	75	75	57	55	54	50	0

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Jeff Zatkoff	100.00	71	84	76	89	79	92	95	92	95	90	82	73	72	21	50	0	0	34	1	700,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	71	84	76	89	79	92	95	92	95	90	82	73	72	21	50	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Todd Reirden	73	69	74	77	72	82	81	USA	51	2	500,000$

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	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FT	S1	S2	S3
1	Laurent Dauphin	Ontario (LA )	C	82	32	44	76	-3	20	0	80	184	290	75	182	11.03%	11	1625	19.82	11	21	32	68	314	0	1	1	9	208	5	4	53.16%	2453	1	0.94	0	0	0	0	6	7	2
2	Sven Andrighetto	Ontario (LA )	LW/RW	81	25	46	71	6	24	0	81	113	323	83	213	7.74%	9	1520	18.78	5	16	21	90	302	0	0	0	0	13	6	1	52.50%	120	0	0.93	0	2	0	0	5	1	3
3	Zack Smith	Ontario (LA )	C/LW	81	24	42	66	-12	90	20	162	128	264	66	177	9.09%	18	1631	20.14	8	14	22	81	293	0	0	0	6	192	5	0	54.92%	1413	0	0.81	0	0	0	4	6	3	5
4	Jordan Schroeder	Ontario (LA )	C/RW	82	37	28	65	-6	10	0	44	90	253	77	206	14.62%	2	1504	18.35	8	10	18	66	300	0	0	0	0	0	6	1	47.69%	130	1	0.86	1	2	0	0	3	5	5
5	Maxim Mamin	Ontario (LA )	LW/RW	82	22	39	61	-1	36	0	94	72	258	72	170	8.53%	6	1431	17.46	7	11	18	59	311	0	0	0	0	1	2	1	50.00%	108	1	0.85	0	0	0	0	3	3	5
6	Nikolai Prokhorkin	Ontario (LA )	C/LW/RW	82	23	37	60	39	32	0	107	70	205	55	163	11.22%	14	1200	14.65	1	4	5	5	41	0	0	0	1	16	2	2	55.06%	158	0	1.00	0	4	0	0	5	3	2
7	Jacob De La Rose	Ontario (LA )	C/LW	80	23	35	58	-1	34	0	116	130	243	86	204	9.47%	12	1664	20.81	6	11	17	55	300	1	1	2	7	206	4	3	55.66%	1254	0	0.70	0	3	0	0	0	7	3
8	Jordan Oesterle	Ontario (LA )	D	82	11	43	54	-1	48	0	101	68	156	52	97	7.05%	117	1842	22.47	7	13	20	86	309	0	0	0	0	215	0	1	0.00%	0	0	0.59	0	0	0	0	1	4	3
9	Nick Shore	Ontario (LA )	C	82	19	33	52	36	22	10	57	141	170	46	126	11.18%	14	1115	13.61	0	0	0	0	0	0	0	0	1	2	3	0	56.04%	1374	0	0.93	0	1	0	1	4	2	3
10	Travis Dermott	Ontario (LA )	D	81	12	35	47	4	54	0	87	59	138	51	91	8.70%	125	1771	21.87	7	14	21	72	303	0	0	0	1	185	2	0	0.00%	0	0	0.53	0	0	0	0	2	1	2
11	Ryan Hartman	Ontario (LA )	LW/RW	64	23	20	43	23	20	0	46	80	158	55	120	14.56%	4	907	14.19	0	0	0	3	6	0	0	0	1	31	4	1	44.00%	75	1	0.95	0	1	0	0	1	4	4
12	Dylan DeMelo	Ontario (LA )	D	82	8	35	43	16	78	0	128	79	149	43	96	5.37%	100	1807	22.04	6	6	12	84	306	0	0	0	2	197	1	0	0.00%	0	0	0.48	0	0	0	0	2	1	1
13	Ben Hutton	LosAngeles	D	40	9	27	36	-3	12	0	26	40	80	23	55	11.25%	44	871	21.80	5	7	12	43	137	0	0	0	0	1	1	1	0.00%	0	0	0.83	0	0	0	0	2	0	1
14	Jared Cowen	Ontario (LA )	D	82	7	23	30	8	42	10	98	53	62	28	62	11.29%	77	1330	16.22	0	1	1	8	77	0	0	0	2	63	1	1	0.00%	0	0	0.45	0	0	0	2	1	0	1
15	Gregory Hofmann	Ontario (LA )	LW/RW	82	13	9	22	12	15	5	22	62	116	29	101	11.21%	20	785	9.58	0	1	1	0	12	1	0	1	7	167	3	1	46.10%	397	0	0.56	1	2	1	0	1	1	0
16	Olli Juolevi	Ontario (LA )	D	70	6	10	16	22	32	0	51	50	53	20	27	11.32%	113	1188	16.98	2	0	2	5	23	0	1	1	0	157	1	0	0.00%	0	0	0.27	0	0	0	0	1	1	1
17	Jack Johnson	Ontario (LA )	D	61	4	8	12	3	10	0	22	29	50	8	24	8.00%	44	608	9.98	2	0	2	20	89	0	0	0	1	72	0	0	0.00%	0	0	0.39	0	0	0	0	0	0	0
18	Tim Heed	Ontario (LA )	D	82	2	9	11	1	16	0	50	17	31	12	28	6.45%	39	600	7.32	0	0	0	1	9	0	0	0	0	18	0	0	23.81%	21	0	0.37	0	0	0	0	0	0	1
19	Curtis McKenzie	LosAngeles	LW	51	5	3	8	-1	14	0	39	15	36	16	27	13.89%	1	246	4.84	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	41.18%	17	0	0.65	1	1	0	0	0	1	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1429	305	526	831	142	609	45	1411	1480	3035	897	2169	10.05%	770	23656	16.55	75	129	204	746	3139	2	3	5	38	1753	48	17	53.75%	7520	4	0.70	3	16	1	7	43	44	42

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	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Mike Smith	LosAngeles	49	31	15	2	0.909	2.89	2861	2	138	1510	4	0	0.778	9	49	2	8	2	1
2	Jeff Zatkoff	Ontario (LA )	29	12	9	3	0.897	3.33	1459	0	81	786	0	1	0.667	6	25	54	1	2	2
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			78	43	24	5	0.905	3.04	4320	2	219	2296	4	1		15	74	56	9	4	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	Nouveau joueur	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	Link
Dylan DeMelo	Ontario (LA )	D	28	1993-05-01	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	No	No	1	Pro & Farm	875,000$	0$	0$	No			Lien
Gregory Hofmann	Ontario (LA )	LW/RW	28	1992-11-13 06:59:55	Yes	194 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No
Jack Johnson (contrat à 1 volet)	Ontario (LA )	D	34	1987-01-13	No	238 Lbs	6 ft1	No	No	Yes	Yes	1	Pro & Farm	1,110,000$	11,100$	0$	No			Lien
Jacob De La Rose	Ontario (LA )	C/LW	26	1995-05-20	No	220 Lbs	6 ft3	No	No	No	No	2	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No	950,000$		Lien
Jared Cowen	Ontario (LA )	D	30	1991-01-25	No	236 Lbs	6 ft5	No	No	No	No	2	Pro & Farm	1,500,000$	0$	0$	No	1,500,000$		Lien
Jeff Zatkoff	Ontario (LA )	G	34	1987-06-09 12:09:04	No	189 Lbs	6 ft2	No	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No			Lien
Jordan Oesterle	Ontario (LA )	D	29	1992-06-25	No	186 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	3	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	Lien
Jordan Schroeder	Ontario (LA )	C/RW	30	1990-09-29	No	189 Lbs	5 ft9	No	No	No	No	2	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No	950,000$		Lien
Laurent Dauphin	Ontario (LA )	C	26	1995-03-27 08:02:00	Yes	186 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No			Lien
Maxim Mamin	Ontario (LA )	LW/RW	26	1995-01-13 07:46:56	Yes	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No			Lien
Nick Shore	Ontario (LA )	C	28	1992-09-26	No	207 Lbs	6 ft1	No	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No			Lien
Nikolai Prokhorkin	Ontario (LA )	C/LW/RW	27	1993-10-17	No	192 Lbs	6 ft3	No	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$		Lien
Olli Juolevi	Ontario (LA )	D	23	1998-05-05 05:28:55	Yes	182 Lbs	6 ft2	No	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$
Ryan Hartman	Ontario (LA )	LW/RW	26	1994-09-20	No	188 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	2	Pro & Farm	701,000$	0$	0$	No	701,000$		Lien
Sven Andrighetto	Ontario (LA )	LW/RW	28	1993-03-21	No	195 Lbs	5 ft10	No	No	No	No	1	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No			Lien
Tim Heed	Ontario (LA )	D	30	1991-01-27	No	192 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	2	Pro & Farm	550,000$	0$	0$	No	550,000$		Lien
Travis Dermott	Ontario (LA )	D	24	1996-12-22 04:53:17	Yes	205 Lbs	6 ft0	No	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$		Lien
Zack Smith	Ontario (LA )	C/LW	33	1988-01-01	No	221 Lbs	6 ft2	No	No	No	No	2	Pro & Farm	1,600,000$	0$	0$	No	1,600,000$		Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
18	28.33	201 Lbs	6 ft1	1.61	882,556$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Zack Smith	Jacob De La Rose	Jordan Schroeder	36	0	2	3
2	Sven Andrighetto	Laurent Dauphin	Maxim Mamin	33	0	1	4
3	Ryan Hartman	Nick Shore	Nikolai Prokhorkin	31	0	3	2
4		Gregory Hofmann	Tim Heed	0	0	5	0

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Travis Dermott	Jordan Oesterle	35	0	3	2
2	Dylan DeMelo	Jack Johnson	35	0	3	2
3	Olli Juolevi	Jared Cowen	30	0	5	0
4	Jack Johnson	Travis Dermott	0	0	5	0

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Zack Smith	Jacob De La Rose	Sven Andrighetto	50	0	0	5
2	Maxim Mamin	Laurent Dauphin	Jordan Schroeder	50	0	0	5

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dylan DeMelo	Jordan Oesterle	50	0	0	5
2	Jack Johnson	Travis Dermott	50	0	0	5

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Jacob De La Rose	Zack Smith	50	0	5	0
2	Laurent Dauphin	Gregory Hofmann	50	0	5	0

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jordan Oesterle	Dylan DeMelo	50	0	5	0
2	Olli Juolevi	Travis Dermott	50	0	5	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jacob De La Rose	50	0	5	0	Dylan DeMelo	Jordan Oesterle	50	0	5	0
2	Laurent Dauphin	50	0	5	0	Olli Juolevi	Travis Dermott	50	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Jacob De La Rose	Sven Andrighetto	50	0	1	4
2	Laurent Dauphin	Maxim Mamin	50	0	1	4

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jordan Oesterle	Jack Johnson	50	0	3	2
2	Dylan DeMelo	Travis Dermott	50	0	3	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Sven Andrighetto	Jacob De La Rose	Jordan Schroeder	Jordan Oesterle	Jack Johnson

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Zack Smith	Laurent Dauphin	Gregory Hofmann	Jordan Oesterle	Travis Dermott

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Nikolai Prokhorkin, Ryan Hartman, Maxim Mamin	Nikolai Prokhorkin, Gregory Hofmann	Ryan Hartman

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Jack Johnson, Olli Juolevi, Jordan Oesterle	Jack Johnson	Jack Johnson, Olli Juolevi

Tirs de pénalité
Ryan Hartman, Jacob De La Rose, Nikolai Prokhorkin, Sven Andrighetto, Jordan Schroeder

Gardien
#1 : Jeff Zatkoff, #2 :

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	Abbotsford	6	5	0	0	1	0	0	0	32	15	17	3	3	0	0	0	0	0	0	16	6	10	3	2	0	0	1	0	0	0	16	9	7	12	1.000	32	57	89	0	0	117	91	89	13	228	980	972	1038	68	187	58	41	97	32	13	40.63%	15	3	80.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
2	Bakersfield	6	2	3	0	1	0	0	0	14	17	-3	3	1	2	0	0	0	0	0	8	10	-2	3	1	1	0	1	0	0	0	6	7	-1	6	0.500	14	21	35	0	0	117	91	89	13	208	980	972	1038	68	184	62	50	119	32	5	15.63%	23	5	78.26%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
3	Charlotte	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	8	12	20	0	0	117	91	89	13	72	980	972	1038	68	56	19	18	36	8	1	12.50%	8	2	75.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
4	Cleveland	2	0	1	0	0	0	0	1	7	10	-3	1	0	0	0	0	0	0	1	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0.250	7	10	17	0	0	117	91	89	13	63	980	972	1038	68	85	16	8	25	7	1	14.29%	4	1	75.00%	1	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
5	Grand Rapids	2	1	0	0	1	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	4	1.000	5	8	13	0	0	117	91	89	13	65	980	972	1038	68	52	10	20	38	4	0	0.00%	10	2	80.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
6	Hartford	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	7	12	19	0	0	117	91	89	13	79	980	972	1038	68	69	19	6	33	12	1	8.33%	3	1	66.67%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
7	Hershey	2	1	0	0	0	0	1	0	4	2	2	1	0	0	0	0	0	1	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	4	1.000	4	6	10	0	0	117	91	89	13	76	980	972	1038	68	59	16	18	36	13	0	0.00%	8	0	100.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
8	Iowa	4	0	3	0	0	0	0	1	10	21	-11	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	2	0	1	0	0	0	0	1	5	10	-5	1	0.125	10	20	30	0	0	117	91	89	13	160	980	972	1038	68	136	34	26	71	20	3	15.00%	13	4	69.23%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
9	Laval	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	7	-7	1	1	0	0	0	0	0	0	7	1	6	2	0.500	7	14	21	0	0	117	91	89	13	65	980	972	1038	68	64	22	21	44	9	2	22.22%	8	3	62.50%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
10	Lehigh Valley	4	0	1	0	2	1	0	0	15	15	0	2	0	1	0	1	0	0	0	9	9	0	2	0	0	0	1	1	0	0	6	6	0	5	0.625	15	27	42	0	0	117	91	89	13	127	980	972	1038	68	149	38	22	76	16	5	31.25%	9	3	66.67%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
11	Manitoba	4	2	1	0	1	0	0	0	11	9	2	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	2	1	0	0	1	0	0	0	5	3	2	6	0.750	11	20	31	0	0	117	91	89	13	163	980	972	1038	68	116	27	23	73	18	1	5.56%	8	1	87.50%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
12	Milwaukee	4	3	1	0	0	0	0	0	20	12	8	2	1	1	0	0	0	0	0	9	4	5	2	2	0	0	0	0	0	0	11	8	3	6	0.750	20	34	54	1	1	117	91	89	13	165	980	972	1038	68	114	22	43	68	22	4	18.18%	13	2	84.62%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
13	Providence	2	1	0	0	1	0	0	0	8	3	5	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	4	1.000	8	14	22	0	0	117	91	89	13	74	980	972	1038	68	80	18	8	29	10	2	20.00%	4	1	75.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
14	Rochester	2	1	0	0	1	0	0	0	10	7	3	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	4	1.000	10	16	26	0	0	117	91	89	13	74	980	972	1038	68	57	15	16	35	8	1	12.50%	8	2	75.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
15	Rockford	4	2	0	0	1	1	0	0	14	10	4	2	1	0	0	1	0	0	0	8	4	4	2	1	0	0	0	1	0	0	6	6	0	7	0.875	14	24	38	0	1	117	91	89	13	167	980	972	1038	68	97	33	29	58	21	2	9.52%	12	3	75.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
16	San Diego	6	3	2	0	0	0	1	0	22	17	5	3	2	1	0	0	0	0	0	12	7	5	3	1	1	0	0	0	1	0	10	10	0	8	0.667	22	33	55	0	0	117	91	89	13	240	980	972	1038	68	226	76	44	106	27	7	25.93%	22	5	77.27%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
17	San Jose	6	2	3	0	0	1	0	0	19	25	-6	3	1	1	0	0	1	0	0	8	12	-4	3	1	2	0	0	0	0	0	11	13	-2	5	0.417	19	37	56	0	0	117	91	89	13	233	980	972	1038	68	220	62	51	96	28	4	14.29%	21	3	85.71%	1	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
18	Springfield	4	3	1	0	0	0	0	0	16	11	5	2	2	0	0	0	0	0	0	10	3	7	2	1	1	0	0	0	0	0	6	8	-2	6	0.750	16	28	44	0	0	117	91	89	13	136	980	972	1038	68	126	36	30	58	18	6	33.33%	15	4	73.33%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
19	Texas	4	1	3	0	0	0	0	0	14	18	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	2	0	2	0	0	0	0	0	7	11	-4	2	0.250	14	25	39	0	0	117	91	89	13	129	980	972	1038	68	111	29	33	66	12	3	25.00%	14	5	64.29%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
20	Toronto	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	7	12	19	0	0	117	91	89	13	64	980	972	1038	68	64	14	19	42	4	2	50.00%	7	0	100.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
21	Tucson	6	3	2	0	1	0	0	0	36	23	13	3	2	0	0	1	0	0	0	22	12	10	3	1	2	0	0	0	0	0	14	11	3	8	0.667	36	59	95	0	0	117	91	89	13	263	980	972	1038	68	193	75	45	108	24	5	20.83%	20	3	85.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
22	Utica	2	1	1	0	0	0	0	0	11	5	6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	9	1	8	2	0.500	11	17	28	0	0	117	91	89	13	47	980	972	1038	68	62	16	20	32	8	3	37.50%	10	0	100.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
23	Wilkes-Barre/Scranton	4	2	2	0	0	0	0	0	12	10	2	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	2	0	2	0	0	0	0	0	5	7	-2	4	0.500	12	20	32	0	0	117	91	89	13	144	980	972	1038	68	129	44	20	65	24	4	16.67%	10	2	80.00%	0	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
	Total	82	38	27	0	10	3	2	2	309	259	50	41	21	12	0	5	1	1	1	157	124	33	41	17	15	0	5	2	1	1	152	135	17	105	0.640	309	526	835	1	2	117	91	89	13	3042	980	972	1038	68	2636	761	611	1411	377	75	19.89%	265	55	79.25%	2	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
	_Since Last GM Reset	82	38	27	0	10	3	2	2	309	259	50	41	21	12	0	5	1	1	1	157	124	33	41	17	15	0	5	2	1	1	152	135	17	105	0.640	309	526	835	1	2	117	91	89	13	3042	980	972	1038	68	2636	761	611	1411	377	75	19.89%	265	55	79.25%	2	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
	_Vs Conference	54	26	19	0	5	2	1	1	208	178	30	27	15	9	0	2	1	0	0	111	82	29	27	11	10	0	3	1	1	1	97	96	1	67	0.620	208	358	566	1	2	117	91	89	13	2092	980	972	1038	68	1710	514	415	920	254	53	20.87%	176	38	78.41%	1	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540
	_Vs Division	30	15	10	0	3	1	1	0	123	97	26	15	9	4	0	1	1	0	0	66	47	19	15	6	6	0	2	0	1	0	57	50	7	39	0.650	123	207	330	0	0	117	91	89	13	1172	980	972	1038	68	1010	333	231	526	143	34	23.78%	101	19	81.19%	1	1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%	2045	1423	1861	616	1066	540

			Total pour les joueurs
Matchs joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs pour	Tirs contre	Tirs bloqués	Minutes de pénalités	Mises en échec	Buts en filet désert	Blanchissages
82	105	W1	309	526	835	3042	2636	761	611	1411	1	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	38	27	10	3	2	2	309	259

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	21	12	5	1	1	1	157	124

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	17	15	5	2	1	1	152	135

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	5	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
377	75	19.89%	265	55	79.25%	2

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
980	972	1038	68	117	91	89	13

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
1802	3317	54.33%	1561	2957	52.79%	711	1350	52.67%

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
2045	1423	1861	616	1066	540

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
2 - 2022-11-25	8	Ontario	2	Tucson	3	AL			Sommaire du match
4 - 2022-11-26	18	Bakersfield	3	Ontario	1	BL			Sommaire du match
6 - 2022-11-27	29	San Diego	2	Ontario	6	BW			Sommaire du match
8 - 2022-11-28	41	Ontario	5	San Diego	4	AW	X	X	Sommaire du match
10 - 2022-11-29	48	Ontario	4	San Jose	3	AW			Sommaire du match
13 - 2022-12-01	64	Abbotsford	3	Ontario	5	BW			Sommaire du match
15 - 2022-12-02	77	Ontario	5	Abbotsford	4	AW	X		Sommaire du match
16 - 2022-12-02	85	Ontario	4	Bakersfield	3	AW	X		Sommaire du match
18 - 2022-12-03	94	Tucson	6	Ontario	7	BW	X		Sommaire du match
21 - 2022-12-05	110	San Jose	3	Ontario	6	BW			Sommaire du match
23 - 2022-12-06	124	Ontario	3	Lehigh Valley	2	AW	X		Sommaire du match
25 - 2022-12-07	134	Tucson	4	Ontario	7	BW			Sommaire du match
27 - 2022-12-08	147	Ontario	1	San Diego	5	AL			Sommaire du match
29 - 2022-12-09	157	Ontario	7	Milwaukee	6	AW			Sommaire du match
31 - 2022-12-10	163	Ontario	0	Bakersfield	3	AL			Sommaire du match
32 - 2022-12-10	168	San Diego	3	Ontario	5	BW			Sommaire du match
36 - 2022-12-12	188	Rockford	0	Ontario	3	BW			Sommaire du match
38 - 2022-12-13	201	Ontario	7	Laval	1	AW			Sommaire du match
39 - 2022-12-14	210	Ontario	2	Bakersfield	1	AW			Sommaire du match
41 - 2022-12-15	217	Tucson	2	Ontario	8	BW			Sommaire du match
44 - 2022-12-16	234	Cleveland	6	Ontario	5	BL	X	X	Sommaire du match
47 - 2022-12-18	252	Ontario	6	Rochester	4	AW			Sommaire du match
48 - 2022-12-18	259	Abbotsford	1	Ontario	7	BW			Sommaire du match
51 - 2022-12-20	272	Ontario	4	Milwaukee	2	AW			Sommaire du match
53 - 2022-12-21	283	Hartford	2	Ontario	3	BW			Sommaire du match
55 - 2022-12-22	297	Ontario	9	Utica	1	AW			Sommaire du match
56 - 2022-12-22	304	Ontario	3	Grand Rapids	2	AW	X		Sommaire du match
58 - 2022-12-23	312	Lehigh Valley	4	Ontario	5	BW	X		Sommaire du match
61 - 2022-12-25	330	Ontario	2	Cleveland	4	AL			Sommaire du match
62 - 2022-12-25	335	Milwaukee	4	Ontario	3	BL			Sommaire du match
65 - 2022-12-27	350	Ontario	3	Rockford	4	AL	X		Sommaire du match
66 - 2022-12-27	358	Utica	4	Ontario	2	BL			Sommaire du match
70 - 2022-12-29	378	Abbotsford	2	Ontario	4	BW			Sommaire du match
75 - 2023-01-01	400	Lehigh Valley	5	Ontario	4	BL			Sommaire du match
77 - 2023-01-02	408	Ontario	4	Hartford	2	AW			Sommaire du match
79 - 2023-01-03	421	Grand Rapids	1	Ontario	2	BW			Sommaire du match
81 - 2023-01-04	432	Ontario	5	Providence	1	AW			Sommaire du match
84 - 2023-01-05	445	Ontario	7	Abbotsford	3	AW			Sommaire du match
86 - 2023-01-06	452	Rockford	4	Ontario	5	BW	X		Sommaire du match
88 - 2023-01-07	469	Milwaukee	0	Ontario	6	BW			Sommaire du match
91 - 2023-01-09	483	Ontario	4	San Jose	5	AL			Sommaire du match
93 - 2023-01-10	489	Ontario	4	Abbotsford	2	AW			Sommaire du match
95 - 2023-01-11	499	Laval	7	Ontario	0	BL			Sommaire du match
97 - 2023-01-12	512	Ontario	3	San Jose	5	AL			Sommaire du match
98 - 2023-01-12	520	Hershey	1	Ontario	2	BW	X	X	Sommaire du match
101 - 2023-01-14	537	Ontario	3	Lehigh Valley	4	AL	X		Sommaire du match
102 - 2023-01-14	545	San Jose	6	Ontario	0	BL			Sommaire du match
105 - 2023-01-16	557	Ontario	2	Hershey	1	AW			Sommaire du match
108 - 2023-01-17	568	Wilkes-Barre/Scranton	1	Ontario	4	BW			Sommaire du match
111 - 2023-01-19	586	Ontario	3	Wilkes-Barre/Scranton	4	AL			Sommaire du match
113 - 2023-01-20	595	Charlotte	2	Ontario	5	BW			Sommaire du match
117 - 2023-01-22	612	Ontario	3	Toronto	5	AL			Sommaire du match
119 - 2023-01-23	620	Texas	3	Ontario	2	BL			Sommaire du match
122 - 2023-01-24	635	Ontario	2	Wilkes-Barre/Scranton	3	AL			Sommaire du match
124 - 2023-01-25	642	San Jose	3	Ontario	2	BL	X		Sommaire du match
126 - 2023-01-26	657	Ontario	4	San Diego	1	AW			Sommaire du match
127 - 2023-01-27	666	Manitoba	5	Ontario	4	BL			Sommaire du match
132 - 2023-01-29	685	Bakersfield	4	Ontario	3	BL			Sommaire du match
134 - 2023-01-30	698	Ontario	10	Tucson	4	AW			Sommaire du match
137 - 2023-02-01	709	Texas	4	Ontario	5	BW			Sommaire du match
140 - 2023-02-02	724	Ontario	2	Iowa	6	AL			Sommaire du match
142 - 2023-02-03	735	Springfield	1	Ontario	4	BW			Sommaire du match
146 - 2023-02-05	757	Manitoba	1	Ontario	2	BW			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
148 - 2023-02-06	772	Ontario	2	Tucson	4	AL			Sommaire du match
150 - 2023-02-07	778	Rochester	3	Ontario	4	BW	X		Sommaire du match
152 - 2023-02-08	789	Ontario	3	Charlotte	5	AL			Sommaire du match
155 - 2023-02-10	802	Toronto	2	Ontario	4	BW			Sommaire du match
156 - 2023-02-10	810	Ontario	2	Manitoba	1	AW			Sommaire du match
159 - 2023-02-12	826	Springfield	2	Ontario	6	BW			Sommaire du match
161 - 2023-02-13	834	Ontario	3	Manitoba	2	AW	X		Sommaire du match
163 - 2023-02-14	844	Ontario	3	Iowa	4	AL	X	X	Sommaire du match
165 - 2023-02-15	854	San Diego	2	Ontario	1	BL			Sommaire du match
168 - 2023-02-16	873	Bakersfield	3	Ontario	4	BW			Sommaire du match
171 - 2023-02-18	881	Ontario	4	Texas	5	AL			Sommaire du match
174 - 2023-02-19	898	Wilkes-Barre/Scranton	2	Ontario	3	BW			Sommaire du match
175 - 2023-02-20	902	Ontario	3	Texas	6	AL			Sommaire du match
181 - 2023-02-23	923	Ontario	2	Springfield	5	AL			Sommaire du match
183 - 2023-02-24	928	Iowa	4	Ontario	2	BL			Sommaire du match
186 - 2023-02-25	943	Providence	2	Ontario	3	BW	X		Sommaire du match
187 - 2023-02-26	948	Ontario	4	Springfield	3	AW			Sommaire du match
193 - 2023-03-01	968	Iowa	7	Ontario	3	BL			Sommaire du match
195 - 2023-03-02	978	Ontario	3	Rockford	2	AW			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	50	30
Assistance	62,586	31,767
Assistance PCT	76.32%	77.48%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2301 - 76.71%	134,418$	5,511,118$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
2,146,431$	1,477,600$	1,477,600$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
7,463$	1,646,359$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	9,988$	0$

Ontario 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	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS
1	Nicolas Roy	164	66	138	204	42	118	284	386	660	10.00%	38	3322	20.26	16	46	62	168	0	0	4	12	4	55.64	2	1.23	6	16
2	Joel Kiviranta	164	68	124	192	38	96	212	158	562	12.10%	14	3299	20.12	26	46	72	128	0	0	0	14	4	49.19	2	1.16	4	12
3	Derick Brassard	164	104	84	188	46	46	120	154	610	17.05%	14	3210	19.58	20	36	56	126	0	0	2	8	0	49.54	2	1.17	0	0
4	Nick Bjugstad	164	44	120	164	58	16	72	300	462	9.52%	16	3140	19.15	10	28	38	116	2	2	2	8	4	61.52	0	1.04	0	2
5	Nikita Kucherov	156	78	76	154	48	48	82	194	586	13.31%	12	2960	18.98	20	24	44	122	0	0	0	12	4	46.67	0	1.04	2	14

Ontario 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
1	Pheonix Copley	108	70	26	10	0.915	2.81	6461	8	2	302	3554	0	0	0	0.692	26
2	Mike Condon	60	40	16	2	0.911	2.86	3482	4	2	166	1864	0	2	0	0.778	18

Ontario 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
Saison régulière
20	82	45	21	0	6	2	4	4	329	238	91	41	26	7	0	2	1	3	2	178	106	72	41	19	14	0	4	1	1	2	151	132	19	116	329	581	910	0	2	128	100	91	12	2885	935	922	993	57	2709	777	880	1370	380	78	20.53%	369	57	84.55%	3	1809	3198	56.57%	1732	3106	55.76%	739	1321	55.94%	1995	1358	1900	630	1076	538
20	82	45	21	0	6	2	4	4	329	238	91	41	26	7	0	2	1	3	2	178	106	72	41	19	14	0	4	1	1	2	151	132	19	116	329	581	910	0	2	128	100	91	12	2885	935	922	993	57	2709	777	880	1370	380	78	20.53%	369	57	84.55%	3	1809	3198	56.57%	1732	3106	55.76%	739	1321	55.94%	1995	1358	1900	630	1076	538
Total Saison régulière	164	76	54	0	20	6	4	4	618	518	100	82	42	24	0	10	2	2	2	314	248	66	82	34	30	0	10	4	2	2	304	270	34	210	618	1052	1670	2	4	234	182	178	26	6084	1960	1944	2076	136	5272	1522	1222	2822	754	150	19.89%	530	110	79.25%	4	3604	6634	54.33%	3122	5914	52.79%	1422	2700	52.67%	4090	2847	3723	1232	2132	1080
Séries éliminatoires
Total Séries éliminatoires											0											0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0																						0.00%			0.00%				0.00%			0.00%			0.00%	0	0	0	0	0	0

Ontario 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

Ontario 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

	Ontario
	GP: 82 \| W: 50 \| L: 27 \| OTL: 5 \| P: 105 GF: 309 \| GA: 259 \| PP%: 19.89% \| PK%: 79.25% DG: Remi Brisson \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A