Day : 113

NYR - 7
VAN - 3

STL - 1
DAL - 4

WSH - 3
FLA - 4

NYI - 4
CGY - 6

PIT - 2
BOS - 3

LOS - 3
COL - 4

CAR - 2
PHI - 1

NJD - 1
WPG - 5

MTL - 5
TBL - 4

SJS - 0
NSH - 3

UTA - 2
SEA - 5

LAV - 2
SAR - 3

BBA - 6
LKE - 2

HAM - 3
MIL - 4

SJS - 1
JOL - 4

Day : 114

(22-30-2) - L1
(38-14-4) - L1

(33-14-6) - W1
(34-15-8) - W1

(18-32-1) - W3
(12-40-5) - L3

(32-17-6) - W2
(12-42-3) - L3

(31-21-4) - W4
(30-22-5) - OTL1

(19-30-4) - W1
(31-19-7) - W2

(29-23-1) - L1
(29-36-1) - OTL1

(30-17-4) - W4
(30-20-4) - L1

(34-12-5) - W1
(34-12-0) - L1

(33-15-1) - W2
(33-33-1) - L4

(33-15-5) - W1
(33-30-6) - OTL1

(20-26-2) - L2
(20-25-4) - L2

(17-27-7) - W1
(17-27-4) - W2

(32-12-6) - L2
(32-17-1) - L2

(27-21-3) - SOL1
(27-25-6) - L1

(20-23-8) - W2
(20-26-5) - L2

Centre de jeu
	Milwaukee Admirals 39-8-6, 84pts	3	FINAL	5	Blainville-Boisbriand Armada 40-8-4, 84pts

Team Stats
W1	Séquence	W5
21-2-3	Fiche domicile	21-2-3
18-6-3	Fiche domicile	19-6-1
8-2-0	Derniers 10 matchs	9-1-0
4.72	Buts par match	5.44
3.00	Buts contre par match	3.19
28.40%	Pourcentage en avantage numérique	30.85%
84.74%	Pourcentage en désavantage numérique	77.92%

Hamilton Bulldogs
41-12-0, 82pts

3

FINAL

4

Milwaukee Admirals
39-8-6, 84pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
21-4-0	Fiche domicile	21-2-3
20-8-0	Fiche domicile	18-6-3
8-2-0	Derniers 10 matchs	8-2-0
4.38	Buts par match	4.72
2.55	Buts contre par match	3.00
23.56%	Pourcentage en avantage numérique	28.40%
85.32%	Pourcentage en désavantage numérique	84.74%

Milwaukee Admirals
39-8-6, 84pts

Jour 115

Chicago Wolves
27-22-2, 56pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W6
21-2-3	Fiche domicile	15-9-2
18-6-3	Fiche visiteur	12-13-0
8-2-0	10 derniers matchs	8-2-0
4.72	Buts par match	3.18
3.00	Buts contre par match	3.18
28.40%	Pourcentage en avantage numérique	16.46%
84.74%	Pourcentage en désavantage numérique	74.61%

Milwaukee Admirals
39-8-6, 84pts

Jour 117

Verdun Junior
20-23-8, 48pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W2
21-2-3	Fiche domicile	11-8-7
18-6-3	Fiche visiteur	9-15-1
8-2-0	10 derniers matchs	3-5-2
4.72	Buts par match	3.69
3.00	Buts contre par match	3.69
28.40%	Pourcentage en avantage numérique	20.65%
84.74%	Pourcentage en désavantage numérique	78.30%

Danbury Trashers
19-25-6, 44pts

Jour 118

Milwaukee Admirals
39-8-6, 84pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W1
12-10-4	Fiche domicile	21-2-3
7-15-2	Fiche visiteur	18-6-3
4-5-1	10 derniers matchs	8-2-0
3.46	Buts par match	4.72
3.94	Buts contre par match	4.72
18.99%	Pourcentage en avantage numérique	28.40%
75.33%	Pourcentage en désavantage numérique	84.74%

Meneurs d'équipe
	Buts Cole Guttman 33	Passes Brett Connolly 46

	Points Morgan Barron 75	Plus/Moins Matt Kessel 37

	Victoires Magnus Hellberg 22	Pourcentage d’arrêts Magnus Hellberg 0.907

Statistiques d’équipe
Buts pour 250 4.72 GFG	Tirs pour 1669 31.49 Avg	Pourcentage en avantage numérique 28.4% 48 GF	Début de zone offensive 34.7%
Buts contre 159 3.00 GAA	Tirs contre 1685 31.79 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 84.7%% 29 GA	Début de la zone défensive 38.9%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Mathieu Boudreault
	Entraîneur	Dean Evason
	Division	Grands Lacs
	Conférence	Hamel
	Capitaine	Brett Connolly
	Assistant #1	Markus Granlund
	Assistant #2	Nikita Tryamkin
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	3,000
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	23
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	43 / 50
	Espoirs	40

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Travis Boyd	X	X	X		100.00	73	35	97	79	79	86	81	80	74	74	72	71	75	89	85	1	50	0	0	31	1	800,000$
2	Gemel Smith	X	X	X		100.00	82	42	80	82	78	83	77	78	76	73	72	70	71	85	78	1	50	0	0	30	1	800,000$
3	Cole Guttman (R)	X				100.00	68	30	79	79	77	83	84	78	75	73	74	67	77	68	70	6	50	0	0	25	2	1,000,000$
4	Morgan Barron (R)	X	X			98.00	80	45	80	79	85	82	86	81	74	75	74	67	76	73	73	6	50	0	0	26	1	1,400,000$
5	Josh Dunne (R)	X				100.00	85	43	78	78	85	82	87	79	78	75	73	67	74	72	72	6	50	0	0	26	1	1,200,000$
6	Jaydon Dureau (R)		X			100.00	65	42	89	78	74	81	81	77	67	72	71	64	72	67	70	6	50	0	0	23	1	850,000$
7	Zach Aston-Reese	X		X		100.00	84	47	82	80	82	80	79	79	76	72	72	71	74	76	76	1	50	0	0	30	1	800,000$
8	Brett Connolly (C)		X	X		100.00	83	45	81	80	80	82	82	80	67	75	74	69	77	99	99	1	50	0	0	32	1	850,000$
9	David Kampf	X		X		100.00	66	25	94	81	78	81	72	80	75	74	72	71	72	84	79	1	50	0	0	29	1	850,000$
10	Markus Granlund (A)	X	X			100.00	65	30	96	85	75	80	76	78	75	74	73	67	76	93	93	1	50	0	0	31	1	800,000$
11	Stefan Noesen		X	X		100.00	82	42	85	82	84	80	76	79	68	72	73	69	74	86	98	1	50	0	0	31	1	800,000$
12	Karson Kuhlman	X		X		99.00	63	25	97	84	73	82	77	82	76	74	73	73	81	82	82	1	50	0	0	29	1	2,000,000$
13	Matt Kessel (R)				X	100.00	86	50	80	76	84	83	83	77	50	73	64	86	56	72	70	6	50	0	0	24	3	900,000$
14	Dean Kukan				X	99.00	77	33	83	75	82	81	75	76	50	74	67	89	60	77	75	1	50	0	0	31	1	850,000$
15	Nikita Tryamkin (A)				X	100.00	93	45	76	72	86	78	71	76	50	74	66	90	60	85	83	1	50	0	0	30	1	850,000$
16	Louis Crevier (R)				X	100.00	84	25	79	75	88	82	81	75	50	71	63	87	62	70	68	6	50	0	0	23	3	900,000$
17	Emil Martinsen Lilleberg (R)				X	99.00	82	35	77	77	82	83	80	78	55	74	62	87	60	67	67	6	50	0	0	23	3	900,000$
18	Matt Benning				X	98.00	85	40	78	78	85	76	70	79	50	73	66	87	67	84	84	5	50	0	0	30	1	1,000,000$
Rayé
1	Jan Drozg (R)		X			100.00	75	30	82	78	79	79	79	76	70	71	70	66	77	74	72	5	50	0	0	25	1	850,000$
2	Alec Martinez				X	100.00	71	38	89	70	78	74	72	75	50	73	64	87	70	99	99	1	50	0	0	37	1	900,000$
3	Cole Clayton (R)				X	100.00	81	46	78	74	81	80	80	76	50	72	64	84	60	67	68	6	50	0	0	24	1	800,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.67	78	38	84	78	81	81	79	78	65	73	69	76	70	79	79	3	50	0

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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 gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Magnus Hellberg	98.00	84	78	83	93	88	88	89	87	86	87	84	78	81	1	50	0	0	33	1	1,000,000$
2	Pheonix Copley	100.00	86	82	85	88	89	90	91	89	89	87	86	85	82	1	50	0	0	32	1	1,500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	99.00	85	80	84	91	89	89	90	88	88	87	85	82	82	1	50	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Dean Evason	82	82	84	83	82	80	70	CAN	60	1	2,000,000$

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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	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	S1	S2	S3
1	Morgan Barron	C/LW	53	32	43	75	27	24	0	72	32	143	69	97	22.38%	14	942	17.77	11	16	27	30	134	0	0	0	0	4	6	2	57.41%	54	82	14	0	1	1.59	1	2	0	4	7	6
2	Cole Guttman	C	53	33	35	68	29	20	0	33	58	137	38	91	24.09%	8	941	17.76	10	14	24	24	135	0	0	0	0	1	3	2	48.41%	880	59	11	0	2	1.44	0	3	0	8	2	4
3	Brett Connolly	LW/RW	53	19	46	65	30	18	0	88	33	165	40	119	11.52%	13	919	17.35	9	13	22	36	134	0	0	0	0	0	3	0	51.16%	43	84	12	0	2	1.41	1	3	0	2	4	4
4	Markus Granlund	C/LW	53	17	32	49	16	0	0	28	24	102	52	88	16.67%	7	773	14.60	4	9	13	19	115	0	0	0	0	0	4	0	47.50%	40	79	8	0	0	1.27	0	0	0	1	1	1
5	Karson Kuhlman	C/RW	53	30	19	49	19	0	0	27	71	144	38	85	20.83%	22	898	16.95	0	0	0	0	0	4	1	5	23	244	4	2	52.70%	408	79	19	0	1	1.09	1	3	0	5	3	2
6	Josh Dunne	C	53	18	26	44	16	24	0	112	46	89	31	72	20.22%	13	785	14.82	8	4	12	30	116	0	0	0	0	0	2	1	55.87%	639	33	13	0	1	1.12	0	0	0	3	2	2
7	Gemel Smith	C/LW/RW	53	15	27	42	11	26	0	84	40	88	34	72	17.05%	14	706	13.32	0	1	1	0	1	1	1	2	1	65	2	0	51.39%	395	48	17	0	0	1.19	0	0	0	2	2	2
8	David Kampf	C/RW	53	16	24	40	11	4	0	29	30	105	27	65	15.24%	13	782	14.76	5	5	10	21	115	0	0	0	2	30	4	0	43.18%	44	63	10	0	0	1.02	0	0	0	2	0	4
9	Matt Kessel	D	53	3	29	32	37	34	0	88	82	75	30	38	4.00%	59	1062	20.04	0	6	6	13	145	0	0	0	0	51	1	0	0.00%	0	4	52	0	0	0.60	0	0	0	0	1	2
10	Stefan Noesen	LW/RW	53	13	18	31	15	23	5	55	23	92	34	50	14.13%	4	502	9.48	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	25.00%	16	48	7	0	0	1.23	0	0	0	2	1	1
11	Zach Aston-Reese	C/RW	53	12	18	30	14	10	0	55	48	70	29	53	17.14%	7	583	11.02	0	0	0	0	0	1	1	2	5	56	3	0	50.83%	303	38	9	0	0	1.03	0	0	0	3	1	1
12	Travis Boyd	C/LW/RW	53	11	18	29	11	0	0	28	45	102	30	66	10.78%	17	872	16.47	0	0	0	0	1	1	4	5	16	239	1	1	46.34%	41	40	8	0	0	0.66	0	0	0	3	1	1
13	Dean Kukan	D	50	5	20	25	20	20	0	47	118	49	31	37	10.20%	70	1039	20.79	0	4	4	3	66	0	1	1	2	108	0	1	0.00%	0	5	47	0	0	0.48	0	0	0	0	2	1
14	Louis Crevier	D	53	3	20	23	19	46	0	69	88	52	25	31	5.77%	83	1044	19.72	0	1	1	1	22	0	1	1	1	164	1	0	0.00%	0	4	56	0	0	0.44	0	0	0	0	1	0
15	Jaydon Dureau	LW	53	9	11	20	14	6	0	16	14	63	19	34	14.29%	6	503	9.50	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	35.71%	14	28	6	0	0	0.79	0	0	0	0	1	2
16	Emil Martinsen Lilleberg	D	53	2	17	19	29	40	0	85	117	60	26	29	3.33%	69	1145	21.62	0	5	5	10	152	0	1	1	2	91	1	0	0.00%	0	2	47	0	0	0.33	0	0	0	0	2	1
17	Matt Benning	D	48	4	12	16	9	52	0	78	76	52	26	26	7.69%	54	965	20.11	1	3	4	13	92	0	0	0	0	84	0	0	0.00%	0	2	49	0	0	0.33	0	0	0	0	2	0
18	Nikita Tryamkin	D	38	5	10	15	19	44	0	79	76	51	14	17	9.80%	58	750	19.74	0	0	0	0	1	0	0	0	0	122	1	0	0.00%	0	3	38	0	0	0.40	0	0	0	0	0	1
19	Alec Martinez	D	23	1	5	6	6	0	0	8	31	30	16	13	3.33%	32	409	17.79	0	0	0	0	24	0	0	0	0	22	0	0	0.00%	0	1	18	0	0	0.29	0	0	0	0	0	0
20	Cole Clayton	D	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	1	1	0.75	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				956	248	430	678	352	391	5	1081	1052	1669	609	1083	14.86%	564	15630	16.35	48	81	129	200	1261	7	10	17	52	1290	37	10	51.23%	2877	702	441	0	7	0.87	3	11	0	35	33	35

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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.
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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	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2
1	Magnus Hellberg	Milwaukee Admirals (NSH)	30	22	4	1	0.907	2.86	1743	0	1	83	889	471	3	0	0.750	8	29	24	1	6
2	Pheonix Copley	Milwaukee Admirals (NSH)	26	17	4	5	0.907	3.04	1460	2	0	74	795	409	0	1	1.000	3	24	29	2	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			56	39	8	6	0.907	2.94	3203	2	1	157	1684	880	3	1		11	53	53	3	7

Nom du joueur	POS	Âge	Date de naissance	Termes	Contrat	Cap %	Année 2024	Année 2025	Année 2026	Année 2027	Année 2028	Année 2029	Année 2030
Attaquant
Brett Connolly	LW/RW	32	1992-01-22	TW	1	0.00%	850,000$	UFA [Age: 33]
Cole Guttman	C	25	1999-01-02	TW	2	0.00%	1,000,000$	1,000,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
David Kampf	C/RW	29	1995-01-22	TW	1	0.00%	850,000$	UFA [Age: 30]
Gemel Smith	C/LW/RW	30	1994-01-02	TW	1	0.00%	800,000$	UFA [Age: 31]
Jan Drozg	LW	25	1999-01-02	TW	1	0.00%	850,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Jaydon Dureau	LW	23	2001-01-02	TW	1	0.00%	850,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 24]
Josh Dunne	C	26	1998-01-02	TW	1	0.00%	1,200,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Karson Kuhlman	C/RW	29	1995-01-22	TW	1	0.00%	2,000,000$	UFA [Age: 30]
Markus Granlund	C/LW	31	1993-01-22	TW	1	0.00%	800,000$	UFA [Age: 32]
Morgan Barron	C/LW	26	1998-01-02	TW	1	0.00%	1,400,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Stefan Noesen	LW/RW	31	1993-01-22	TW	1	0.00%	800,000$	UFA [Age: 32]
Travis Boyd	C/LW/RW	31	1993-01-02	TW	1	0.00%	800,000$	UFA [Age: 32]
Zach Aston-Reese	C/RW	30	1994-01-22	TW	1	0.00%	800,000$	UFA [Age: 31]
MOYENNE (13)		28.31				0.00%	0$	1,000,000$	0$	0$	0$	0$	0$
Défenseur
Alec Martinez	D	37	1987-01-22	TW	1	0.00%	900,000$	UFA [Age: 38]
Cole Clayton	D	24	2000-01-02	TW	1	0.00%	800,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 25]
Dean Kukan	D	31	1993-01-22	TW	1	0.00%	850,000$	UFA [Age: 32]
Emil Martinsen Lilleberg	D	23	2001-01-02	TW	3	0.00%	900,000$	900,000$	900,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Louis Crevier	D	23	2001-01-02	TW	3	0.00%	900,000$	900,000$	900,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Matt Benning	D	30	1994-01-22	TW	1	0.00%	1,000,000$	UFA [Age: 31]
Matt Kessel	D	24	2000-01-02	TW	3	0.00%	900,000$	900,000$	900,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Nikita Tryamkin	D	30	1994-01-22	TW	1	0.00%	850,000$	UFA [Age: 31]
MOYENNE (8)		27.75				0.00%	0$	2,700,000$	2,700,000$	0$	0$	0$	0$
Gardiens
Magnus Hellberg	G	33	1991-01-02	TW	1	0.00%	1,000,000$	UFA [Age: 34]
Pheonix Copley	G	32	1992-01-02	TW	1	0.00%	1,500,000$	UFA [Age: 33]

Légendes des Termes : FV = Ballotage forcé / NT = Non-échange / IN = Blessure / TW = Contract Deux Côté ('Can Play Pro' + 'Can Play Farm')

Note: Les montants de cap salarial pour l’année courant et le % de cap salariale sont basé sur un calcul du plafond salariale simple (Salaire Moyen ou Salaire de l’année selon vos options). Si votre plafond salarial est basé sur la calcul complexe, les résultats de cette analyse pourrait être légèrement incorrects. Le plafond salarial professionnel de l’année en cours est : 89,000,050$.

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Morgan Barron	Cole Guttman	Brett Connolly	32	0	2	3
2	Markus Granlund	Josh Dunne	Karson Kuhlman	28	0	2	3
3	Travis Boyd	Gemel Smith	David Kampf	25	0	2	3
4	Jaydon Dureau	Zach Aston-Reese	Stefan Noesen	15	0	2	3

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Nikita Tryamkin	Emil Martinsen Lilleberg	35	1	3	1
2	Dean Kukan	Matt Kessel	33	1	3	1
3	Matt Benning	Louis Crevier	32	1	3	1
4	Matt Kessel	Matt Benning	0	0	3	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Morgan Barron	Cole Guttman	Brett Connolly	60	0	0	5
2	Markus Granlund	Josh Dunne	David Kampf	40	0	0	5

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Matt Kessel	Emil Martinsen Lilleberg	60	1	1	3
2	Louis Crevier	Matt Benning	40	1	1	3

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Karson Kuhlman	Travis Boyd	60	0	4	1
2	Zach Aston-Reese	Gemel Smith	40	0	4	1

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dean Kukan	Nikita Tryamkin	60	0	5	0
2	Louis Crevier	Matt Benning	40	0	5	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Karson Kuhlman	60	0	5	0	Dean Kukan	Nikita Tryamkin	60	0	5	0
2	Travis Boyd	40	0	5	0	Louis Crevier	Matt Benning	40	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Cole Guttman	Morgan Barron	60	0	2	3
2	Josh Dunne	Brett Connolly	40	0	2	3

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Nikita Tryamkin	Emil Martinsen Lilleberg	60	1	3	1
2	Matt Benning	Matt Kessel	40	1	3	1

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Morgan Barron	Cole Guttman	Brett Connolly	Dean Kukan	Nikita Tryamkin

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Travis Boyd	Karson Kuhlman	David Kampf	Dean Kukan	Nikita Tryamkin

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Cole Guttman, Josh Dunne, Morgan Barron	Karson Kuhlman, Travis Boyd	David Kampf

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Dean Kukan, Matt Benning, Emil Martinsen Lilleberg	Dean Kukan	Emil Martinsen Lilleberg, Matt Kessel

Tirs de pénalité
Brett Connolly, Cole Guttman, Karson Kuhlman, Morgan Barron, Markus Granlund

Gardien
#1 : Magnus Hellberg, #2 : Pheonix Copley

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Cole Guttman, Morgan Barron, Josh Dunne, Brett Connolly, Karson Kuhlman, Markus Granlund, Markus Granlund, Travis Boyd, David Kampf, Gemel Smith, Stefan Noesen

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Nikita Tryamkin, Emil Martinsen Lilleberg, Matt Kessel, Matt Benning, Louis Crevier

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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
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	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	Albany Devils	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	1.000	5	8	13	0	0	89	81	76	5	32	554	536	567	23	29	6	6	24	3	1	33.33%	3	1	66.67%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
2	Binghamton Senators	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	4	7	0	1	89	81	76	5	29	554	536	567	23	30	10	8	20	5	2	40.00%	4	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
3	Blainville-Boisbriand Armada	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	3	6	9	1	0	89	81	76	5	29	554	536	567	23	38	13	4	19	3	0	0.00%	2	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
4	Bridgeport Sound Tigers	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	4	1.000	9	14	23	0	0	89	81	76	5	61	554	536	567	23	57	16	23	45	7	4	57.14%	5	1	80.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
5	Charlotte Checkers	2	0	2	0	0	0	0	0	8	10	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	8	12	20	0	0	89	81	76	5	61	554	536	567	23	58	17	16	44	5	0	0.00%	8	2	75.00%	2	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
6	Chicago Wolves	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	7	11	0	0	89	81	76	5	30	554	536	567	23	26	5	16	13	2	0	0.00%	8	1	87.50%	1	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
7	Chicoutimi Saguenéens	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	7	11	0	0	89	81	76	5	39	554	536	567	23	24	6	6	15	2	0	0.00%	3	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
8	Chisinau Pelicans	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	1.000	3	5	8	0	0	89	81	76	5	34	554	536	567	23	25	4	10	21	6	1	16.67%	5	1	80.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
9	Connecticut Whale	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	8	15	23	0	0	89	81	76	5	31	554	536	567	23	40	14	6	21	4	2	50.00%	3	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
10	Danbury Trashers	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	9	14	0	0	89	81	76	5	29	554	536	567	23	35	8	8	24	1	0	0.00%	4	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
11	Gatineau Olympiques	4	4	0	0	0	0	0	0	15	6	9	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	8	1.000	15	22	37	0	0	89	81	76	5	114	554	536	567	23	113	44	22	87	8	2	25.00%	11	1	90.91%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
12	Grand Rapids Griffins	2	1	0	0	0	1	0	0	10	5	5	1	1	0	0	0	0	0	0	7	1	6	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	3	0.750	10	17	27	0	0	89	81	76	5	56	554	536	567	23	67	22	18	44	5	1	20.00%	9	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
13	Hamilton Bulldogs	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	6	10	0	0	89	81	76	5	27	554	536	567	23	38	8	10	15	2	2	100.00%	5	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
14	Henderson Silver Knights	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	1.000	4	8	12	0	0	89	81	76	5	36	554	536	567	23	34	8	4	23	6	1	16.67%	2	1	50.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
15	Houston Aeros	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	2	1.000	7	10	17	0	0	89	81	76	5	31	554	536	567	23	31	9	12	26	7	3	42.86%	6	1	83.33%	1	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
16	Joliette Sportif	2	2	0	0	0	0	0	0	13	6	7	1	1	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	4	1.000	13	23	36	0	0	89	81	76	5	71	554	536	567	23	62	27	12	35	4	1	25.00%	6	2	66.67%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
17	Lake Erie Monsters	2	2	0	0	0	0	0	0	14	7	7	2	2	0	0	0	0	0	0	14	7	7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	14	24	38	0	0	89	81	76	5	63	554	536	567	23	62	25	18	41	0	0	0%	9	1	88.89%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
18	Laval Chiefs	1	0	0	0	0	1	0	0	7	8	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	7	8	-1	1	0.500	7	12	19	0	0	89	81	76	5	34	554	536	567	23	34	10	8	15	3	2	66.67%	4	2	50.00%	1	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
19	Manitoba Moose	4	3	1	0	0	0	0	0	17	13	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	17	13	4	6	0.750	17	31	48	0	0	89	81	76	5	118	554	536	567	23	113	47	26	101	11	1	9.09%	13	3	76.92%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
20	Norfolk Admirals	2	2	0	0	0	0	0	0	14	5	9	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	2	0	0	0	0	0	0	14	5	9	4	1.000	14	23	37	0	0	89	81	76	5	76	554	536	567	23	56	29	10	45	8	3	37.50%	5	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
21	Portland Crying Chiwawas	1	0	0	0	0	0	1	0	7	6	1	1	0	0	0	0	0	1	0	7	6	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	7	11	18	0	0	89	81	76	5	30	554	536	567	23	34	12	6	20	3	0	0.00%	3	2	33.33%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
22	Providence Bruins	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	11	17	0	0	89	81	76	5	34	554	536	567	23	37	10	6	26	3	2	66.67%	3	1	66.67%	1	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
23	Quebec Stars	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	1.000	4	7	11	0	0	89	81	76	5	31	554	536	567	23	30	7	4	20	4	2	50.00%	2	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
24	Roberval Dwarfs	4	1	2	0	0	0	0	1	16	19	-3	2	1	0	0	0	0	0	1	9	7	2	2	0	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	3	0.375	16	31	47	0	0	89	81	76	5	128	554	536	567	23	143	36	42	75	12	2	16.67%	21	4	80.95%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
25	Rochester Americans	2	2	0	0	0	0	0	0	15	5	10	2	2	0	0	0	0	0	0	15	5	10	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	15	26	41	0	0	89	81	76	5	66	554	536	567	23	63	21	10	37	5	1	20.00%	5	1	80.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
26	San Antonio Rampage	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.500	3	5	8	0	0	89	81	76	5	26	554	536	567	23	33	17	10	19	3	0	0.00%	5	1	80.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
27	San Jose Barracuda	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	5	9	0	0	89	81	76	5	35	554	536	567	23	35	16	6	15	7	3	42.86%	3	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
28	The Nuuk Vikings	2	2	0	0	0	0	0	0	11	6	5	2	2	0	0	0	0	0	0	11	6	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	11	18	29	0	0	89	81	76	5	72	554	536	567	23	65	22	6	35	6	0	0.00%	3	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
29	Trois-Rivières Lions	2	0	1	0	0	1	0	0	3	5	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	1	0.250	3	5	8	0	0	89	81	76	5	65	554	536	567	23	68	23	12	38	8	1	12.50%	6	0	100.00%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
30	Verdun Junior	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.500	6	12	18	0	0	89	81	76	5	60	554	536	567	23	75	29	14	43	11	4	36.36%	7	1	85.71%	0	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
31	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	4	3	0	0	0	1	0	0	18	11	7	4	3	0	0	0	1	0	0	18	11	7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	7	0.875	18	36	54	0	0	89	81	76	5	121	554	536	567	23	130	43	34	75	15	7	46.67%	17	2	88.24%	1	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
	Total	53	35	8	0	2	5	2	1	250	159	91	26	20	2	0	0	2	1	1	137	77	60	27	15	6	0	2	3	1	0	113	82	31	84	0.792	250	430	680	1	1	89	81	76	5	1669	554	536	567	23	1685	564	393	1081	169	48	28.40%	190	29	84.74%	7	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
	_Since Last GM Reset	53	35	8	0	2	5	2	1	250	159	91	26	20	2	0	0	2	1	1	137	77	60	27	15	6	0	2	3	1	0	113	82	31	84	0.792	250	430	680	1	1	89	81	76	5	1669	554	536	567	23	1685	564	393	1081	169	48	28.40%	190	29	84.74%	7	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
	_Vs Conference	28	17	5	0	2	3	0	1	120	86	34	15	12	1	0	0	1	0	1	73	42	31	13	5	4	0	2	2	0	0	47	44	3	42	0.750	120	206	326	1	1	89	81	76	5	882	554	536	567	23	900	291	210	536	81	20	24.69%	105	13	87.62%	2	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399
	_Vs Division	14	4	0	0	1	1	0	0	64	45	19	7	4	0	0	0	0	0	0	36	20	16	7	0	0	0	1	1	0	0	28	25	3	11	0.393	64	112	176	0	1	89	81	76	5	463	554	536	567	23	454	152	104	275	46	11	23.91%	52	7	86.54%	1	530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%	1193	772	1209	428	801	399

			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
53	84	W1	250	430	680	1669	1685	564	393	1081	1	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
53	35	8	2	5	2	1	250	159

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
26	20	2	0	2	1	1	137	77

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	15	6	2	3	1	0	113	82

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
8	2	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
169	48	28.40%	190	29	84.74%	7

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
554	536	567	23	89	81	76	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
530	990	53.54%	575	1107	51.94%	369	752	49.07%

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
1193	772	1209	428	801	399

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
Jour:2
2	17	Milwaukee Admirals	3	Manitoba Moose	2	W			Sommaire du match
Jour:4
4	26	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	2	Milwaukee Admirals	6	W			Sommaire du match
Jour:6
6	45	Roberval Dwarfs	5	Milwaukee Admirals	8	W			Sommaire du match
Jour:8
8	58	Milwaukee Admirals	3	Grand Rapids Griffins	4	L	X		Sommaire du match
Jour:9
9	67	Milwaukee Admirals	3	Manitoba Moose	5	L			Sommaire du match
Jour:12
12	84	Milwaukee Admirals	5	Roberval Dwarfs	7	L			Sommaire du match
Jour:15
15	96	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	4	Milwaukee Admirals	5	W			Sommaire du match
Jour:16
16	105	Milwaukee Admirals	5	Bridgeport Sound Tigers	1	W			Sommaire du match
Jour:18
18	124	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	1	Milwaukee Admirals	4	W			Sommaire du match
Jour:21
21	150	Binghamton Senators	0	Milwaukee Admirals	3	W			Sommaire du match
Jour:22
22	156	Milwaukee Admirals	4	Gatineau Olympiques	2	W			Sommaire du match
Jour:24
24	174	Milwaukee Admirals	4	Chicago Wolves	3	W	X		Sommaire du match
Jour:26
26	193	Portland Crying Chiwawas	6	Milwaukee Admirals	7	W	X	X	Sommaire du match
Jour:28
28	215	Rochester Americans	3	Milwaukee Admirals	6	W			Sommaire du match
Jour:29
29	226	Milwaukee Admirals	4	Bridgeport Sound Tigers	1	W			Sommaire du match
Jour:31
31	240	Milwaukee Admirals	5	Manitoba Moose	3	W			Sommaire du match
Jour:33
33	256	Gatineau Olympiques	2	Milwaukee Admirals	4	W			Sommaire du match
Jour:38
38	281	Milwaukee Admirals	3	Gatineau Olympiques	1	W			Sommaire du match
Jour:39
39	290	Lake Erie Monsters	5	Milwaukee Admirals	6	W			Sommaire du match
Jour:42
42	312	Milwaukee Admirals	3	San Antonio Rampage	4	L	X		Sommaire du match
Jour:44
44	323	Verdun Junior	4	Milwaukee Admirals	0	L			Sommaire du match
Jour:46
46	345	Milwaukee Admirals	3	Chisinau Pelicans	2	W			Sommaire du match
Jour:47
47	355	Rochester Americans	2	Milwaukee Admirals	9	W			Sommaire du match
Jour:50
50	376	Milwaukee Admirals	4	Chicoutimi Saguenéens	3	W	X		Sommaire du match
Jour:52
52	389	Grand Rapids Griffins	1	Milwaukee Admirals	7	W			Sommaire du match
Jour:55
55	417	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	4	Milwaukee Admirals	3	L	X		Sommaire du match
Jour:56
56	434	Milwaukee Admirals	5	Joliette Sportif	2	W			Sommaire du match
Jour:58
58	449	Joliette Sportif	4	Milwaukee Admirals	8	W			Sommaire du match
Jour:60
60	463	Milwaukee Admirals	7	Laval Chiefs	8	L	X		Sommaire du match
Jour:62
62	482	Providence Bruins	4	Milwaukee Admirals	6	W			Sommaire du match
Jour:64
64	495	Milwaukee Admirals	5	Albany Devils	2	W			Sommaire du match
Jour:68
68	517	Gatineau Olympiques	1	Milwaukee Admirals	4	W			Sommaire du match
Jour:70
70	535	Milwaukee Admirals	5	Norfolk Admirals	2	W			Sommaire du match
Jour:71
71	547	Trois-Rivières Lions	4	Milwaukee Admirals	3	L	X		Sommaire du match
Jour:73
73	568	Connecticut Whale	2	Milwaukee Admirals	8	W			Sommaire du match
Jour:77
77	591	Milwaukee Admirals	0	Trois-Rivières Lions	1	L			Sommaire du match
Jour:79
79	608	Milwaukee Admirals	3	Charlotte Checkers	4	L			Sommaire du match
Jour:81
81	615	The Nuuk Vikings	2	Milwaukee Admirals	4	W			Sommaire du match
Jour:83
83	632	Milwaukee Admirals	6	Manitoba Moose	3	W			Sommaire du match
Jour:85
85	646	The Nuuk Vikings	4	Milwaukee Admirals	7	W			Sommaire du match
Jour:89
89	666	Milwaukee Admirals	9	Norfolk Admirals	3	W			Sommaire du match
Jour:90
90	680	Roberval Dwarfs	2	Milwaukee Admirals	1	L	X	X	Sommaire du match
Jour:94
94	693	Milwaukee Admirals	2	Roberval Dwarfs	5	L			Sommaire du match
Jour:96
96	709	Milwaukee Admirals	7	Houston Aeros	4	W			Sommaire du match
Jour:97
97	721	Danbury Trashers	1	Milwaukee Admirals	5	W			Sommaire du match
Jour:100
100	746	Verdun Junior	3	Milwaukee Admirals	6	W			Sommaire du match
Jour:101
101	763	Milwaukee Admirals	4	Quebec Stars	1	W			Sommaire du match
Jour:103
103	770	Milwaukee Admirals	4	San Jose Barracuda	3	W	X	X	Sommaire du match
Jour:105
105	785	Charlotte Checkers	6	Milwaukee Admirals	5	L			Sommaire du match
Jour:108
108	810	Lake Erie Monsters	2	Milwaukee Admirals	8	W			Sommaire du match
Jour:109
109	818	Milwaukee Admirals	4	Henderson Silver Knights	1	W			Sommaire du match
Jour:111
111	839	Milwaukee Admirals	3	Blainville-Boisbriand Armada	5	L			Sommaire du match
Jour:113
113	850	Hamilton Bulldogs	3	Milwaukee Admirals	4	W			Sommaire du match
Jour:115
115	867	Milwaukee Admirals	-	Chicago Wolves	-
Jour:117
117	878	Milwaukee Admirals	-	Verdun Junior	-
Jour:118
118	887	Danbury Trashers	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:124
124	916	Grand Rapids Griffins	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:126
126	942	Springfield Falcons	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:128
128	955	Milwaukee Admirals	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:129
129	973	Milwaukee Admirals	-	Rochester Americans	-
Jour:130
130	982	Portland Crying Chiwawas	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:133
133	999	Milwaukee Admirals	-	Binghamton Senators	-
Jour:135
135	1013	Blainville-Boisbriand Armada	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:139
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
139	1042	Binghamton Senators	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:141
141	1051	Milwaukee Admirals	-	Grand Rapids Griffins	-
Jour:143
143	1067	Milwaukee Admirals	-	Chicoutimi Saguenéens	-
Jour:145
145	1080	Trois-Rivières Lions	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:147
147	1087	Milwaukee Admirals	-	Grand Rapids Griffins	-
Jour:150
150	1110	Milwaukee Admirals	-	Hamilton Bulldogs	-
Jour:151
151	1119	San Jose Barracuda	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:154
154	1147	Chicago Wolves	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:155
155	1156	Milwaukee Admirals	-	The Nuuk Vikings	-
Jour:159
159	1179	Chisinau Pelicans	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:161
161	1189	Milwaukee Admirals	-	The Nuuk Vikings	-
Jour:163
163	1211	Quebec Stars	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:164
164	1221	Milwaukee Admirals	-	Bridgeport Sound Tigers	-
Jour:168
168	1247	Laval Chiefs	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:174
174	1278	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:177
177	1298	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:178
178	1307	Milwaukee Admirals	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:179
179	1319	Milwaukee Admirals	-	Binghamton Senators	-
Jour:185
185	1348	Chicoutimi Saguenéens	-	Milwaukee Admirals	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées

Milwaukee Admirals 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

Milwaukee Admirals 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

Milwaukee Admirals 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

Milwaukee Admirals 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

Milwaukee Admirals 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



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	Milwaukee Admirals
	GP: 53 \| W: 39 \| L: 8 \| OTL: 6 \| P: 84 GF: 250 \| GA: 159 \| PP%: 28.40% \| PK%: 84.74% DG: Mathieu Boudreault \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #867 vs Chicago Wolves