Day : 95
WPG - 2
UTA - 4
DAL - 3
OTT - 7
LOS - 4
BUF - 3
SJS - 3
CAR - 2
TOR - 3
TBL - 0
CLB - 4
WSH - 8
VAN - 4
PHI - 2
ANH - 3
NJD - 4
MIN - 2
NYR - 3
FLA - 3
PIT - 2
GRG - 2
SAR - 5
PRO - 6
NOR - 1
HAM - 3
GAT - 2
CTW - 6
SJS - 5
Day : 96
(20-23-1) - L2
(9-33-5) - L2
(34-10-2) - W2
(22-21-4) - L2
(27-16-3) - L2
(10-34-4) - L2
(23-20-4) - W4
(33-6-3) - W2
(19-23-3) - L2
(14-27-1) - L3
(15-23-7) - W3
(24-17-2) - W2
(25-15-7) - OTL1
(25-14-5) - W1
(24-19-3) - L1
(14-26-4) - L1
(25-17-3) - OTL1
(31-8-5) - W5
(24-18-6) - W3
(28-15-2) - W4
(26-12-1) - W1
(26-18-2) - L1
(25-11-5) - W1
(25-19-6) - L2
(26-19-2) - W3
(26-14-3) - W1
(31-6-6) - L1
(31-27-1) - L1
(26-10-6) - W2
(26-19-4) - W2
(31-7-4) - W8
(31-11-4) - L3
(27-12-1) - W2
(27-18-5) - OTL1
(16-26-4) - L1
(16-19-2) - L1
(15-22-4) - W1
(15-23-4) - L1
(16-20-5) - W1
(16-30-0) - W1
(14-26-4) - L1
(14-19-1) - W1

Manitoba Moose
GP: 41 | W: 15 | L: 22 | OTL: 4 | P: 34
GF: 149 | GA: 180 | PP%: 25.55% | PK%: 76.60%
DG: Tony Roy | Morale : 50 | Moyenne d’équipe : N/A
Prochains matchs #714 vs Chicoutimi Saguenéens
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Centre de jeu
Manitoba Moose
15-22-4, 34pts
3
FINAL
6 San Jose Barracuda
17-18-7, 41pts
Team Stats
W1SéquenceOTL1
10-10-2Fiche domicile10-9-3
5-12-2Fiche domicile7-9-4
3-6-1Derniers 10 matchs4-3-3
3.63Buts par match 3.12
4.39Buts contre par match 4.07
25.55%Pourcentage en avantage numérique20.31%
76.60%Pourcentage en désavantage numérique76.97%
Verdun Junior
17-19-6, 40pts
1
FINAL
5 Manitoba Moose
15-22-4, 34pts
Team Stats
L2SéquenceW1
10-6-5Fiche domicile10-10-2
7-13-1Fiche domicile5-12-2
3-5-2Derniers 10 matchs3-6-1
3.83Buts par match 3.63
4.12Buts contre par match 4.39
20.95%Pourcentage en avantage numérique25.55%
78.03%Pourcentage en désavantage numérique76.60%
Manitoba Moose
15-22-4, 34pts
Jour 96
Chicoutimi Saguenéens
16-23-4, 36pts
Statistiques d’équipe
W1SéquenceL1
10-10-2Fiche domicile7-12-2
5-12-2Fiche visiteur9-11-2
3-6-110 derniers matchs3-6-1
3.63Buts par match 3.28
4.39Buts contre par match 3.28
25.55%Pourcentage en avantage numérique21.13%
76.60%Pourcentage en désavantage numérique75.80%
Binghamton Senators
19-19-4, 42pts
Jour 98
Manitoba Moose
15-22-4, 34pts
Statistiques d’équipe
W2SéquenceW1
12-8-1Fiche domicile10-10-2
7-11-3Fiche visiteur5-12-2
4-5-110 derniers matchs3-6-1
3.57Buts par match 3.63
4.02Buts contre par match 3.63
16.06%Pourcentage en avantage numérique25.55%
78.52%Pourcentage en désavantage numérique76.60%
Manitoba Moose
15-22-4, 34pts
Jour 99
Charlotte Checkers
26-10-6, 58pts
Statistiques d’équipe
W1SéquenceW2
10-10-2Fiche domicile13-5-3
5-12-2Fiche visiteur13-5-3
3-6-110 derniers matchs7-1-2
3.63Buts par match 4.26
4.39Buts contre par match 4.26
25.55%Pourcentage en avantage numérique24.70%
76.60%Pourcentage en désavantage numérique81.25%
Meneurs d'équipe
Buts
Conor Sheary
20
Passes
Sheldon Dries
25
Points
Conor Sheary
44
Plus/Moins
Brayden Tracey
5
Victoires
Anders Lindback
10
Pourcentage d’arrêts
Darcy Kuemper
0.875

Statistiques d’équipe
Buts pour
149
3.63 GFG
Tirs pour
1210
29.51 Avg
Pourcentage en avantage numérique
25.5%
35 GF
Début de zone offensive
34.8%
Buts contre
180
4.39 GAA
Tirs contre
1333
32.51 Avg
Pourcentage en désavantage numérique
76.6%%
33 GA
Début de la zone défensive
37.6%
Informations de l'équipe

Directeur généralTony Roy
EntraîneurAlexandre Burrows
DivisionGionta
ConférenceFortunus
Capitaine
Assistant #1
Assistant #2


Informations de l’aréna

Capacité3,000
Assistance2,999
Billets de saison300


Informations de la formation

Équipe Pro25
Équipe Mineure20
Limite contact 45 / 50
Espoirs28


Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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
10textAny 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 SPÂgeContratSalaire moyen
1Josh Williams (R)X100.0070458477788080766771706573676555000233800,000$
2Conor ShearyXX100.00622599837582818070737268789089150003221,000,000$
3Taylor Ward (R)X100.00786079778380817672717162797375450002621,200,000$
4Florian Elias (R)X100.0062458976728280767472696573676655000221800,000$
5Sheldon DriesXXX97.47783578828283858079757568778988150003011,500,000$
6Ilya Usov (R)X100.0076408779808286797673727075706865000233800,000$
7Brayden Tracey (R)XX100.0075257779757781796872716278767855000233850,000$
8Daniil ZharkovX100.0078358780828482826072736878868315000301850,000$
9Reilly SmithXX100.0075358975808177776774736678979815000331850,000$
10Kevin RoyXX100.0054229980708078846072726581727315000312950,000$
11Skyler McKenzie (R)X100.00663588847482797763727268716968550002621,600,000$
12Nick BaptisteX100.0081358781878582806573736874747315000292850,000$
13Jack JohnsonX100.00834377738288878250776787779999150003721,750,000$
14Jonathon BlumX100.0075379177777676765075678776999915000351850,000$
15Sam JardineX100.0089387376808279785076698862898815000311950,000$
16Marcus BjörkX100.00833078788484797753736685627575550002721,500,000$
17Dylan OlsenX100.00874776788080787850737087759999150003321,100,000$
18Taylor DohertyX100.0094447470927771735072659355999915000332850,000$
19Matthew FinnX100.0086407979818274775074648663929015000301800,000$
20Tyler CumaX100.0083357874777674785175658860919115000341950,000$
Rayé
1Kai Uchacz (R)X100.0078307475817679747470716372606065000213850,000$
2Matt SchmalzXX100.0088457773817768737370686567656435000282850,000$
MOYENNE D’ÉQUIPE99.867738837880817978627370747282813500
Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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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10textAny 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 SPÂgeContratSalaire moyen
1Anders Lindback99.0080818594888587848587879899150003611,250,000$
2Darcy Kuemper100.008481848789878986868887858715000341950,000$
3Andrew Hammond100.008382848686878985868990828315000361850,000$
Rayé
MOYENNE D’ÉQUIPE99.67828184898886888586888888901500
Nom de l’entraîneur PH DF OF PD EX LD PO CNT Âge Contrat Salaire
Alexandre Burrows81747268677570CAN4331,000,000$


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PriorityTypeDescription
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
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
# Nom du joueur POSGP 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
1Conor ShearyLW/RW41202444-4001736108346118.52%1782120.04791619108213141340049.63%135535011.0714000140
2Sheldon DriesC/LW/RW36142539-212004939118407011.86%1182722.995914259711241230252.08%2887314000.9401000211
3Daniil ZharkovLW41142539-17203240119416911.76%884420.5941115201071128741144.10%4155610000.9201000311
4Brayden TraceyC/LW4114183253206835120446511.67%671217.38000000000224044.32%555596000.9003000321
5Jack JohnsonD41121527-18400969471222616.90%70102625.038412231250003113210.00%0870000.5300000202
6Skyler McKenzieLW407192646025208642588.14%763215.810442186000001158.33%246011000.8212000101
7Ilya UsovC41141125-2380544189206115.73%2478319.1135820971122401148.18%2204412000.6401000021
8Taylor WardRW4171724-318057277530449.33%782420.1108891000000250145.45%66328000.5802000100
9Kevin RoyLW/RW41111324-180083590335512.22%860314.7200001000002057.14%216212000.8012000101
10Tyler CumaD3061016-5300516747192412.77%4273124.391346940003100000.00%0343000.4400000003
11Dylan OlsenD207714-11140355736172119.44%3545922.961451454000040210.00%01025000.6100000210
12Taylor DohertyD3741014-11260558138141410.53%3661116.532131061000034000.00%0939000.4600000011
13Jonathon BlumD3421113-42019813119166.45%4360317.75000314011051000.00%0532000.4300000010
14Marcus BjörkD343811-724049623812217.89%4858317.15224425000139000.00%0840000.3800000000
15Marc StaalD141910-680332924644.17%3529921.39000528022247000.00%0019000.6700000001
16Nick BaptisteRW1446101201332661715.38%216511.8001119000000050.00%20172001.2100000011
17Sam JardineD39279-220061613221116.25%3049712.76000221000037000.00%01326000.3600000000
18Matt SchmalzC/RW41268-81805128278177.41%446611.3800001000000054.72%26567000.3400000000
19Reilly SmithLW/RW72243206150240.00%0628.9100000000001038.89%3610001.2800000001
20Florian EliasC41033-800817174120.00%42466.00000140003420048.46%130102000.2400000000
21Josh WilliamsRW41202-520917138415.38%92435.9520231700000010.00%137000.1601000000
22Kai UchaczC410220601030200.00%1771.8901101000000030.77%1330000.5200000000
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne756148248396-1582800806874121044267212.23%4471212316.04356297186106057124092914947.69%2189535390010.65317000161415
Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
# Nom du gardien Nom de l’équipeGP W L OTL PCT GAA MP PIM SO GA SA SAR A EG PS % PSA ST BG S1 S2 S3
1Anders LindbackManitoba Moose (WPG)30101520.8624.49148340111807417100.733152910101
2Darcy KuemperManitoba Moose (WPG)215720.8753.989950066526275100.00021229100
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne51152240.8674.29247840177133369220174139201


Nom du joueur POS Âge Date de naissance Termes Contrat Cap % Année 2024Année 2025Année 2026Année 2027Année 2028Année 2029Année 2030
Attaquant
Brayden TraceyC/LW232001-01-02TW 30.00%850,000$850,000$850,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Conor ShearyLW/RW321992-01-22TW 20.00%1,000,000$1,000,000$UFA [Age: 34]
Daniil ZharkovLW301994-01-22TW 10.00%850,000$UFA [Age: 31]
Florian EliasC222002-01-02TW 10.00%800,000$RFA ( Groupe: 1 )[Age: 23]
Ilya UsovC232001-01-02TW 30.00%800,000$800,000$800,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Josh WilliamsRW232001-01-02TW 30.00%800,000$800,000$800,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Kai UchaczC212003-01-02TW 30.00%850,000$850,000$850,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 24]
Kevin RoyLW/RW311993-01-22TW 20.00%950,000$950,000$UFA [Age: 33]
Matt SchmalzC/RW281996-01-22TW 20.00%850,000$850,000$UFA [Age: 30]
Nick BaptisteRW291995-01-22TW 20.00%850,000$850,000$UFA [Age: 31]
Reilly SmithLW/RW331991-01-22TW 10.00%850,000$UFA [Age: 34]
Sheldon DriesC/LW/RW301994-01-02TW 10.00%1,500,000$UFA [Age: 31]
Skyler McKenzieLW261998-01-22TW 20.00%1,600,000$1,600,000$UFA [Age: 28]
Taylor WardRW261998-01-02TW 20.00%1,200,000$1,200,000$UFA [Age: 28]
MOYENNE (14)26.930.00%0$9,750,000$3,300,000$0$0$0$0$
Défenseur
Dylan OlsenD331991-01-22TW 20.00%1,100,000$1,100,000$UFA [Age: 35]
Jack JohnsonD371987-01-22TW 20.00%1,750,000$1,750,000$UFA [Age: 39]
Jonathon BlumD351989-01-22TW 10.00%850,000$UFA [Age: 36]
Marcus BjörkD271997-01-02TW 20.00%1,500,000$1,500,000$UFA [Age: 29]
Matthew FinnD301994-01-22TW 10.00%800,000$UFA [Age: 31]
Sam JardineD311993-01-22TW 10.00%950,000$UFA [Age: 32]
Taylor DohertyD331991-01-22TW 20.00%850,000$850,000$UFA [Age: 35]
Tyler CumaD341990-01-22TW 10.00%950,000$UFA [Age: 35]
MOYENNE (8)32.500.00%0$5,200,000$0$0$0$0$0$
Gardiens
Anders LindbackG361988-01-22TW 10.00%1,250,000$UFA [Age: 37]
Andrew HammondG361988-01-22TW 10.00%850,000$UFA [Age: 37]
Darcy KuemperG341990-01-22TW 10.00%950,000$UFA [Age: 35]

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
1Daniil ZharkovReilly SmithConor Sheary25122
2Florian EliasIlya UsovNick Baptiste25122
3Kevin RoyBrayden TraceyTaylor Ward25122
4Daniil ZharkovFlorian EliasJosh Williams25122
Défense à 5 contre 5
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Jack JohnsonDylan Olsen25122
2Sam JardineTaylor Doherty25122
3Marcus BjörkJosh Williams25122
4Jack JohnsonDylan Olsen25122
Attaque en avantage numérique
Ligne # Ailier gauche Centre Ailier droit % temps PHY DF OF
1Daniil ZharkovNick BaptisteConor Sheary60122
2Josh WilliamsIlya UsovTaylor Ward40122
Défense en avantage numérique
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Jack JohnsonDylan Olsen60122
2Sam JardineMarcus Björk40122
Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne # Centre Ailier % temps PHY DF OF
1Taylor WardDaniil Zharkov60122
2Conor ShearyIlya Usov40122
Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Jack JohnsonDylan Olsen60122
2Sam JardineMarcus Björk40122
3 joueurs en désavantage numérique
Ligne # Ailier % temps PHY DF OF Défense Défense % temps PHY DF OF
1Conor Sheary60122Jack JohnsonDylan Olsen60122
2Daniil Zharkov40122Sam JardineMarcus Björk40122
Attaque à 4 contre 4
Ligne # Centre Ailier % temps PHY DF OF
1Taylor WardDaniil Zharkov60122
2Conor ShearyIlya Usov40122
Défense à 4 contre 4
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Jack JohnsonDylan Olsen60122
2Sam JardineTaylor Doherty40122
Attaque dernière minute
Ailier gauche Centre Ailier droit Défense Défense
Daniil ZharkovNick BaptisteConor ShearyJack JohnsonDylan Olsen
Défense dernière minute
Ailier gauche Centre Ailier droit Défense Défense
Daniil ZharkovNick BaptisteConor ShearyJack JohnsonDylan Olsen
Attaquants supplémentaires
Normal Avantage numérique Désavantage numérique
, , Taylor Ward, Taylor Ward
Défenseurs supplémentaires
Normal Avantage numérique Désavantage numérique
Marcus Björk, Sam Jardine, Dylan OlsenMarcus BjörkSam Jardine, Jack Johnson
Tirs de pénalité
Josh Williams, Daniil Zharkov, Conor Sheary, Taylor Ward, Ilya Usov
Gardien
#1 : Anders Lindback, #2 : Darcy Kuemper, #3 : Andrew Hammond
Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Nick Baptiste, Daniil Zharkov, Conor Sheary, , Ilya Usov, Florian Elias, Florian Elias, Taylor Ward, Brayden Tracey, Kevin Roy, Josh Williams
Lignes de défense personnalisées en prolongation
Jack Johnson, Dylan Olsen, Sam Jardine, Taylor Doherty, Marcus Björk


Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
TotalDomicileVisiteur
# 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
1Albany Devils2110000013112110000007341010000068-220.5001325380051524536341038940028752812379666.67%6183.33%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
2Binghamton Senators11000000615000000000001100000061521.0006121800515245331410389400283792154125.00%10100.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
3Bridgeport Sound Tigers321000001275110000005232110000075240.66712203200515245392410389400287730185215320.00%9188.89%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
4Charlotte Checkers20200000412-81010000015-41010000037-400.000459005152453614103894002866258317114.29%4325.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
5Chicoutimi Saguenéens1010000046-21010000046-20000000000000.00046100051524533841038940028291210245120.00%5180.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
6Chisinau Pelicans211000001113-2110000007431010000049-520.5001115260051524535441038940028732522364125.00%11463.64%136675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
7Connecticut Whale522001001719-242100100141311010000036-350.50017294600515245315441038940028139673810916318.75%19384.21%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
8Danbury Trashers1010000015-41010000015-40000000000000.000123005152453364103894002833111020200.00%5260.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
9Gatineau Olympiques1010000027-5000000000001010000027-500.000235005152453224103894002835842411100.00%20100.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
10Grand Rapids Griffins1000000134-1000000000001000000134-110.500358005152453254103894002833121227100.00%60100.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
11Henderson Silver Knights20200000812-420200000812-40000000000000.000815230051524535941038940028672122376350.00%11554.55%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
12Houston Aeros1010000029-7000000000001010000029-700.000235005152453324103894002843121017400.00%5340.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
13Lake Erie Monsters11000000633110000006330000000000021.00069150051524532441038940028371162311100.00%3166.67%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
14Laval Chiefs30200001917-81000000156-120200000411-710.16791524005152453914103894002810625166615320.00%7271.43%136675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
15Milwaukee Admirals413000001317-4413000001317-40000000000020.2501319320051524531134103894002811842227813323.08%11190.91%136675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
16Portland Crying Chiwawas11000000835110000008350000000000021.00081523005152453374103894002832104155240.00%20100.00%136675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
17Quebec Stars1010000024-2000000000001010000024-200.0002460051524532441038940028288221300.00%110.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
18San Antonio Rampage1000000112-1000000000001000000112-110.50012300515245331410389400284012811100.00%40100.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
19San Jose Barracuda2110000079-2110000004311010000036-320.500711180051524535341038940028701714346233.33%7271.43%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
20Springfield Falcons1010000014-3000000000001010000014-300.00012300515245329410389400283291428500.00%7185.71%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
21The Nuuk Vikings11000000422000000000001100000042221.000471100515245324410389400283414822000%40100.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
22Trois-Rivières Lions21000010963000000000002100001096341.000914230051524536041038940028651914377342.86%7185.71%136675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
23Verdun Junior11000000514110000005140000000000021.000591400515245333410389400283686196116.67%3166.67%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
24Wilkes-Barre/Scranton Penguins1010000016-51010000016-50000000000000.00011200515245324410389400282812223100.00%10100.00%036675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
Total41142200113149180-31221010001018989019412000126091-31340.41514924839700515245312104103894002813334472848061373525.55%1413376.60%536675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
_Since Last GM Reset41142200113149180-31221010001018989019412000126091-31340.41514924839700515245312104103894002813334472848061373525.55%1413376.60%536675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322
_Vs Conference22713001017599-241366001004952-3917000012647-21160.3647513020500515245367141038940028702254160414772025.97%802173.75%136675848.28%38682047.07%29260048.67%865527969341648322

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
4134W11492483971210133344728480600
Tous les matchs
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
4114220113149180
Matchs locaux
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
22101001018989
Matchs extérieurs
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
1941200126091
Derniers 10 matchs
W L OTW OTL SOWSOL
360001
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
1373525.55%1413376.60%5
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
410389400285152453
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
36675848.28%38682047.07%29260048.67%
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
865527969341648322


Derniers matchs joués
Astuces sur les filtres (anglais seulement)
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JourMatch Équipe visiteuse Score Équipe locale Score ST OT SO RI Lien
Jour:2
217Milwaukee Admirals3Manitoba Moose2LSommaire du match
Jour:5
537Connecticut Whale4Manitoba Moose3LXSommaire du match
Jour:9
967Milwaukee Admirals3Manitoba Moose5WSommaire du match
Jour:12
1288Manitoba Moose4Chisinau Pelicans9LSommaire du match
Jour:15
1599Connecticut Whale1Manitoba Moose4WSommaire du match
Jour:17
17110Manitoba Moose2Gatineau Olympiques7LSommaire du match
Jour:19
19130Portland Crying Chiwawas3Manitoba Moose8WSommaire du match
Jour:21
21146Manitoba Moose2Quebec Stars4LSommaire du match
Jour:23
23166Henderson Silver Knights5Manitoba Moose4LSommaire du match
Jour:25
25184Manitoba Moose5Trois-Rivières Lions4WXXSommaire du match
Jour:26
26194Manitoba Moose1Bridgeport Sound Tigers4LSommaire du match
Jour:27
27206Wilkes-Barre/Scranton Penguins6Manitoba Moose1LSommaire du match
Jour:29
29225Manitoba Moose6Albany Devils8LSommaire du match
Jour:31
31240Milwaukee Admirals5Manitoba Moose3LSommaire du match
Jour:37
37268Connecticut Whale2Manitoba Moose3WSommaire du match
Jour:39
39283Manitoba Moose4The Nuuk Vikings2WSommaire du match
Jour:41
41301Connecticut Whale6Manitoba Moose4LSommaire du match
Jour:43
43318Manitoba Moose4Trois-Rivières Lions2WSommaire du match
Jour:44
44332Chisinau Pelicans4Manitoba Moose7WSommaire du match
Jour:47
47351Manitoba Moose1San Antonio Rampage2LXXSommaire du match
Jour:49
49364San Jose Barracuda3Manitoba Moose4WSommaire du match
Jour:51
51382Manitoba Moose3Connecticut Whale6LSommaire du match
Jour:52
52397Manitoba Moose2Laval Chiefs5LSommaire du match
Jour:54
54407Chicoutimi Saguenéens6Manitoba Moose4LSommaire du match
Jour:55
55422Manitoba Moose2Houston Aeros9LSommaire du match
Jour:57
57439Bridgeport Sound Tigers2Manitoba Moose5WSommaire du match
Jour:60
60462Manitoba Moose6Bridgeport Sound Tigers1WSommaire du match
Jour:62
62475Laval Chiefs6Manitoba Moose5LXXSommaire du match
Jour:64
64498Danbury Trashers5Manitoba Moose1LSommaire du match
Jour:68
68519Manitoba Moose6Binghamton Senators1WSommaire du match
Jour:69
69532Henderson Silver Knights7Manitoba Moose4LSommaire du match
Jour:72
72553Manitoba Moose1Springfield Falcons4LSommaire du match
Jour:73
73564Charlotte Checkers5Manitoba Moose1LSommaire du match
Jour:75
75577Manitoba Moose3Charlotte Checkers7LSommaire du match
Jour:78
78597Albany Devils3Manitoba Moose7WSommaire du match
Jour:82
82627Manitoba Moose2Laval Chiefs6LSommaire du match
Jour:83
83632Milwaukee Admirals6Manitoba Moose3LSommaire du match
Jour:86
86658Manitoba Moose3Grand Rapids Griffins4LXXSommaire du match
Jour:88
88662Lake Erie Monsters3Manitoba Moose6WSommaire du match
Jour:90
90670Manitoba Moose3San Jose Barracuda6LSommaire du match
Jour:94
94696Verdun Junior1Manitoba Moose5WSommaire du match
Jour:96
96714Manitoba Moose-Chicoutimi Saguenéens-
Jour:98
98729Binghamton Senators-Manitoba Moose-
Jour:99
99741Manitoba Moose-Charlotte Checkers-
Jour:101
101761Manitoba Moose-Norfolk Admirals-
Jour:103
103769Manitoba Moose-Wilkes-Barre/Scranton Penguins-
Jour:104
104777Portland Crying Chiwawas-Manitoba Moose-
Jour:107
107796Manitoba Moose-Danbury Trashers-
Jour:108
108807Providence Bruins-Manitoba Moose-
Jour:110
110831Manitoba Moose-Chicago Wolves-
Jour:111
111843Danbury Trashers-Manitoba Moose-
Jour:114
114858Manitoba Moose-Norfolk Admirals-
Jour:117
117876Norfolk Admirals-Manitoba Moose-
Jour:119
119895Manitoba Moose-Quebec Stars-
Jour:121
121908Hamilton Bulldogs-Manitoba Moose-
Jour:125
125933San Antonio Rampage-Manitoba Moose-
Jour:127
127949Manitoba Moose-Rochester Americans-
Jour:128
128962Manitoba Moose-San Jose Barracuda-
Jour:129
129968Manitoba Moose-Chicago Wolves-
Jour:131
131983Norfolk Admirals-Manitoba Moose-
Jour:134
1341006Rochester Americans-Manitoba Moose-
Jour:136
1361024Manitoba Moose-Gatineau Olympiques-
Jour:138
1381037Blainville-Boisbriand Armada-Manitoba Moose-
Jour:141
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
1411055Manitoba Moose-Quebec Stars-
Jour:143
1431068Wilkes-Barre/Scranton Penguins-Manitoba Moose-
Jour:146
1461086Manitoba Moose-Providence Bruins-
Jour:149
1491103Springfield Falcons-Manitoba Moose-
Jour:151
1511112Manitoba Moose-Rochester Americans-
Jour:152
1521134Manitoba Moose-Chisinau Pelicans-
Jour:154
1541144Blainville-Boisbriand Armada-Manitoba Moose-
Jour:156
1561161Manitoba Moose-Chisinau Pelicans-
Jour:157
1571167Manitoba Moose-Gatineau Olympiques-
Jour:159
1591180Wilkes-Barre/Scranton Penguins-Manitoba Moose-
Jour:162
1621197Manitoba Moose-Hamilton Bulldogs-
Jour:163
1631213Joliette Sportif-Manitoba Moose-
Jour:166
1661230Manitoba Moose-Henderson Silver Knights-
Jour:168
1681246The Nuuk Vikings-Manitoba Moose-
Jour:170
1701258Manitoba Moose-Portland Crying Chiwawas-
Jour:174
1741280Houston Aeros-Manitoba Moose-
Jour:175
1751285Manitoba Moose-Roberval Dwarfs-
Jour:179
1791316The Nuuk Vikings-Manitoba Moose-
Jour:183
1831344Joliette Sportif-Manitoba Moose-



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




Manitoba Moose Leaders statistiques des joueurs (saison régulière)

# 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

Manitoba Moose Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

# Nom du gardien GP W L OTL PCT GAA MP PIM SO GA SA SAR A EG PS % PSA

Manitoba Moose Statistiques de l'Équipe de Carrière

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

Manitoba Moose Leaders statistiques des joueurs (séries éliminatoires)

# 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

Manitoba Moose Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

# Nom du gardien GP W L OTL PCT GAA MP PIM SO GA SA SAR A EG PS % PSA