Day : 25
BUF - 2
WSH - 5
EDM - 4
SEA - 2
TOR - 5
QUE - 6
DET - 2
STL - 1
MIN - 4
NYR - 3
PHI - 3
CAR - 4
BOS - 3
CLB - 1
DAL - 5
WPG - 3
VEG - 5
ANH - 1
MTL - 4
FLA - 2
LAV - 1
QUE - 2
SJS - 2
PAR - 8
NOR - 0
GAT - 2
LKE - 3
POR - 2
VER - 3
NUU - 4
ALB - 1
ROB - 2
CHP - 1
BNG - 3
BRI - 2
CHA - 6
MAN - 5
TRL - 4
CTW - 2
BBA - 3
RCH - 6
SPR - 5
SAR - 2
HAM - 7
Day : 26
(3-10-0) - L2
(2-10-1) - L1
(8-3-0) - L1
(5-4-1) - W2
(7-3-0) - W1
(10-0-0) - W10
(5-7-0) - W2
(7-1-2) - SOL1
(4-8-1) - L1
(2-6-3) - W1
(4-7-1) - L2
(7-4-0) - W4
(5-5-1) - W1
(6-4-1) - L3
(7-4-0) - L2
(7-4-0) - W3
(7-4-2) - W4
(5-6-1) - L1
(10-2-1) - W1
(4-8-0) - W1
(6-4-1) - W3
(6-6-0) - W1
(4-6-0) - L2
(4-4-1) - L2
(3-9-0) - L3
(3-4-2) - OTL1
(6-5-1) - W2
(6-6-1) - W2
(4-6-2) - W1
(4-7-0) - L1
(6-5-0) - L1
(6-2-1) - W6
(4-5-1) - W1
(4-8-3) - L1
(6-3-1) - OTL1
(6-4-1) - L1
(3-8-0) - W1
(3-7-2) - W1
(8-3-0) - W1
(8-2-0) - L1

Manitoba Moose
GP: 10 | W: 4 | L: 5 | OTL: 1 | P: 9
GF: 39 | GA: 43 | PP%: 28.57% | PK%: 71.43%
DG: Tony Roy | Morale : 50 | Moyenne d’équipe : N/A
Prochains matchs #194 vs Bridgeport Sound Tigers
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Centre de jeu
Henderson Silver Knights
8-3-0, 16pts
5
FINAL
4 Manitoba Moose
4-5-1, 9pts
Team Stats
W6SéquenceW1
6-0-0Fiche domicile3-2-1
2-3-0Fiche domicile1-3-0
8-2-0Derniers 10 matchs4-5-1
5.00Buts par match 3.90
4.09Buts contre par match 4.30
23.08%Pourcentage en avantage numérique28.57%
77.14%Pourcentage en désavantage numérique71.43%
Manitoba Moose
4-5-1, 9pts
5
FINAL
4 Trois-Rivières Lions
6-3-3, 15pts
Team Stats
W1SéquenceSOL1
3-2-1Fiche domicile4-1-1
1-3-0Fiche domicile2-2-2
4-5-1Derniers 10 matchs5-2-3
3.90Buts par match 4.58
4.30Buts contre par match 4.08
28.57%Pourcentage en avantage numérique24.49%
71.43%Pourcentage en désavantage numérique75.00%
Manitoba Moose
4-5-1, 9pts
Jour 26
Bridgeport Sound Tigers
2-8-3, 7pts
Statistiques d’équipe
W1SéquenceL1
3-2-1Fiche domicile1-3-1
1-3-0Fiche visiteur1-5-2
4-5-110 derniers matchs2-6-2
3.90Buts par match 2.85
4.30Buts contre par match 2.85
28.57%Pourcentage en avantage numérique21.43%
71.43%Pourcentage en désavantage numérique79.07%
Wilkes-Barre/Scranton Penguins
6-4-1, 13pts
Jour 27
Manitoba Moose
4-5-1, 9pts
Statistiques d’équipe
W3SéquenceW1
5-0-1Fiche domicile3-2-1
1-4-0Fiche visiteur1-3-0
5-4-110 derniers matchs4-5-1
4.82Buts par match 3.90
3.18Buts contre par match 3.90
40.00%Pourcentage en avantage numérique28.57%
75.00%Pourcentage en désavantage numérique71.43%
Manitoba Moose
4-5-1, 9pts
Jour 29
Albany Devils
3-9-0, 6pts
Statistiques d’équipe
W1SéquenceL3
3-2-1Fiche domicile2-3-0
1-3-0Fiche visiteur1-6-0
4-5-110 derniers matchs3-7-0
3.90Buts par match 2.75
4.30Buts contre par match 2.75
28.57%Pourcentage en avantage numérique26.09%
71.43%Pourcentage en désavantage numérique68.33%
Meneurs d'équipe
Buts
Sheldon Dries
8
Passes
Daniil Zharkov
8
Points
Sheldon Dries
15
Plus/Moins
Brayden Tracey
7
Victoires
Anders Lindback
4
Pourcentage d’arrêts
Anders Lindback
0.872

Statistiques d’équipe
Buts pour
39
3.90 GFG
Tirs pour
284
28.40 Avg
Pourcentage en avantage numérique
28.6%
8 GF
Début de zone offensive
33.5%
Buts contre
43
4.30 GAA
Tirs contre
317
31.70 Avg
Pourcentage en désavantage numérique
71.4%%
10 GA
Début de la zone défensive
39.0%
Informations de l'équipe

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


Informations de l’aréna

Capacité3,000
Assistance3,000
Billets de saison300


Informations de la formation

Équipe Pro22
Équipe Mineure20
Limite contact 42 / 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 ShearyXX99.00622599837582818070737268789089150003221,000,000$
3Taylor Ward (R)X99.00786079778380817672717162797375450002621,200,000$
4Florian Elias (R)X100.0062458976728280767472696573676655000221800,000$
5Sheldon DriesXXX99.00783578828283858079757568778988150003011,500,000$
6Ilya Usov (R)X99.0076408779808286797673727075706865000233800,000$
7Brayden Tracey (R)XX99.0075257779757781796872716278767855000233850,000$
8Kai Uchacz (R)X100.0078307475817679747470716372606065000213850,000$
9Daniil ZharkovX99.0078358780828482826072736878868315000301850,000$
10Matt SchmalzXX100.0088457773817768737370686567656435000282850,000$
11Kevin RoyXX100.0054229980708078846072726581727315000312950,000$
12Skyler McKenzie (R)X99.00663588847482797763727268716968550002621,600,000$
13Jack JohnsonX99.00834377738288878250776787779999150003721,750,000$
14Jonathon BlumX100.0075379177777676765075678776999915000351850,000$
15Sam JardineX100.0089387376808279785076698862898815000311950,000$
16Marc StaalX99.0089457670808181725071629467999915000371850,000$
17Marcus BjörkX100.00833078788484797753736685627575550002721,500,000$
18Taylor DohertyX100.0094447470927771735072659355999915000332850,000$
19Tyler CumaX99.0083357874777674785175658860919115000341950,000$
Rayé
1Nick BaptisteX100.0081358781878582806573736874747315000292850,000$
MOYENNE D’ÉQUIPE99.507737837780817978637370747280803500
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 CON SK DU EN SZ AG RB SC HS RT PH PS EX LD PO MO OV TA SPÂgeContratSalaire moyen
1Anders Lindback98.0080818594888587848587879899150003611,250,000$
2Darcy Kuemper100.008481848789878986868887858715000341950,000$
Rayé
MOYENNE D’ÉQUIPE99.00828185918986888586888792931500
Nom de l’entraîneur PH DF OF PD EX LD PO CNT Âge Contrat Salaire
Alexandre Burrows81747268677570CAN4331,000,000$


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 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
1Sheldon DriesC/LW/RW108715-86015113492123.53%223623.6241510210111370163.77%69253001.2701000200
2Conor ShearyLW/RW10651110031022101527.27%120920.950330222025410035.90%39191001.0501000010
3Daniil ZharkovLW102810-90091132696.25%120220.260444210002110050.00%138150000.9900000010
4Jack JohnsonD1036931002131134623.08%1723423.47213424000023000.00%0417000.7700000100
5Brayden TraceyC/LW1035871202511367168.33%218218.3000000000051045.51%156184000.8701000010
6Skyler McKenzieLW103584209629161710.34%420020.03011421000001085.71%7182000.8011000000
7Marc StaalD10167-360232415526.67%2921521.51000318011136000.00%0011000.6500000001
8Tyler CumaD103362601527184916.67%1323823.86000123000038000.00%0111000.5000000002
9Kevin RoyLW/RW102460001101591113.33%113813.8400001000001083.33%6142000.8711000100
10Taylor WardRW10235420148189811.11%220120.10011221000000045.45%1182000.5001000000
11Ilya UsovC10235-10001371131018.18%519619.631234160000110147.62%21121000.5100000000
12Jonathon BlumD10224-32071582425.00%1217117.140000000004000.00%0114000.4700000010
13Taylor DohertyD10134-140192212338.33%918518.55101518000014000.00%019000.4300000001
14Matt SchmalzC/RW1003316015138150.00%314814.8900000000000054.22%8322000.4000000000
15Marcus BjörkD10011-3140141410360.00%1516316.360000000001000.00%047000.1200000000
16Josh WilliamsRW10000000222010.00%0181.830000000000000.00%001000.0000000000
17Sam JardineD8000000100100.00%020.290000000000000.00%000000.0000000000
18Florian EliasC10000000001000.00%0161.6100012000090066.67%900000.0000000000
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne1783864102-157002062222849214313.38%116296116.64813213821322492353251.02%53914287000.6926000444
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)84300.8723.984220028219110100.833680000
2Darcy KuemperManitoba Moose (WPG)40210.8474.9718100159843000.000028000
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne124510.8644.276040043317153106108000


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]
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 (13)26.460.00%0$9,750,000$3,300,000$0$0$0$0$
Défenseur
Jack JohnsonD371987-01-22TW 20.00%1,750,000$1,750,000$UFA [Age: 39]
Jonathon BlumD351989-01-22TW 10.00%850,000$UFA [Age: 36]
Marc StaalD371987-01-22TW 10.00%850,000$UFA [Age: 38]
Marcus BjörkD271997-01-02TW 20.00%1,500,000$1,500,000$UFA [Age: 29]
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 (7)33.430.00%0$4,100,000$0$0$0$0$0$
Gardiens
Anders LindbackG361988-01-22TW 10.00%1,250,000$UFA [Age: 37]
Darcy KuemperG341990-01-22TW 10.00%950,000$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
1Ilya UsovDaniil ZharkovSheldon Dries35014
2Taylor WardBrayden TraceySkyler McKenzie35014
3Conor ShearyMatt SchmalzKevin Roy24131
4Skyler McKenzieSheldon DriesTaylor Ward6140
Défense à 5 contre 5
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Jack JohnsonTyler Cuma40122
2Marc StaalTaylor Doherty30122
3Jonathon BlumMarcus Björk30014
4Jack JohnsonTyler Cuma0122
Attaque en avantage numérique
Ligne # Ailier gauche Centre Ailier droit % temps PHY DF OF
1Daniil ZharkovConor ShearySheldon Dries60014
2Taylor WardIlya UsovSkyler McKenzie40122
Défense en avantage numérique
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Jack JohnsonTyler Cuma60113
2Taylor DohertyMarc Staal40113
Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne # Centre Ailier % temps PHY DF OF
1Sheldon DriesConor Sheary60041
2Daniil ZharkovIlya Usov40122
Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Marc StaalTyler Cuma60131
2Jack JohnsonTaylor Doherty40131
3 joueurs en désavantage numérique
Ligne # Ailier % temps PHY DF OF Défense Défense % temps PHY DF OF
1Sheldon Dries60050Jack JohnsonTyler Cuma60050
2Conor Sheary40050Marcus BjörkJonathon Blum40050
Attaque à 4 contre 4
Ligne # Centre Ailier % temps PHY DF OF
1Conor ShearyTaylor Ward60122
2Daniil ZharkovSheldon Dries40122
Défense à 4 contre 4
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Jack JohnsonTyler Cuma60122
2Jonathon BlumMarcus Björk40122
Attaque dernière minute
Ailier gauche Centre Ailier droit Défense Défense
Conor ShearyDaniil ZharkovSheldon DriesJack JohnsonTyler Cuma
Défense dernière minute
Ailier gauche Centre Ailier droit Défense Défense
Conor ShearyDaniil ZharkovSheldon DriesJack JohnsonTyler Cuma
Attaquants supplémentaires
Normal Avantage numérique Désavantage numérique
Sheldon Dries, Conor Sheary, Daniil ZharkovSheldon Dries, Conor ShearySheldon Dries
Défenseurs supplémentaires
Normal Avantage numérique Désavantage numérique
Tyler Cuma, Jack Johnson, Marc StaalTyler CumaTyler Cuma, Jack Johnson
Tirs de pénalité
Conor Sheary, Brayden Tracey, Skyler McKenzie, Sheldon Dries, Taylor Ward
Gardien
#1 : Anders Lindback, #2 : Darcy Kuemper
Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Brayden Tracey, Matt Schmalz, Daniil Zharkov, Sheldon Dries, Ilya Usov, Josh Williams, Josh Williams, Conor Sheary, Kevin Roy, Taylor Ward, Skyler McKenzie
Lignes de défense personnalisées en prolongation
Jack Johnson, Tyler Cuma, Marc Staal, Taylor Doherty, Jonathon Blum


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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
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3/\d/Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included /\w/mig)
4< <= >= >Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5! or !=Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (=), single (') or double quote (") to exactly not match a filter.
6" or =To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7 -  or  to Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8?Wildcard for a single, non-space character.
8*Wildcard for zero or more non-space characters.
9~Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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
1Chisinau Pelicans1010000049-5000000000001010000049-500.0004610001513102291139376840188173133.33%4325.00%08117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776
2Connecticut Whale21000100752210001007520000000000030.750711180015131025611393768523318507114.29%9277.78%08117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776
3Gatineau Olympiques1010000027-5000000000001010000027-500.000235001513102221139376835842411100.00%20100.00%08117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776
4Henderson Silver Knights1010000045-11010000045-10000000000000.0004711001513102261139376833814182150.00%7357.14%08117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776
5Milwaukee Admirals21100000761211000007610000000000020.500711180015131025911393768612010445240.00%50100.00%08117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776
6Portland Crying Chiwawas11000000835110000008350000000000021.00081523001513102371139376832104155240.00%20100.00%18117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776
7Quebec Stars1010000024-2000000000001010000024-200.0002460015131022411393768288221300.00%110.00%08117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776
8Trois-Rivières Lions10000010541000000000001000001054121.0005712001513102311139376836111017200.00%5180.00%18117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776
Total1035001103943-46320010026197403000101324-1190.4503964103001513102284113937683171167020628828.57%351071.43%28117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776
_Since Last GM Reset1035001103943-46320010026197403000101324-1190.4503964103001513102284113937683171167020628828.57%351071.43%28117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776
_Vs Conference421001001913642100100191360000000000050.6251933520015131021191139376811751368314428.57%18572.22%18117945.25%11520855.29%7914753.74%2131292378415776

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
109W139641032843171167020600
Tous les matchs
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
103501103943
Matchs locaux
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
63201002619
Matchs extérieurs
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
40300101324
Derniers 10 matchs
W L OTW OTL SOWSOL
450100
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
28828.57%351071.43%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
113937681513102
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
8117945.25%11520855.29%7914753.74%
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
2131292378415776


Derniers matchs joués
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7 -  or  to Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
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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 Moose-Bridgeport Sound Tigers-
Jour:27
27206Wilkes-Barre/Scranton Penguins-Manitoba Moose-
Jour:29
29225Manitoba Moose-Albany Devils-
Jour:31
31240Milwaukee Admirals-Manitoba Moose-
Jour:37
37268Connecticut Whale-Manitoba Moose-
Jour:39
39283Manitoba Moose-The Nuuk Vikings-
Jour:41
41301Connecticut Whale-Manitoba Moose-
Jour:43
43318Manitoba Moose-Trois-Rivières Lions-
Jour:44
44332Chisinau Pelicans-Manitoba Moose-
Jour:47
47351Manitoba Moose-San Antonio Rampage-
Jour:49
49364San Jose Barracuda-Manitoba Moose-
Jour:51
51382Manitoba Moose-Connecticut Whale-
Jour:52
52397Manitoba Moose-Laval Chiefs-
Jour:54
54407Chicoutimi Saguenéens-Manitoba Moose-
Jour:55
55422Manitoba Moose-Houston Aeros-
Jour:57
57439Bridgeport Sound Tigers-Manitoba Moose-
Jour:60
60462Manitoba Moose-Bridgeport Sound Tigers-
Jour:62
62475Laval Chiefs-Manitoba Moose-
Jour:64
64498Danbury Trashers-Manitoba Moose-
Jour:68
68519Manitoba Moose-Binghamton Senators-
Jour:69
69532Henderson Silver Knights-Manitoba Moose-
Jour:72
72553Manitoba Moose-Springfield Falcons-
Jour:73
73564Charlotte Checkers-Manitoba Moose-
Jour:75
75577Manitoba Moose-Charlotte Checkers-
Jour:78
78597Albany Devils-Manitoba Moose-
Jour:82
82627Manitoba Moose-Laval Chiefs-
Jour:83
83632Milwaukee Admirals-Manitoba Moose-
Jour:86
86658Manitoba Moose-Grand Rapids Griffins-
Jour:88
88662Lake Erie Monsters-Manitoba Moose-
Jour:90
90670Manitoba Moose-San Jose Barracuda-
Jour:94
94696Verdun Junior-Manitoba Moose-
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