Day : 34
NYI - 3
WSH - 10
PIT - 4
NJD - 1
NSH - 2
WPG - 1
CHI - 6
ROB - 5
CHP - 3
HOU - 6
CHI - 8
LKE - 2
SJS - 2
DAN - 3
Day : 35
(9-4-2) - OTL1
(6-7-0) - W3
(10-6-1) - L1
(10-2-2) - W1
(7-7-1) - L1
(3-7-4) - OTL1
(9-7-0) - W2
(7-6-1) - W2
(9-6-0) - L1
(10-3-1) - L1
(13-2-2) - W3
(8-5-2) - OTL1
(1-12-3) - L5
(6-7-2) - L1
(12-4-1) - L2
(10-5-0) - W1
(9-6-1) - W2
(11-4-0) - W1
(6-8-2) - W2
(10-5-0) - L1
(7-7-2) - OTL1
(7-9-0) - W1
(8-7-2) - L2
(8-10-1) - L2
(9-6-0) - W1
(9-10-3) - W1
(6-8-2) - W1
(6-2-0) - W5

Connecticut Whale
GP: 16 | W: 12 | L: 3 | OTL: 1 | P: 25
GF: 69 | GA: 50 | PP%: 25.93% | PK%: 85.71%
DG: Francis Bérubé | Morale : 50 | Moyenne d’équipe : N/A
Prochains matchs #268 vs Manitoba Moose
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Centre de jeu
Connecticut Whale
12-3-1, 25pts
4
FINAL
3 Chisinau Pelicans
7-6-3, 17pts
Team Stats
W4SéquenceL1
8-0-0Fiche domicile4-2-2
4-3-1Fiche domicile3-4-1
8-1-1Derniers 10 matchs3-4-3
4.31Buts par match 3.25
3.13Buts contre par match 3.75
25.93%Pourcentage en avantage numérique18.75%
85.71%Pourcentage en désavantage numérique75.00%
Danbury Trashers
7-8-2, 16pts
1
FINAL
4 Connecticut Whale
12-3-1, 25pts
Team Stats
W1SéquenceW4
5-2-1Fiche domicile8-0-0
2-6-1Fiche domicile4-3-1
3-6-1Derniers 10 matchs8-1-1
3.71Buts par match 4.31
4.18Buts contre par match 3.13
19.61%Pourcentage en avantage numérique25.93%
77.97%Pourcentage en désavantage numérique85.71%
Connecticut Whale
12-3-1, 25pts
Jour 37
Manitoba Moose
4-9-1, 9pts
Statistiques d’équipe
W4SéquenceL4
8-0-0Fiche domicile3-4-1
4-3-1Fiche visiteur1-5-0
8-1-110 derniers matchs3-7-0
4.31Buts par match 3.57
3.13Buts contre par match 3.57
25.93%Pourcentage en avantage numérique27.27%
85.71%Pourcentage en désavantage numérique75.56%
Providence Bruins
8-7-2, 18pts
Jour 39
Connecticut Whale
12-3-1, 25pts
Statistiques d’équipe
L2SéquenceW4
6-1-0Fiche domicile8-0-0
2-6-2Fiche visiteur4-3-1
4-5-110 derniers matchs8-1-1
4.88Buts par match 4.31
3.76Buts contre par match 4.31
22.22%Pourcentage en avantage numérique25.93%
71.43%Pourcentage en désavantage numérique85.71%
Connecticut Whale
12-3-1, 25pts
Jour 41
Manitoba Moose
4-9-1, 9pts
Statistiques d’équipe
W4SéquenceL4
8-0-0Fiche domicile3-4-1
4-3-1Fiche visiteur1-5-0
8-1-110 derniers matchs3-7-0
4.31Buts par match 3.57
3.13Buts contre par match 3.57
25.93%Pourcentage en avantage numérique27.27%
85.71%Pourcentage en désavantage numérique75.56%
Meneurs d'équipe
Buts
Dominik Bokk
12
Passes
JJ Peterka
16
Points
JJ Peterka
26
Plus/Moins
Dominik Bokk
11
Victoires
Felix Sandström
8
Pourcentage d’arrêts
Felix Sandström
0.898

Statistiques d’équipe
Buts pour
69
4.31 GFG
Tirs pour
520
32.50 Avg
Pourcentage en avantage numérique
25.9%
14 GF
Début de zone offensive
34.9%
Buts contre
50
3.13 GAA
Tirs contre
464
29.00 Avg
Pourcentage en désavantage numérique
85.7%%
8 GA
Début de la zone défensive
38.6%
Informations de l'équipe

Directeur généralFrancis Bérubé
EntraîneurDave Hakstol
DivisionNilan
ConférenceFortunus
CapitaineMattias Ekholm
Assistant #1Jonathan Audy-Marchessault
Assistant #2JJ Peterka


Informations de l’aréna

Capacité3,000
Assistance2,980
Billets de saison300


Informations de la formation

Équipe Pro24
Équipe Mineure18
Limite contact 42 / 50
Espoirs39


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
1Walker DuehrX100.00865077798680817873747570757578650002731,500,000$
2Lauri Pajuniemi (R)X100.0072308278817781787273726883747155000252950,000$
3Aidan Dudas (R)X100.0067378479718176757171707371687865000242850,000$
4Glenn GawdinXX100.00824081798083837971727269717575550002731,050,000$
5Marcus Sylvegård (R)X100.0083307383828381797174736879706865000251950,000$
6JJ Peterka (A)XXX100.0067258585788385857278786782787985000222950,000$
7Nick Robertson (R)X100.00712595817683778475767768837572750002311,500,000$
8Dakota JoshuaX100.00814081798182828075747369737779550002811,200,000$
9Ryan StromeXX100.0071338683778379857673746584999915000311950,000$
10Jonathan Audy-Marchessault (A)XXX100.0070358576727673757671726676899215000341900,000$
11Trent FredericXX100.00884078818683808073727368727070650002631,500,000$
12Dominik Bokk (R)XX100.00733396847986808364757566767677750002412,000,000$
13Drew Helleson (R)X100.0077257476818581765074678564727565000233850,000$
14Scott Walford (R)X100.00914476768884837750746787637685650002511,250,000$
15William LagessonX100.00884578768580727650716486617876550002811,500,000$
16Declan Chisholm (R)X100.00834079798184877850756685637075650002421,500,000$
17Filip Westerlund (R)X100.0066358776727964745067628355656455000252800,000$
18Josh MahuraX97.78793381808180717950756587637876650002611,600,000$
Rayé
1Cam Hillis (R)X100.0062308077668167757469687171637255000242850,000$
2Vladislav GavrikovX97.56864088778682817850736788608577550002911,900,000$
3Mattias Ekholm (C)X94.06773388737875727550716486609191705000341950,000$
MOYENNE D’ÉQUIPE99.437735837979817879647370757176788500
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
1Stuart Skinner (R)100.00858384868586858685868579736500N02621,467,000$
2Clay Stevenson (R)100.008383848787868785868585717085000251850,000$
3Felix Sandström100.0085818484888787888788867071850002732,000,000$
Rayé
MOYENNE D’ÉQUIPE100.00848284868786868686868573717500
Nom de l’entraîneur PH DF OF PD EX LD PO CNT Âge Contrat Salaire
Dave Hakstol83848282848270USA5531,500,000$


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
1JJ PeterkaC/LW/RW16101626112010946202921.74%625215.755491248000130148.57%70360012.0601000320
2Dominik BokkLW/RW1612820112014856182121.43%224615.381341549000002171.43%7241011.6300000223
3Nick RobertsonLW16981750013445202520.00%223614.774261049000002050.00%28244001.4401000121
4Ryan StromeC/RW16511161000101324191720.83%323414.65123537000001051.43%140174001.3701000021
5Walker DuehrRW1631013310025172991710.34%1029118.210333370001590172.22%18174000.8900000000
6Scott WalfordD16210127180383523978.70%2634321.46011236101249100.00%0214000.7000000011
7Dakota JoshuaC167512560301541112117.07%124715.442137370112161155.56%162172000.9700000112
8Marcus SylvegårdRW16549240251134151714.71%519712.3600010000001057.14%7221000.9100000020
9Declan ChisholmD16279512017172091210.00%1629818.64134750000114100.00%0215000.6000000000
10Trent FredericC/LW1644826017936121711.11%121913.73000001011160050.00%12203000.7300000001
11Drew HellesonD161671802527199115.26%1630619.14044650000022000.00%0317000.4600000100
12Glenn GawdinC/RW1634724018163092210.00%321613.52000000000182049.34%152112000.6500000100
13Lauri PajuniemiRW16325-54012619132015.79%319111.9600000000000050.00%10174000.5200000000
14William LagessonD1023521401723134715.38%1820720.7500000000016010.00%0010000.4800000001
15Aidan DudasC16134-5401330255154.00%426716.73000000112691048.76%242194000.3000000000
16Vladislav GavrikovD140333402332237130.00%2635425.32011330000048000.00%0216000.1700000000
17Josh MahuraD14033560172113650.00%1724717.7100006000026000.00%0114000.2400000000
18Mattias EkholmD5022-1202103030.00%1010120.2900000011011000.00%004000.3900000000
19Filip WesterlundD5022300056010.00%77915.810000000000000.00%002000.5100000000
20Jonathan Audy-MarchessaultC/LW/RW16011-520144156190.00%019111.9800000000000037.50%8223000.1000000000
21Cam HillisC4000000000000.00%000.190000000000000.00%000000.0000000000
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne2926911218161108034031252020129913.27%176473116.20142438714342351037212551.29%856256124020.770300091210
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
1Felix SandströmConnecticut Whale (NYR)118110.8983.006404032315150000.5002106000
2Clay StevensonConnecticut Whale (NYR)64200.8863.09330001714972000.0000610000
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne1712310.8943.0397040494642220021616000


Nom du joueur POS Âge Date de naissance Termes Contrat Cap % Année 2024Année 2025Année 2026Année 2027Année 2028Année 2029Année 2030
Attaquant
Aidan DudasC242000-01-02TW 20.00%850,000$850,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Cam HillisC242000-01-02TW 20.00%850,000$850,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Dakota JoshuaC281996-01-02TW 10.00%1,200,000$UFA [Age: 29]
Dominik BokkLW/RW242000-01-22TW 10.00%2,000,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 25]
Glenn GawdinC/RW271997-01-02TW 30.00%1,050,000$1,050,000$1,050,000$UFA [Age: 30]
JJ PeterkaC/LW/RW222002-01-02TW 20.00%950,000$950,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 24]
Jonathan Audy-MarchessaultC/LW/RW341990-01-22TW 10.00%900,000$UFA [Age: 35]
Lauri PajuniemiRW251999-01-02TW 20.00%950,000$950,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Marcus SylvegårdRW251999-01-02TW 10.00%950,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Nick RobertsonLW232001-01-02TW 10.00%1,500,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 24]
Ryan StromeC/RW311993-01-22TW 10.00%950,000$UFA [Age: 32]
Trent FredericC/LW261998-01-22TW 30.00%1,500,000$1,500,000$1,500,000$UFA [Age: 29]
Walker DuehrRW271997-01-02TW 30.00%1,500,000$1,500,000$1,500,000$UFA [Age: 30]
MOYENNE (13)26.150.00%0$7,650,000$4,050,000$0$0$0$0$
Défenseur
Declan ChisholmD242000-01-02TW 20.00%1,500,000$1,500,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Drew HellesonD232001-01-02TW 30.00%850,000$850,000$850,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Filip WesterlundD251999-01-22TW 20.00%800,000$800,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Josh MahuraD261998-01-22TW 10.00%1,600,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Mattias EkholmD341990-01-22IN TW 10.00%950,000$UFA [Age: 35]
Scott WalfordD251999-01-22TW 10.00%1,250,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Vladislav GavrikovD291995-01-02TW 10.00%1,900,000$UFA [Age: 30]
William LagessonD281996-01-02TW 10.00%1,500,000$UFA [Age: 29]
MOYENNE (8)26.750.00%0$3,150,000$850,000$0$0$0$0$
Gardiens
Clay StevensonG251999-01-02TW 10.00%850,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Felix SandströmG271997-01-22TW 30.00%2,000,000$2,000,000$2,000,000$UFA [Age: 30]
Stuart SkinnerG261998-01-02NT TW 20.00%1,467,000$1,467,000$UFA [Age: 28]

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
1JJ PeterkaRyan StromeDominik Bokk25113
2Nick RobertsonDakota JoshuaWalker Duehr25122
3Trent FredericGlenn GawdinMarcus Sylvegård25122
4Jonathan Audy-MarchessaultAidan DudasLauri Pajuniemi25122
Défense à 5 contre 5
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Josh MahuraDrew Helleson25122
2Declan ChisholmScott Walford25122
3Filip WesterlundWilliam Lagesson25122
4Scott WalfordJosh Mahura25122
Attaque en avantage numérique
Ligne # Ailier gauche Centre Ailier droit % temps PHY DF OF
1Nick RobertsonJJ PeterkaDominik Bokk60122
2Ryan StromeDakota JoshuaWalker Duehr40122
Défense en avantage numérique
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Declan ChisholmDrew Helleson60122
2Scott WalfordJosh Mahura40122
Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne # Centre Ailier % temps PHY DF OF
1Aidan DudasWalker Duehr60122
2Dakota JoshuaTrent Frederic40122
Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Drew HellesonScott Walford60122
2Josh MahuraDeclan Chisholm40122
3 joueurs en désavantage numérique
Ligne # Ailier % temps PHY DF OF Défense Défense % temps PHY DF OF
1Aidan Dudas60122Drew HellesonScott Walford60122
2Walker Duehr40122Josh MahuraDeclan Chisholm40122
Attaque à 4 contre 4
Ligne # Centre Ailier % temps PHY DF OF
1Trent FredericMarcus Sylvegård60122
2Aidan DudasLauri Pajuniemi40122
Défense à 4 contre 4
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Josh MahuraDeclan Chisholm60122
2Scott WalfordDrew Helleson40122
Attaque dernière minute
Ailier gauche Centre Ailier droit Défense Défense
Nick RobertsonJJ PeterkaDominik BokkDeclan ChisholmDrew Helleson
Défense dernière minute
Ailier gauche Centre Ailier droit Défense Défense
Trent FredericAidan DudasWalker DuehrDeclan ChisholmScott Walford
Attaquants supplémentaires
Normal Avantage numérique Désavantage numérique
Dominik Bokk, Nick Robertson, JJ PeterkaMarcus Sylvegård, Lauri PajuniemiGlenn Gawdin
Défenseurs supplémentaires
Normal Avantage numérique Désavantage numérique
Declan Chisholm, Josh Mahura, Scott WalfordJosh MahuraDrew Helleson, Declan Chisholm
Tirs de pénalité
Ryan Strome, Nick Robertson, JJ Peterka, Lauri Pajuniemi, Marcus Sylvegård
Gardien
#1 : Clay Stevenson, #2 : Felix Sandström, #3 : Stuart Skinner
Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
JJ Peterka, Nick Robertson, Dominik Bokk, Walker Duehr, Marcus Sylvegård, Ryan Strome, Ryan Strome, Dakota Joshua, Lauri Pajuniemi, Trent Frederic, Aidan Dudas
Lignes de défense personnalisées en prolongation
Josh Mahura, Declan Chisholm, Drew Helleson, Scott Walford, William Lagesson


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
1Blainville-Boisbriand Armada20100001412-80000000000020100001412-810.25047110028172046718216216613722818414125.00%9455.56%016029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
2Bridgeport Sound Tigers22000000835110000005141100000032141.0008122000281720468182162166134717640500.00%30100.00%016029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
3Chisinau Pelicans10001000431000000000001000100043121.000461000281720431182162166133121620300.00%30100.00%016029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
4Danbury Trashers330000001761133000000176110000000000061.000172744002817204104182162166138031226810440.00%110100.00%116029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
5Grand Rapids Griffins11000000431110000004310000000000021.0004812002817204351821621661330132256233.33%10100.00%016029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
6Lake Erie Monsters10001000541100010005410000000000021.0005611002817204261821621661338111422200.00%7185.71%016029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
7Manitoba Moose2010100057-2000000000002010100057-220.50058130028172045218216216613562014459222.22%7185.71%016029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
8Norfolk Admirals2110000010640000000000021100000106420.5001017270028172046518216216613511314376233.33%7185.71%016029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
9Trois-Rivières Lions2100100012662100100012660000000000041.0001221330028172047218216216613592216429333.33%8187.50%116029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
Total16830400169501986002000432023823020012630-4250.7816911218100281720452018216216613464176112340541425.93%56885.71%216029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
_Since Last GM Reset16830400169501986002000432023823020012630-4250.7816911218100281720452018216216613464176112340541425.93%56885.71%216029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
_Vs Conference9620100040221844000000227155220100018153140.778406410400281720428918216216613234815619030826.67%28292.86%116029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120
_Vs Division650000001826-82400000097241000000919-10100.83318294700281720418018216216613196724813321523.81%24675.00%016029454.42%16332550.15%11622352.02%376244353127239120

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
1625W46911218152046417611234000
Tous les matchs
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
168340016950
Matchs locaux
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
86020004320
Matchs extérieurs
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
82320012630
Derniers 10 matchs
W L OTW OTL SOWSOL
810001
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
541425.93%56885.71%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
182162166132817204
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
16029454.42%16332550.15%11622352.02%
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
376244353127239120


Derniers matchs joués
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JourMatch Équipe visiteuse Score Équipe locale Score ST OT SO RI Lien
Jour:1
17Connecticut Whale1Norfolk Admirals3LSommaire du match
Jour:2
222Trois-Rivières Lions3Connecticut Whale8WSommaire du match
Jour:5
537Connecticut Whale4Manitoba Moose3WXSommaire du match
Jour:8
859Lake Erie Monsters4Connecticut Whale5WXSommaire du match
Jour:11
1175Danbury Trashers3Connecticut Whale8WSommaire du match
Jour:14
1494Connecticut Whale2Blainville-Boisbriand Armada9LSommaire du match
Jour:15
1599Connecticut Whale1Manitoba Moose4LSommaire du match
Jour:18
18122Grand Rapids Griffins3Connecticut Whale4WSommaire du match
Jour:20
20136Connecticut Whale3Bridgeport Sound Tigers2WSommaire du match
Jour:21
21148Connecticut Whale9Norfolk Admirals3WSommaire du match
Jour:23
23163Trois-Rivières Lions3Connecticut Whale4WXSommaire du match
Jour:25
25185Connecticut Whale2Blainville-Boisbriand Armada3LXXSommaire du match
Jour:27
27200Danbury Trashers2Connecticut Whale5WSommaire du match
Jour:28
28217Bridgeport Sound Tigers1Connecticut Whale5WSommaire du match
Jour:30
30230Connecticut Whale4Chisinau Pelicans3WXSommaire du match
Jour:32
32251Danbury Trashers1Connecticut Whale4WSommaire du match
Jour:37
37268Connecticut Whale-Manitoba Moose-
Jour:39
39285Providence Bruins-Connecticut Whale-
Jour:41
41301Connecticut Whale-Manitoba Moose-
Jour:43
43315Connecticut Whale-Danbury Trashers-
Jour:44
44324Springfield Falcons-Connecticut Whale-
Jour:46
46346Chicago Wolves-Connecticut Whale-
Jour:49
49365Connecticut Whale-The Nuuk Vikings-
Jour:51
51382Manitoba Moose-Connecticut Whale-
Jour:54
54411Providence Bruins-Connecticut Whale-
Jour:56
56424Connecticut Whale-Bridgeport Sound Tigers-
Jour:57
57441Connecticut Whale-Charlotte Checkers-
Jour:59
59453Connecticut Whale-Danbury Trashers-
Jour:60
60459Quebec Stars-Connecticut Whale-
Jour:62
62483Joliette Sportif-Connecticut Whale-
Jour:65
65501Connecticut Whale-Hamilton Bulldogs-
Jour:68
68514Chicago Wolves-Connecticut Whale-
Jour:70
70536Connecticut Whale-Portland Crying Chiwawas-
Jour:71
71548Gatineau Olympiques-Connecticut Whale-
Jour:73
73568Connecticut Whale-Milwaukee Admirals-
Jour:75
75580Norfolk Admirals-Connecticut Whale-
Jour:78
78598Connecticut Whale-Wilkes-Barre/Scranton Penguins-
Jour:81
81616Lake Erie Monsters-Connecticut Whale-
Jour:83
83633Connecticut Whale-Rochester Americans-
Jour:85
85647Henderson Silver Knights-Connecticut Whale-
Jour:89
89669Connecticut Whale-Verdun Junior-
Jour:91
91681Verdun Junior-Connecticut Whale-
Jour:93
93690Connecticut Whale-Providence Bruins-
Jour:95
95705Connecticut Whale-San Jose Barracuda-
Jour:97
97720Chisinau Pelicans-Connecticut Whale-
Jour:99
99734Connecticut Whale-Chicago Wolves-
Jour:100
100749Laval Chiefs-Connecticut Whale-
Jour:103
103771Connecticut Whale-Blainville-Boisbriand Armada-
Jour:104
104784San Antonio Rampage-Connecticut Whale-
Jour:107
107800Connecticut Whale-San Antonio Rampage-
Jour:109
109817Albany Devils-Connecticut Whale-
Jour:110
110830Connecticut Whale-Chisinau Pelicans-
Jour:112
112847Connecticut Whale-Providence Bruins-
Jour:114
114853Rochester Americans-Connecticut Whale-
Jour:117
117874Connecticut Whale-San Antonio Rampage-
Jour:118
118886Charlotte Checkers-Connecticut Whale-
Jour:122
122911Connecticut Whale-Chicoutimi Saguenéens-
Jour:124
124918Connecticut Whale-Henderson Silver Knights-
Jour:125
125928Albany Devils-Connecticut Whale-
Jour:127
127951Roberval Dwarfs-Connecticut Whale-
Jour:129
129971Connecticut Whale-Houston Aeros-
Jour:131
131985Wilkes-Barre/Scranton Penguins-Connecticut Whale-
Jour:135
1351011Grand Rapids Griffins-Connecticut Whale-
Jour:139
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
1391043Houston Aeros-Connecticut Whale-
Jour:143
1431069Trois-Rivières Lions-Connecticut Whale-
Jour:144
1441073Connecticut Whale-Springfield Falcons-
Jour:149
1491101San Jose Barracuda-Connecticut Whale-
Jour:151
1511120Connecticut Whale-Bridgeport Sound Tigers-
Jour:152
1521133Lake Erie Monsters-Connecticut Whale-
Jour:156
1561162Grand Rapids Griffins-Connecticut Whale-
Jour:159
1591178Connecticut Whale-Albany Devils-
Jour:161
1611196Danbury Trashers-Connecticut Whale-
Jour:163
1631208Connecticut Whale-Springfield Falcons-
Jour:165
1651227Danbury Trashers-Connecticut Whale-
Jour:169
1691252Connecticut Whale-Binghamton Senators-
Jour:171
1711260Chicoutimi Saguenéens-Connecticut Whale-
Jour:175
1751286Connecticut Whale-Binghamton Senators-
Jour:177
1771294San Jose Barracuda-Connecticut Whale-
Jour:178
1781304Connecticut Whale-Norfolk Admirals-
Jour:180
1801323Portland Crying Chiwawas-Connecticut Whale-
Jour:182
1821330Connecticut Whale-Norfolk Admirals-
Jour:183
1831336Connecticut Whale-Albany Devils-



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




Connecticut Whale 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

Connecticut Whale 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

Connecticut Whale 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

Connecticut Whale 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

Connecticut Whale 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