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

Centre de jeu
	Charlotte Checkers 26-10-6, 58pts	5	FINAL	2	Danbury Trashers 16-20-5, 37pts

Team Stats
W2	Séquence	W1
13-5-3	Fiche domicile	10-9-3
13-5-3	Fiche domicile	6-11-2
7-1-2	Derniers 10 matchs	4-6-0
4.26	Buts par match	3.39
3.19	Buts contre par match	3.88
24.70%	Pourcentage en avantage numérique	19.05%
81.25%	Pourcentage en désavantage numérique	77.69%

Chicoutimi Saguenéens
16-23-4, 36pts

1

FINAL

3

Danbury Trashers
16-20-5, 37pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
7-12-2	Fiche domicile	10-9-3
9-11-2	Fiche domicile	6-11-2
3-6-1	Derniers 10 matchs	4-6-0
3.28	Buts par match	3.39
4.49	Buts contre par match	3.88
21.13%	Pourcentage en avantage numérique	19.05%
75.80%	Pourcentage en désavantage numérique	77.69%

Danbury Trashers
16-20-5, 37pts

Jour 96

Albany Devils
14-30-0, 28pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W1
10-9-3	Fiche domicile	8-13-0
6-11-2	Fiche visiteur	6-17-0
4-6-0	10 derniers matchs	2-8-0
3.39	Buts par match	3.05
3.88	Buts contre par match	3.05
19.05%	Pourcentage en avantage numérique	16.92%
77.69%	Pourcentage en désavantage numérique	70.16%

Danbury Trashers
16-20-5, 37pts

Jour 97

Milwaukee Admirals
31-6-6, 68pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L1
10-9-3	Fiche domicile	17-1-3
6-11-2	Fiche visiteur	14-5-3
4-6-0	10 derniers matchs	5-3-2
3.39	Buts par match	4.65
3.88	Buts contre par match	4.65
19.05%	Pourcentage en avantage numérique	25.58%
77.69%	Pourcentage en désavantage numérique	83.87%

Trois-Rivières Lions
28-11-4, 60pts

Jour 99

Danbury Trashers
16-20-5, 37pts

Statistiques d’équipe
L3	Séquence	W1
17-3-1	Fiche domicile	10-9-3
11-8-3	Fiche visiteur	6-11-2
7-3-0	10 derniers matchs	4-6-0
4.44	Buts par match	3.39
3.42	Buts contre par match	3.39
21.32%	Pourcentage en avantage numérique	19.05%
74.71%	Pourcentage en désavantage numérique	77.69%

Meneurs d'équipe
	Buts Michael Joly 17	Passes Matt Puempel 22

	Points Michael Joly 32	Plus/Moins Martin Gernat 8

	Victoires Steve Mason 14	Pourcentage d’arrêts Steve Mason 0.882

Statistiques d’équipe
Buts pour 139 3.39 GFG	Tirs pour 1189 29.00 Avg	Pourcentage en avantage numérique 19.0% 24 GF	Début de zone offensive 35.5%
Buts contre 159 3.88 GAA	Tirs contre 1305 31.83 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 77.7%% 29 GA	Début de la zone défensive 38.5%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Mathieu Veilleux
	Entraîneur	Dan Bylsma
	Division	Nilan
	Conférence	Fortunus
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,895
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	26
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	46 / 50
	Espoirs	13

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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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Mike Winther	X				100.00	72	35	89	87	72	80	74	76	78	72	70	65	77	81	81	1	50	0		0	30	2	775,000$
2	Alexander Barabanov			X		100.00	63	28	99	84	77	82	82	78	68	73	73	69	77	75	73	1	50	0		0	30	2	775,000$
3	Mikael Backlund	X		X		100.00	61	35	94	78	79	83	81	77	78	72	71	71	76	99	99	1	50	0		0	35	1	750,000$
4	Tyler Johnson	X	X	X		100.00	47	25	99	79	69	79	78	80	76	75	74	65	81	99	99	1	50	0		0	34	2	900,000$
5	Reid Boucher		X	X		100.00	77	35	91	83	77	78	78	78	64	73	72	69	78	94	93	1	50	0		0	31	2	775,000$
6	Sebastian Collberg		X	X		100.00	75	30	85	82	72	81	77	81	62	74	73	66	80	82	82	1	50	0	N	0	30	2	800,000$
7	Michael Joly			X		100.00	77	33	89	85	79	86	80	81	65	74	74	69	75	86	86	1	50	0	N	0	29	3	900,000$
8	Matt Puempel		X	X		100.00	81	40	87	82	80	81	81	81	70	74	74	67	75	83	84	1	50	0	N	0	31	3	800,000$
9	Alex Iafallo	X	X			100.00	67	30	97	81	76	79	77	78	74	73	73	71	70	87	85	1	50	0	N	0	31	3	800,000$
10	Radovan Bondra		X	X		100.00	87	48	75	74	85	74	69	74	64	69	68	67	66	69	67	3	50	0		0	27	2	800,000$
11	Keegan Kolesar			X		100.00	89	46	78	75	91	78	81	78	65	70	72	65	71	73	73	4	50	0		0	27	2	800,000$
12	Jason Demers				X	100.00	71	35	91	75	77	81	79	78	50	73	63	84	72	99	99	1	50	0	N	0	36	2	775,000$
13	Jordan Gross				X	100.00	75	40	90	78	77	81	74	78	50	71	66	83	65	70	67	70	50	0		0	29	2	775,000$
14	Daniel Brickley				X	100.00	93	43	73	75	87	80	76	76	50	74	70	86	62	73	75	5	50	0		0	29	1	1,500,000$
15	Martin Gernat				X	100.00	81	45	82	74	83	78	70	76	50	73	65	89	53	90	91	1	50	0		0	31	2	900,000$
16	Mark Barberio				X	100.00	83	42	80	76	79	78	75	78	50	73	65	85	63	91	95	1	50	0		0	34	2	775,000$
17	Joey Laleggia				X	100.00	73	35	82	81	75	81	76	82	53	77	74	85	68	87	88	1	50	0	N	0	32	2	1,250,000$
18	Brenden Kichton				X	100.00	80	38	82	75	81	81	81	77	50	73	65	88	59	67	67	5	50	0		0	32	2	775,000$
19	Markus Niemelainen				X	100.00	84	46	78	76	85	79	76	77	50	72	64	87	58	72	70	5	50	0		0	26	1	1,400,000$
20	Chris Martenet				X	100.00	95	46	73	72	92	76	73	71	50	69	64	86	58	74	72	4	50	0		0	28	1	900,000$
Rayé
1	Taro Hirose		X			77.64	65	30	94	87	71	80	75	80	68	76	73	65	74	80	80	6	50	0	N	0	28	3	975,000$
2	Joel Edmundson				X	100.00	95	45	71	72	90	81	78	76	50	72	65	94	62	89	88	1	50	0		0	31	1	900,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					98.95	77	38	85	79	80	80	77	78	61	73	69	76	69	83	82	5	50	0

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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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#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Steve Mason	100.00	83	86	83	89	88	88	93	86	86	89	90	99	99	1	50	0	N	0	36	3	800,000$
2	Frederik Andersen	100.00	85	81	81	87	90	87	88	86	86	89	87	89	86	1	50	0		0	35	1	950,000$
3	David Rittich	100.00	83	83	84	91	89	90	91	89	88	91	88	86	87	1	50	0		0	32	1	800,000$
Rayé
1	Tuukka Rask	100.00	84	79	80	85	93	84	89	85	86	87	88	99	99	1	50	0		0	36	2	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	84	82	82	88	90	87	90	87	87	89	88	93	93	1	50	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Dan Bylsma	79	81	83	80	88	86	70	USA	53	2	1,250,000$

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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	Michael Joly	RW	41	17	15	32	-13	12	0	51	43	104	33	54	16.35%	8	624	15.23	4	6	10	23	112	0	0	0	0	1	3	0	47.22%	504	72	4	0	0	1.02	0	1	0	1	3	0
2	Matt Puempel	LW/RW	41	10	22	32	-16	22	0	74	35	94	27	62	10.64%	15	910	22.20	2	8	10	8	109	0	1	1	7	129	0	0	53.69%	244	42	19	0	0	0.70	1	3	0	2	0	0
3	Mike Winther	C	41	9	22	31	6	8	0	31	32	86	32	51	10.47%	10	759	18.53	0	0	0	0	0	1	1	2	2	37	0	0	51.65%	364	48	9	1	0	0.82	0	0	0	2	2	3
4	Tyler Johnson	C/LW/RW	41	12	18	30	-7	0	0	8	40	92	28	57	13.04%	10	723	17.65	3	4	7	18	97	0	0	0	0	6	1	0	48.86%	481	42	5	0	0	0.83	0	0	0	1	0	1
5	Reid Boucher	LW/RW	41	9	21	30	-7	12	0	86	39	78	32	63	11.54%	11	709	17.29	0	6	6	7	98	0	0	0	0	0	1	1	42.31%	26	64	7	0	0	0.85	0	0	0	2	1	1
6	Taro Hirose	LW	36	11	17	28	-13	4	0	26	27	85	30	56	12.94%	6	690	19.18	3	5	8	12	85	0	0	0	4	52	2	0	44.19%	43	70	4	0	0	0.81	1	2	0	0	2	1
7	Sebastian Collberg	LW/RW	41	9	16	25	1	20	0	56	24	79	37	56	11.39%	13	565	13.78	0	1	1	0	4	0	0	0	0	0	0	0	62.96%	27	74	8	0	0	0.88	0	0	0	0	1	2
8	Mikael Backlund	C/RW	41	6	17	23	-12	2	0	23	40	85	27	54	7.06%	10	719	17.55	2	3	5	16	111	0	0	0	2	42	1	3	57.50%	40	54	18	0	0	0.64	1	1	0	1	0	2
9	Alex Iafallo	C/LW	41	15	8	23	3	2	0	18	56	90	34	51	16.67%	20	693	16.92	1	0	1	1	13	2	1	3	6	148	0	0	50.91%	385	61	21	0	0	0.66	0	0	0	4	0	1
10	Keegan Kolesar	RW	41	9	12	21	3	4	0	38	13	52	20	46	17.31%	9	377	9.20	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	56.25%	16	32	4	0	0	1.11	0	0	0	1	1	2
11	Joey Laleggia	D	31	4	12	16	-9	26	0	44	52	37	18	14	10.81%	46	699	22.58	2	4	6	9	81	0	0	0	1	73	0	0	0.00%	0	18	35	0	0	0.46	0	0	0	0	1	0
12	Jason Demers	D	38	2	13	15	-6	2	0	36	78	41	20	19	4.88%	75	873	23.00	0	0	0	5	60	0	0	0	0	87	1	0	0.00%	0	4	48	0	0	0.34	0	0	0	0	2	0
13	Daniel Brickley	D	34	6	8	14	-11	18	0	50	51	37	17	17	16.22%	35	534	15.73	4	1	5	8	54	0	1	1	2	66	1	0	0.00%	0	5	23	0	0	0.52	0	0	0	0	0	1
14	Alexander Barabanov	RW	38	5	7	12	-3	0	0	3	12	31	15	20	16.13%	3	229	6.05	0	0	0	0	0	0	0	0	0	7	0	0	40.00%	15	21	1	0	0	1.04	1	2	0	0	0	0
15	Martin Gernat	D	32	1	10	11	8	14	0	34	49	42	16	20	2.38%	38	523	16.35	0	1	1	6	26	0	0	0	0	27	1	0	0.00%	0	4	29	0	0	0.42	0	0	0	0	0	0
16	Chris Martenet	D	38	4	7	11	4	30	0	53	56	28	10	15	14.29%	38	469	12.35	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	4	27	0	0	0.47	0	0	0	0	0	2
17	Mark Barberio	D	30	2	8	10	-9	20	0	59	73	43	19	20	4.65%	46	693	23.11	1	2	3	8	72	0	0	0	0	51	0	0	0.00%	0	7	38	0	0	0.29	0	0	0	0	0	1
18	Markus Niemelainen	D	41	4	5	9	-8	24	0	67	84	38	19	19	10.53%	58	763	18.63	2	0	2	11	100	0	0	0	0	92	2	0	0.00%	0	4	34	0	0	0.24	0	0	0	0	0	0
19	Radovan Bondra	LW/RW	19	2	5	7	7	12	0	24	7	15	7	9	13.33%	3	174	9.21	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	44.44%	9	6	3	0	0	0.80	0	0	0	0	1	0
20	Joel Edmundson	D	11	0	2	2	-5	12	0	18	30	17	8	8	0.00%	15	228	20.76	0	0	0	2	23	0	0	0	1	20	0	0	0.00%	0	2	11	0	0	0.18	0	0	0	0	0	0
21	Daniel O'Regan	C	6	0	2	2	3	0	0	2	0	2	0	4	0.00%	0	18	3.13	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0	0	53.33%	15	2	0	0	0	2.13	0	0	0	0	0	0
22	Brenden Kichton	D	20	0	1	1	2	10	0	17	21	12	2	5	0.00%	7	166	8.32	0	0	0	0	0	0	0	0	0	7	0	0	0.00%	0	0	11	0	0	0.12	0	0	0	0	0	0
23	Jordan Gross	D	38	0	0	0	-1	0	0	0	2	1	2	0	0.00%	5	17	0.46	0	0	0	0	3	0	0	0	0	4	0	0	0.00%	0	0	1	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0
24	Ryan Dzingel	C/LW/RW	5	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0.00%	0	4	0.86	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				786	137	248	385	-83	254	0	818	865	1189	453	720	11.52%	481	12171	15.48	24	41	65	134	1056	3	4	7	25	864	14	4	50.02%	2169	636	360	1	0	0.63	4	9	0	14	14	17

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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	SAR	A	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2
1	Steve Mason	Danbury Trashers (PHI)	36	14	18	4	0.882	3.70	1979	4	122	1037	528	0	0.667	9	36	0	1	2
2	Frederik Andersen	Danbury Trashers (PHI)	12	2	2	1	0.868	4.22	483	2	34	258	142	1	0.000	0	5	31	1	0
3	David Rittich	Danbury Trashers (PHI)	1	0	0	0	0.800	4.62	26	0	2	10	4	0	0.000	0	0	5	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			49	16	20	5	0.879	3.81	2489	6	158	1305	674	1		9	41	36	2	2

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
Alex Iafallo	C/LW	31	1993-01-22	NT TW	3	0.00%	800,000$	800,000$	800,000$	UFA [Age: 34]
Alexander Barabanov	RW	30	1994-01-22	TW	2	0.00%	775,000$	775,000$	UFA [Age: 32]
Keegan Kolesar	RW	27	1997-01-22	TW	2	0.00%	800,000$	800,000$	UFA [Age: 29]
Matt Puempel	LW/RW	31	1993-01-22	NT TW	3	0.00%	800,000$	800,000$	800,000$	UFA [Age: 34]
Michael Joly	RW	29	1995-01-22	NT TW	3	0.00%	900,000$	900,000$	900,000$	UFA [Age: 32]
Mikael Backlund	C/RW	35	1989-01-22	TW	1	0.00%	750,000$	UFA [Age: 36]
Mike Winther	C	30	1994-01-22	TW	2	0.00%	775,000$	775,000$	UFA [Age: 32]
Radovan Bondra	LW/RW	27	1997-01-22	TW	2	0.00%	800,000$	800,000$	UFA [Age: 29]
Reid Boucher	LW/RW	31	1993-01-22	TW	2	0.00%	775,000$	775,000$	UFA [Age: 33]
Sebastian Collberg	LW/RW	30	1994-01-22	NT TW	2	0.00%	800,000$	800,000$	UFA [Age: 32]
Taro Hirose	LW	28	1996-01-22	NT IN TW	3	0.00%	975,000$	975,000$	975,000$	UFA [Age: 31]
Tyler Johnson	C/LW/RW	34	1990-01-22	TW	2	0.00%	900,000$	900,000$	UFA [Age: 36]
MOYENNE (12)		30.25				0.00%	0$	9,100,000$	3,475,000$	0$	0$	0$	0$
Défenseur
Brenden Kichton	D	32	1992-01-22	TW	2	0.00%	775,000$	775,000$	UFA [Age: 34]
Chris Martenet	D	28	1996-01-22	TW	1	0.00%	900,000$	UFA [Age: 29]
Daniel Brickley	D	29	1995-01-22	TW	1	0.00%	1,500,000$	UFA [Age: 30]
Jason Demers	D	36	1988-01-02	NT TW	2	0.00%	775,000$	775,000$	UFA [Age: 38]
Joel Edmundson	D	31	1993-01-22	TW	1	0.00%	900,000$	UFA [Age: 32]
Joey Laleggia	D	32	1992-01-22	NT TW	2	0.00%	1,250,000$	1,250,000$	UFA [Age: 34]
Jordan Gross	D	29	1995-01-02	TW	2	0.00%	775,000$	775,000$	UFA [Age: 31]
Mark Barberio	D	34	1990-01-22	TW	2	0.00%	775,000$	775,000$	UFA [Age: 36]
Markus Niemelainen	D	26	1998-01-22	TW	1	0.00%	1,400,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Martin Gernat	D	31	1993-01-22	TW	2	0.00%	900,000$	900,000$	UFA [Age: 33]
MOYENNE (10)		30.80				0.00%	0$	5,250,000$	0$	0$	0$	0$	0$
Gardiens
David Rittich	G	32	1992-01-22	TW	1	0.00%	800,000$	UFA [Age: 33]
Frederik Andersen	G	35	1989-01-22	TW	1	0.00%	950,000$	UFA [Age: 36]
Steve Mason	G	36	1988-01-22	NT TW	3	0.00%	800,000$	800,000$	800,000$	UFA [Age: 39]
Tuukka Rask	G	36	1988-01-22	TW	2	0.00%	775,000$	775,000$	UFA [Age: 38]

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	Matt Puempel	Michael Joly	Mikael Backlund	25	1	2	2
2	Alexander Barabanov	Tyler Johnson	Reid Boucher	25	1	2	2
3	Sebastian Collberg	Alex Iafallo	Mike Winther	25	1	2	2
4	Matt Puempel	Mike Winther	Keegan Kolesar	25	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Martin Gernat	Chris Martenet	25	1	2	2
2	Joey Laleggia	Mark Barberio	25	1	2	2
3	Markus Niemelainen	Jason Demers	25	1	2	2
4	Mark Barberio	Jason Demers	25	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Matt Puempel	Michael Joly	Mikael Backlund	60	1	2	2
2	Alex Iafallo	Tyler Johnson	Reid Boucher	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mark Barberio	Markus Niemelainen	60	1	2	2
2	Joey Laleggia	Jason Demers	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Matt Puempel	Alex Iafallo	60	1	2	2
2	Michael Joly	Mikael Backlund	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jason Demers	Markus Niemelainen	60	1	2	2
2	Joey Laleggia	Mark Barberio	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Matt Puempel	60	1	2	2	Mark Barberio	Markus Niemelainen	60	1	2	2
2	Mikael Backlund	40	1	2	2	Martin Gernat	Jason Demers	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Matt Puempel	Sebastian Collberg	60	1	2	2
2	Michael Joly	Mikael Backlund	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mark Barberio	Jason Demers	60	1	2	2
2	Joey Laleggia	Markus Niemelainen	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Matt Puempel	Michael Joly	Mikael Backlund	Joey Laleggia	Mark Barberio

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Matt Puempel	Michael Joly	Mikael Backlund	Joey Laleggia	Mark Barberio

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Sebastian Collberg, Alex Iafallo, Mikael Backlund	Sebastian Collberg, Alex Iafallo	Matt Puempel

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Markus Niemelainen, Jason Demers, Mark Barberio	Markus Niemelainen	Markus Niemelainen, Mark Barberio

Tirs de pénalité
Matt Puempel, Michael Joly, Sebastian Collberg, Mikael Backlund, Tyler Johnson

Gardien
#1 : Steve Mason, #2 : David Rittich, #3 : Frederik Andersen

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Matt Puempel, Michael Joly, Alexander Barabanov, Mikael Backlund, Tyler Johnson, Reid Boucher, Reid Boucher, Sebastian Collberg, Alex Iafallo, Keegan Kolesar, Mike Winther

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Jason Demers, Chris Martenet, Joey Laleggia, Mark Barberio, Markus Niemelainen

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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	2	1	0	0	0	1	0	0	9	4	5	2	1	0	0	0	1	0	0	9	4	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0.750	9	16	25	0	0	47	44	42	8	73	391	387	392	28	69	15	16	51	9	3	33.33%	8	1	87.50%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
2	Blainville-Boisbriand Armada	2	0	1	0	0	0	1	0	8	13	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	1	0	0	0	1	0	8	13	-5	2	0.500	8	12	20	0	0	47	44	42	8	54	391	387	392	28	81	30	16	30	1	1	100.00%	8	4	50.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
3	Bridgeport Sound Tigers	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	2	1.000	6	11	17	0	0	47	44	42	8	33	391	387	392	28	35	16	4	28	6	2	33.33%	2	0	100.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
4	Charlotte Checkers	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	4	6	10	0	0	47	44	42	8	40	391	387	392	28	71	25	6	37	3	1	33.33%	3	0	100.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
5	Chicago Wolves	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	8	15	23	0	0	47	44	42	8	36	391	387	392	28	19	6	2	32	5	2	40.00%	1	0	100.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
6	Chicoutimi Saguenéens	3	2	0	0	0	1	0	0	11	8	3	3	2	0	0	0	1	0	0	11	8	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	5	0.833	11	21	32	0	0	47	44	42	8	78	391	387	392	28	77	45	24	59	7	2	28.57%	12	0	100.00%	1	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
7	Chisinau Pelicans	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	6	9	0	0	47	44	42	8	33	391	387	392	28	21	5	2	23	5	1	20.00%	1	0	100.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
8	Connecticut Whale	5	1	4	0	0	0	0	0	12	24	-12	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	3	0	3	0	0	0	0	0	6	17	-11	2	0.200	12	22	34	0	0	47	44	42	8	135	391	387	392	28	170	58	36	86	18	2	11.11%	18	7	61.11%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
9	Grand Rapids Griffins	3	1	2	0	0	0	0	0	14	11	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	14	11	3	2	0.333	14	25	39	0	0	47	44	42	8	94	391	387	392	28	97	19	16	70	6	2	33.33%	8	2	75.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
10	Hamilton Bulldogs	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	4	6	0	0	47	44	42	8	23	391	387	392	28	29	15	8	11	3	0	0.00%	4	0	100.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
11	Henderson Silver Knights	2	0	1	0	0	0	0	1	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0.250	5	10	15	0	0	47	44	42	8	66	391	387	392	28	59	26	10	47	6	0	0.00%	5	2	60.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
12	Houston Aeros	2	1	0	0	0	1	0	0	8	8	0	2	1	0	0	0	1	0	0	8	8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0.750	8	16	24	0	0	47	44	42	8	70	391	387	392	28	63	28	8	46	9	1	11.11%	4	0	100.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
13	Lake Erie Monsters	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	7	11	0	0	47	44	42	8	26	391	387	392	28	31	8	12	17	3	0	0.00%	6	2	66.67%	1	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
14	Manitoba Moose	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	2	1.000	5	8	13	0	0	47	44	42	8	33	391	387	392	28	36	15	4	16	5	2	40.00%	2	0	100.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
15	Norfolk Admirals	2	0	1	0	1	0	0	0	4	7	-3	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	2	0.500	4	7	11	0	0	47	44	42	8	73	391	387	392	28	69	15	8	35	6	0	0.00%	4	1	75.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
16	Portland Crying Chiwawas	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	9	14	0	0	47	44	42	8	31	391	387	392	28	24	10	2	26	3	2	66.67%	1	0	100.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
17	Providence Bruins	3	0	2	0	0	0	1	0	8	13	-5	2	0	1	0	0	0	1	0	5	5	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	2	0.333	8	12	20	0	0	47	44	42	8	83	391	387	392	28	99	36	22	50	6	0	0.00%	11	2	81.82%	1	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
18	Roberval Dwarfs	2	0	2	0	0	0	0	0	5	12	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	5	12	-7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	5	10	15	0	0	47	44	42	8	55	391	387	392	28	61	19	14	33	7	1	14.29%	7	2	71.43%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
19	San Jose Barracuda	3	0	1	0	2	0	0	0	8	8	0	2	0	0	0	2	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	4	0.667	8	13	21	0	0	47	44	42	8	76	391	387	392	28	87	38	20	53	9	0	0.00%	10	2	80.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
20	Springfield Falcons	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	47	44	42	8	28	391	387	392	28	28	13	12	29	5	0	0.00%	6	1	83.33%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
21	The Nuuk Vikings	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	47	44	42	8	27	391	387	392	28	40	18	14	20	3	2	66.67%	7	2	71.43%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
22	Verdun Junior	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	6	10	0	0	47	44	42	8	22	391	387	392	28	39	21	4	19	1	0	0.00%	2	1	50.00%	0	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
	Total	41	10	20	0	4	4	2	1	139	159	-20	22	6	9	0	3	3	1	0	75	76	-1	19	4	11	0	1	1	1	1	64	83	-19	37	0.451	139	248	387	0	0	47	44	42	8	1189	391	387	392	28	1305	481	260	818	126	24	19.05%	130	29	77.69%	3	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
	_Since Last GM Reset	41	10	20	0	4	4	2	1	139	159	-20	22	6	9	0	3	3	1	0	75	76	-1	19	4	11	0	1	1	1	1	64	83	-19	37	0.451	139	248	387	0	0	47	44	42	8	1189	391	387	392	28	1305	481	260	818	126	24	19.05%	130	29	77.69%	3	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
	_Vs Conference	25	6	12	0	3	2	1	1	77	91	-14	14	3	5	0	3	2	1	0	44	43	1	11	3	7	0	0	0	0	1	33	48	-15	23	0.460	77	136	213	0	0	47	44	42	8	741	391	387	392	28	810	295	148	504	85	13	15.29%	74	16	78.38%	1	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322
	_Vs Division	10	3	7	0	0	1	1	0	43	42	1	3	2	3	0	0	1	1	0	12	14	-2	7	1	4	0	0	0	0	0	31	28	3	9	0.450	43	74	117	0	0	47	44	42	8	299	391	387	392	28	347	121	60	198	25	6	24.00%	30	9	70.00%	1	385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%	907	575	942	339	642	322

			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
41	37	W1	139	248	387	1189	1305	481	260	818	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	10	20	4	4	2	1	139	159

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
22	6	9	3	3	1	0	75	76

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
19	4	11	1	1	1	1	64	83

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	6	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
126	24	19.05%	130	29	77.69%	3

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
391	387	392	28	47	44	42	8

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
385	760	50.66%	411	825	49.82%	289	556	51.98%

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
907	575	942	339	642	322

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:1
1	10	Danbury Trashers	7	Grand Rapids Griffins	1	W			Sommaire du match
Jour:2
2	20	Danbury Trashers	2	Blainville-Boisbriand Armada	8	L			Sommaire du match
Jour:5
5	31	Chicoutimi Saguenéens	2	Danbury Trashers	4	W			Sommaire du match
Jour:8
8	52	Albany Devils	1	Danbury Trashers	7	W			Sommaire du match
Jour:11
11	75	Danbury Trashers	3	Connecticut Whale	8	L			Sommaire du match
Jour:13
13	90	Providence Bruins	3	Danbury Trashers	4	W	X	X	Sommaire du match
Jour:17
17	111	Danbury Trashers	3	Chisinau Pelicans	4	L	X		Sommaire du match
Jour:18
18	121	Danbury Trashers	6	Blainville-Boisbriand Armada	5	W	X	X	Sommaire du match
Jour:20
20	134	Norfolk Admirals	2	Danbury Trashers	3	W	X		Sommaire du match
Jour:22
22	154	Springfield Falcons	5	Danbury Trashers	3	L			Sommaire du match
Jour:24
24	172	Danbury Trashers	2	Grand Rapids Griffins	4	L			Sommaire du match
Jour:26
26	189	Chicoutimi Saguenéens	5	Danbury Trashers	4	L	X		Sommaire du match
Jour:27
27	200	Danbury Trashers	2	Connecticut Whale	5	L			Sommaire du match
Jour:29
29	219	Roberval Dwarfs	6	Danbury Trashers	4	L			Sommaire du match
Jour:31
31	242	Danbury Trashers	5	Grand Rapids Griffins	6	L			Sommaire du match
Jour:32
32	251	Danbury Trashers	1	Connecticut Whale	4	L			Sommaire du match
Jour:34
34	260	San Jose Barracuda	2	Danbury Trashers	3	W	X		Sommaire du match
Jour:39
39	286	Houston Aeros	5	Danbury Trashers	4	L	X		Sommaire du match
Jour:41
41	303	Danbury Trashers	5	Portland Crying Chiwawas	3	W			Sommaire du match
Jour:43
43	315	Connecticut Whale	4	Danbury Trashers	2	L			Sommaire du match
Jour:45
45	334	Danbury Trashers	2	Hamilton Bulldogs	4	L			Sommaire du match
Jour:46
46	347	San Jose Barracuda	2	Danbury Trashers	3	W	X		Sommaire du match
Jour:49
49	362	Danbury Trashers	3	Providence Bruins	8	L			Sommaire du match
Jour:51
51	383	Providence Bruins	2	Danbury Trashers	1	L			Sommaire du match
Jour:54
54	409	Albany Devils	3	Danbury Trashers	2	L	X		Sommaire du match
Jour:56
56	430	Danbury Trashers	3	Henderson Silver Knights	4	L	X	X	Sommaire du match
Jour:57
57	440	Danbury Trashers	2	San Jose Barracuda	4	L			Sommaire du match
Jour:59
59	453	Connecticut Whale	3	Danbury Trashers	4	W			Sommaire du match
Jour:62
62	476	Chicago Wolves	1	Danbury Trashers	8	W			Sommaire du match
Jour:64
64	498	Danbury Trashers	5	Manitoba Moose	1	W			Sommaire du match
Jour:67
67	509	Danbury Trashers	2	Charlotte Checkers	4	L			Sommaire du match
Jour:68
68	518	The Nuuk Vikings	6	Danbury Trashers	3	L			Sommaire du match
Jour:71
71	541	Houston Aeros	3	Danbury Trashers	4	W			Sommaire du match
Jour:72
72	558	Danbury Trashers	1	Norfolk Admirals	5	L			Sommaire du match
Jour:75
75	575	Henderson Silver Knights	3	Danbury Trashers	2	L			Sommaire du match
Jour:78
78	599	Danbury Trashers	4	Verdun Junior	3	W	X		Sommaire du match
Jour:79
79	610	Lake Erie Monsters	6	Danbury Trashers	4	L			Sommaire du match
Jour:83
83	630	Danbury Trashers	6	Bridgeport Sound Tigers	2	W			Sommaire du match
Jour:84
84	643	Roberval Dwarfs	6	Danbury Trashers	1	L			Sommaire du match
Jour:89
89	668	Charlotte Checkers	5	Danbury Trashers	2	L			Sommaire du match
Jour:94
94	697	Chicoutimi Saguenéens	1	Danbury Trashers	3	W			Sommaire du match
Jour:96
96	715	Danbury Trashers	-	Albany Devils	-
Jour:97
97	721	Danbury Trashers	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:99
99	737	Trois-Rivières Lions	-	Danbury Trashers	-
Jour:101
101	764	Rochester Americans	-	Danbury Trashers	-
Jour:104
104	782	Danbury Trashers	-	Albany Devils	-
Jour:107
107	796	Manitoba Moose	-	Danbury Trashers	-
Jour:109
109	814	Danbury Trashers	-	Rochester Americans	-
Jour:110
110	827	Quebec Stars	-	Danbury Trashers	-
Jour:111
111	843	Danbury Trashers	-	Manitoba Moose	-
Jour:114
114	860	Springfield Falcons	-	Danbury Trashers	-
Jour:116
116	868	Danbury Trashers	-	Charlotte Checkers	-
Jour:118
118	887	Danbury Trashers	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:120
120	900	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Danbury Trashers	-
Jour:123
123	912	Danbury Trashers	-	Trois-Rivières Lions	-
Jour:125
125	927	Danbury Trashers	-	Grand Rapids Griffins	-
Jour:126
126	940	Norfolk Admirals	-	Danbury Trashers	-
Jour:128
128	961	San Antonio Rampage	-	Danbury Trashers	-
Jour:132
132	993	Laval Chiefs	-	Danbury Trashers	-
Jour:133
133	1003	Danbury Trashers	-	Houston Aeros	-
Jour:135
135	1015	Danbury Trashers	-	Joliette Sportif	-
Jour:137
137	1032	Joliette Sportif	-	Danbury Trashers	-
Jour:141
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
141	1056	Danbury Trashers	-	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-
Jour:143
143	1064	Binghamton Senators	-	Danbury Trashers	-
Jour:148
148	1094	Lake Erie Monsters	-	Danbury Trashers	-
Jour:150
150	1111	Danbury Trashers	-	Chisinau Pelicans	-
Jour:152
152	1127	Bridgeport Sound Tigers	-	Danbury Trashers	-
Jour:153
153	1137	Danbury Trashers	-	San Antonio Rampage	-
Jour:155
155	1154	Danbury Trashers	-	Bridgeport Sound Tigers	-
Jour:156
156	1164	Albany Devils	-	Danbury Trashers	-
Jour:159
159	1177	Danbury Trashers	-	Blainville-Boisbriand Armada	-
Jour:161
161	1196	Danbury Trashers	-	Connecticut Whale	-
Jour:162
162	1203	Quebec Stars	-	Danbury Trashers	-
Jour:165
165	1227	Danbury Trashers	-	Connecticut Whale	-
Jour:167
167	1235	Portland Crying Chiwawas	-	Danbury Trashers	-
Jour:171
171	1261	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Danbury Trashers	-
Jour:174
174	1277	Danbury Trashers	-	Blainville-Boisbriand Armada	-
Jour:176
176	1292	Gatineau Olympiques	-	Danbury Trashers	-
Jour:177
177	1300	Danbury Trashers	-	Chisinau Pelicans	-
Jour:178
178	1313	Danbury Trashers	-	Springfield Falcons	-
Jour:182
182	1333	Gatineau Olympiques	-	Danbury Trashers	-
Jour:186
186	1350	Danbury Trashers	-	Springfield Falcons	-

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

Danbury Trashers 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

Danbury Trashers 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

Danbury Trashers 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

Danbury Trashers 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

Danbury Trashers 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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	Danbury Trashers
	GP: 41 \| W: 16 \| L: 20 \| OTL: 5 \| P: 37 GF: 139 \| GA: 159 \| PP%: 19.05% \| PK%: 77.69% DG: Mathieu Veilleux \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #715 vs Albany Devils