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

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
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Centre de jeu
Charlotte Checkers
26-10-6, 58pts
5
FINAL
2 Danbury Trashers
16-20-5, 37pts
Team Stats
W2SéquenceW1
13-5-3Fiche domicile10-9-3
13-5-3Fiche domicile6-11-2
7-1-2Derniers 10 matchs4-6-0
4.26Buts par match 3.39
3.19Buts contre par match 3.88
24.70%Pourcentage en avantage numérique19.05%
81.25%Pourcentage en désavantage numérique77.69%
Chicoutimi Saguenéens
16-23-4, 36pts
1
FINAL
3 Danbury Trashers
16-20-5, 37pts
Team Stats
L1SéquenceW1
7-12-2Fiche domicile10-9-3
9-11-2Fiche domicile6-11-2
3-6-1Derniers 10 matchs4-6-0
3.28Buts par match 3.39
4.49Buts contre par match 3.88
21.13%Pourcentage en avantage numérique19.05%
75.80%Pourcentage en désavantage numérique77.69%
Danbury Trashers
16-20-5, 37pts
Jour 96
Albany Devils
14-30-0, 28pts
Statistiques d’équipe
W1SéquenceW1
10-9-3Fiche domicile8-13-0
6-11-2Fiche visiteur6-17-0
4-6-010 derniers matchs2-8-0
3.39Buts par match 3.05
3.88Buts contre par match 3.05
19.05%Pourcentage en avantage numérique16.92%
77.69%Pourcentage en désavantage numérique70.16%
Danbury Trashers
16-20-5, 37pts
Jour 97
Milwaukee Admirals
31-6-6, 68pts
Statistiques d’équipe
W1SéquenceL1
10-9-3Fiche domicile17-1-3
6-11-2Fiche visiteur14-5-3
4-6-010 derniers matchs5-3-2
3.39Buts par match 4.65
3.88Buts contre par match 4.65
19.05%Pourcentage en avantage numérique25.58%
77.69%Pourcentage en désavantage numérique83.87%
Trois-Rivières Lions
28-11-4, 60pts
Jour 99
Danbury Trashers
16-20-5, 37pts
Statistiques d’équipe
L3SéquenceW1
17-3-1Fiche domicile10-9-3
11-8-3Fiche visiteur6-11-2
7-3-010 derniers matchs4-6-0
4.44Buts par match 3.39
3.42Buts contre par match 3.39
21.32%Pourcentage en avantage numérique19.05%
74.71%Pourcentage en désavantage numérique77.69%
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 généralMathieu Veilleux
EntraîneurDan Bylsma
DivisionNilan
ConférenceFortunus
Capitaine
Assistant #1
Assistant #2


Informations de l’aréna

Capacité3,000
Assistance2,895
Billets de saison300


Informations de la formation

Équipe Pro26
Équipe Mineure20
Limite contact 46 / 50
Espoirs13


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
1Mike WintherX100.0072358987728074767872706577818115000302775,000$
2Alexander BarabanovX100.0063289984778282786873736977757315000302775,000$
3Mikael BacklundXX100.0061359478798381777872717176999915000351750,000$
4Tyler JohnsonXXX100.0047259979697978807675746581999915000342900,000$
5Reid BoucherXX100.0077359183777878786473726978949315000312775,000$
6Sebastian CollbergXX100.007530858272817781627473668082821500N0302800,000$
7Michael JolyX100.007733898579868081657474697586861500N0293900,000$
8Matt PuempelXX100.008140878280818181707474677583841500N0313800,000$
9Alex IafalloXX100.006730978176797778747373717087851500N0313800,000$
10Radovan BondraXX100.0087487574857469746469686766696735000272800,000$
11Keegan KolesarX100.0089467875917881786570726571737345000272800,000$
12Jason DemersX100.007135917577817978507363847299991500N0362775,000$
13Jordan GrossX100.00754090787781747850716683657067705000292775,000$
14Daniel BrickleyX100.00934373758780767650747086627375550002911,500,000$
15Martin GernatX100.0081458274837870765073658953909115000312900,000$
16Mark BarberioX100.0083428076797875785073658563919515000342775,000$
17Joey LaleggiaX100.007335828175817682537774856887881500N03221,250,000$
18Brenden KichtonX100.0080388275818181775073658859676755000322775,000$
19Markus NiemelainenX100.00844678768579767750726487587270550002611,400,000$
20Chris MartenetX100.0095467372927673715069648658747245000281900,000$
Rayé
1Taro HiroseX77.646530948771807580687673657480806500N0283975,000$
2Joel EdmundsonX100.0095457172908178765072659462898815000311900,000$
MOYENNE D’ÉQUIPE98.957738857980807778617369766983825500
Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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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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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
1Steve Mason100.00838683898888938686899099991500N0363800,000$
2Frederik Andersen100.008581818790878886868987898615000351950,000$
3David Rittich100.008383849189909189889188868715000321800,000$
Rayé
1Tuukka Rask100.008479808593848985868788999915000362775,000$
MOYENNE D’ÉQUIPE100.00848282889087908787898893931500
Nom de l’entraîneur PH DF OF PD EX LD PO CNT Âge Contrat Salaire
Dan Bylsma79818380888670USA5321,250,000$


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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.
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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
1Michael JolyRW41171532-131205143104335416.35%862415.23461023112000013047.22%504724001.0201000130
2Matt PuempelLW/RW41102232-16220743594276210.64%1591022.202810810901171290053.69%2444219000.7013000200
3Mike WintherC4192231680313286325110.47%1075918.53000001122370051.65%364489100.8200000223
4Tyler JohnsonC/LW/RW41121830-70084092285713.04%1072317.653471897000061048.86%481425000.8300000101
5Reid BoucherLW/RW4192130-7120863978326311.54%1170917.29066798000001142.31%26647000.8500000211
6Taro HiroseLW36111728-1340262785305612.94%669019.1835812850004522044.19%43704000.8112000021
7Sebastian CollbergLW/RW41916251200562479375611.39%1356513.7801104000000062.96%27748000.8800000012
8Mikael BacklundC/RW4161723-122023408527547.06%1071917.55235161110002421357.50%405418000.6411000102
9Alex IafalloC/LW4115823320185690345116.67%2069316.9210111321361480050.91%3856121000.6600000401
10Keegan KolesarRW4191221340381352204617.31%93779.2000000000001056.25%16324001.1100000112
11Joey LaleggiaD3141216-9260445237181410.81%4669922.58246981000173000.00%01835000.4600000010
12Jason DemersD3821315-62036784120194.88%7587323.00000560000087100.00%0448000.3400000020
13Daniel BrickleyD346814-11180505137171716.22%3553415.73415854011266100.00%0523000.5200000001
14Alexander BarabanovRW385712-30031231152016.13%32296.0500000000070040.00%15211001.0412000000
15Martin GernatD3211011814034494216202.38%3852316.35011626000027100.00%0429000.4200000000
16Chris MartenetD3847114300535628101514.29%3846912.350000000000000.00%0427000.4700000002
17Mark BarberioD302810-920059734319204.65%4669323.11123872000051000.00%0738000.2900000001
18Markus NiemelainenD41459-8240678438191910.53%5876318.6320211100000092200.00%0434000.2400000000
19Radovan BondraLW/RW192577120247157913.33%31749.2100000000000044.44%963000.8000000010
20Joel EdmundsonD11022-5120183017880.00%1522820.76000223000120000.00%0211000.1800000000
21Daniel O'ReganC6022300202040.00%0183.1300000000030053.33%1520002.1300000000
22Brenden KichtonD200112100172112250.00%71668.320000000007000.00%0011000.1200000000
23Jordan GrossD38000-100021200.00%5170.460000300004000.00%001000.0000000000
24Ryan DzingelC/LW/RW5000000010000.00%040.860000000000000.00%000000.0000000000
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne786137248385-832540818865118945372011.52%4811217115.4824416513410563472586414450.02%2169636360100.6349000141417
Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
1| or  OR Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2 &&  or  AND Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3/\d/Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included /\w/mig)
4< <= >= >Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5! or !=Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (=), single (') or double quote (") to exactly not match a filter.
6" or =To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7 -  or  to Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8?Wildcard for a single, non-space character.
8*Wildcard for zero or more non-space characters.
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10textAny text entered in the filter will match text found within the column
# Nom du gardien Nom de l’équipeGP W L OTL PCT GAA MP PIM SO GA SA SAR A EG PS % PSA ST BG S1 S2 S3
1Steve MasonDanbury Trashers (PHI)36141840.8823.701979401221037528000.6679360120
2Frederik AndersenDanbury Trashers (PHI)122210.8684.224832034258142100.0000531100
3David RittichDanbury Trashers (PHI)10000.8004.6226002104000.000005000
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne49162050.8793.8124896015813056741094136220


Nom du joueur POS Âge Date de naissance Termes Contrat Cap % Année 2024Année 2025Année 2026Année 2027Année 2028Année 2029Année 2030
Attaquant
Alex IafalloC/LW311993-01-22NT TW 30.00%800,000$800,000$800,000$UFA [Age: 34]
Alexander BarabanovRW301994-01-22TW 20.00%775,000$775,000$UFA [Age: 32]
Keegan KolesarRW271997-01-22TW 20.00%800,000$800,000$UFA [Age: 29]
Matt PuempelLW/RW311993-01-22NT TW 30.00%800,000$800,000$800,000$UFA [Age: 34]
Michael JolyRW291995-01-22NT TW 30.00%900,000$900,000$900,000$UFA [Age: 32]
Mikael BacklundC/RW351989-01-22TW 10.00%750,000$UFA [Age: 36]
Mike WintherC301994-01-22TW 20.00%775,000$775,000$UFA [Age: 32]
Radovan BondraLW/RW271997-01-22TW 20.00%800,000$800,000$UFA [Age: 29]
Reid BoucherLW/RW311993-01-22TW 20.00%775,000$775,000$UFA [Age: 33]
Sebastian CollbergLW/RW301994-01-22NT TW 20.00%800,000$800,000$UFA [Age: 32]
Taro HiroseLW281996-01-22NT IN TW 30.00%975,000$975,000$975,000$UFA [Age: 31]
Tyler JohnsonC/LW/RW341990-01-22TW 20.00%900,000$900,000$UFA [Age: 36]
MOYENNE (12)30.250.00%0$9,100,000$3,475,000$0$0$0$0$
Défenseur
Brenden KichtonD321992-01-22TW 20.00%775,000$775,000$UFA [Age: 34]
Chris MartenetD281996-01-22TW 10.00%900,000$UFA [Age: 29]
Daniel BrickleyD291995-01-22TW 10.00%1,500,000$UFA [Age: 30]
Jason DemersD361988-01-02NT TW 20.00%775,000$775,000$UFA [Age: 38]
Joel EdmundsonD311993-01-22TW 10.00%900,000$UFA [Age: 32]
Joey LaleggiaD321992-01-22NT TW 20.00%1,250,000$1,250,000$UFA [Age: 34]
Jordan GrossD291995-01-02TW 20.00%775,000$775,000$UFA [Age: 31]
Mark BarberioD341990-01-22TW 20.00%775,000$775,000$UFA [Age: 36]
Markus NiemelainenD261998-01-22TW 10.00%1,400,000$RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Martin GernatD311993-01-22TW 20.00%900,000$900,000$UFA [Age: 33]
MOYENNE (10)30.800.00%0$5,250,000$0$0$0$0$0$
Gardiens
David RittichG321992-01-22TW 10.00%800,000$UFA [Age: 33]
Frederik AndersenG351989-01-22TW 10.00%950,000$UFA [Age: 36]
Steve MasonG361988-01-22NT TW 30.00%800,000$800,000$800,000$UFA [Age: 39]
Tuukka RaskG361988-01-22TW 20.00%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
1Matt PuempelMichael JolyMikael Backlund25122
2Alexander BarabanovTyler JohnsonReid Boucher25122
3Sebastian CollbergAlex IafalloMike Winther25122
4Matt PuempelMike WintherKeegan Kolesar25122
Défense à 5 contre 5
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Martin GernatChris Martenet25122
2Joey LaleggiaMark Barberio25122
3Markus NiemelainenJason Demers25122
4Mark BarberioJason Demers25122
Attaque en avantage numérique
Ligne # Ailier gauche Centre Ailier droit % temps PHY DF OF
1Matt PuempelMichael JolyMikael Backlund60122
2Alex IafalloTyler JohnsonReid Boucher40122
Défense en avantage numérique
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Mark BarberioMarkus Niemelainen60122
2Joey LaleggiaJason Demers40122
Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne # Centre Ailier % temps PHY DF OF
1Matt PuempelAlex Iafallo60122
2Michael JolyMikael Backlund40122
Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Jason DemersMarkus Niemelainen60122
2Joey LaleggiaMark Barberio40122
3 joueurs en désavantage numérique
Ligne # Ailier % temps PHY DF OF Défense Défense % temps PHY DF OF
1Matt Puempel60122Mark BarberioMarkus Niemelainen60122
2Mikael Backlund40122Martin GernatJason Demers40122
Attaque à 4 contre 4
Ligne # Centre Ailier % temps PHY DF OF
1Matt PuempelSebastian Collberg60122
2Michael JolyMikael Backlund40122
Défense à 4 contre 4
Ligne # Défense Défense % temps PHY DF OF
1Mark BarberioJason Demers60122
2Joey LaleggiaMarkus Niemelainen40122
Attaque dernière minute
Ailier gauche Centre Ailier droit Défense Défense
Matt PuempelMichael JolyMikael BacklundJoey LaleggiaMark Barberio
Défense dernière minute
Ailier gauche Centre Ailier droit Défense Défense
Matt PuempelMichael JolyMikael BacklundJoey LaleggiaMark Barberio
Attaquants supplémentaires
Normal Avantage numérique Désavantage numérique
Sebastian Collberg, Alex Iafallo, Mikael BacklundSebastian Collberg, Alex IafalloMatt Puempel
Défenseurs supplémentaires
Normal Avantage numérique Désavantage numérique
Markus Niemelainen, Jason Demers, Mark BarberioMarkus NiemelainenMarkus 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


Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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3/\d/Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included /\w/mig)
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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.
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9~Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
TotalDomicileVisiteur
# VS Équipe GP W L T OTW OTL SOW SOL GF GA Diff GP W L T OTW OTL SOW SOL GF GA Diff GP W L T OTW OTL SOW SOL GF GA Diff P PCT G A TP SO EG GP1 GP2 GP3 GP4 SHF SH1 SP2 SP3 SP4 SHA SHB Pim Hit PPA PPG PP% PKA PK GA PK% PK GF W OF FO T OF FO OF FO% W DF FO T DF FO DF FO% W NT FO T NT FO NT FO% PZ DF PZ OF PZ NT PC DF PC OF PC NT
1Albany Devils21000100945210001009450000000000030.750916250047444287339138739228691516519333.33%8187.50%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
2Blainville-Boisbriand Armada20100010813-50000000000020100010813-520.5008122000474442854391387392288130163011100.00%8450.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
3Bridgeport Sound Tigers11000000624000000000001100000062421.00061117004744428333913873922835164286233.33%20100.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
4Charlotte Checkers2020000049-51010000025-31010000024-200.0004610004744428403913873922871256373133.33%30100.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
5Chicago Wolves11000000817110000008170000000000021.0008152300474442836391387392281962325240.00%10100.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
6Chicoutimi Saguenéens3200010011833200010011830000000000050.8331121320047444287839138739228774524597228.57%120100.00%138576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
7Chisinau Pelicans1000010034-1000000000001000010034-110.50036900474442833391387392282152235120.00%10100.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
8Connecticut Whale514000001224-122110000067-130300000617-1120.2001222340047444281353913873922817058368618211.11%18761.11%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
9Grand Rapids Griffins312000001411300000000000312000001411320.3331425390047444289439138739228971916706233.33%8275.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
10Hamilton Bulldogs1010000024-2000000000001010000024-200.00024600474442823391387392282915811300.00%40100.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
11Henderson Silver Knights2010000157-21010000023-11000000134-110.25051015004744428663913873922859261047600.00%5260.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
12Houston Aeros21000100880210001008800000000000030.75081624004744428703913873922863288469111.11%40100.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
13Lake Erie Monsters1010000046-21010000046-20000000000000.000471100474442826391387392283181217300.00%6266.67%138576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
14Manitoba Moose11000000514000000000001100000051421.0005813004744428333913873922836154165240.00%20100.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
15Norfolk Admirals2010100047-3100010003211010000015-420.500471100474442873391387392286915835600.00%4175.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
16Portland Crying Chiwawas11000000532000000000001100000053221.0005914004744428313913873922824102263266.67%10100.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
17Providence Bruins30200010813-5201000105501010000038-520.33381220004744428833913873922899362250600.00%11281.82%138576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
18Roberval Dwarfs20200000512-720200000512-70000000000000.000510150047444285539138739228611914337114.29%7271.43%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
19San Jose Barracuda30102000880200020006421010000024-240.66781321004744428763913873922887382053900.00%10280.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
20Springfield Falcons1010000035-21010000035-20000000000000.000369004744428283913873922828131229500.00%6183.33%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
21The Nuuk Vikings1010000036-31010000036-30000000000000.0003690047444282739138739228401814203266.67%7271.43%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
22Verdun Junior10001000431000000000001000100043121.000461000474442822391387392283921419100.00%2150.00%038576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
Total41102004421139159-202269033107576-119411011116483-19370.45113924838700474442811893913873922813054812608181262419.05%1302977.69%338576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
_Since Last GM Reset41102004421139159-202269033107576-119411011116483-19370.45113924838700474442811893913873922813054812608181262419.05%1302977.69%338576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
_Vs Conference25612032117791-14143503210444311137000013348-15230.4607713621300474442874139138739228810295148504851315.29%741678.38%138576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322
_Vs Division10370011043421323001101214-2714000003128390.4504374117004744428299391387392283471216019825624.00%30970.00%138576050.66%41182549.82%28955651.98%907575942339642322

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
4137W11392483871189130548126081800
Tous les matchs
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
4110204421139159
Matchs locaux
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
226933107576
Matchs extérieurs
GP W L OTW OTL SOWSOL GF GA
1941111116483
Derniers 10 matchs
W L OTW OTL SOWSOL
460000
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
1262419.05%1302977.69%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
391387392284744428
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
38576050.66%41182549.82%28955651.98%
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
907575942339642322


Derniers matchs joués
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JourMatch Équipe visiteuse Score Équipe locale Score ST OT SO RI Lien
Jour:1
110Danbury Trashers7Grand Rapids Griffins1WSommaire du match
Jour:2
220Danbury Trashers2Blainville-Boisbriand Armada8LSommaire du match
Jour:5
531Chicoutimi Saguenéens2Danbury Trashers4WSommaire du match
Jour:8
852Albany Devils1Danbury Trashers7WSommaire du match
Jour:11
1175Danbury Trashers3Connecticut Whale8LSommaire du match
Jour:13
1390Providence Bruins3Danbury Trashers4WXXSommaire du match
Jour:17
17111Danbury Trashers3Chisinau Pelicans4LXSommaire du match
Jour:18
18121Danbury Trashers6Blainville-Boisbriand Armada5WXXSommaire du match
Jour:20
20134Norfolk Admirals2Danbury Trashers3WXSommaire du match
Jour:22
22154Springfield Falcons5Danbury Trashers3LSommaire du match
Jour:24
24172Danbury Trashers2Grand Rapids Griffins4LSommaire du match
Jour:26
26189Chicoutimi Saguenéens5Danbury Trashers4LXSommaire du match
Jour:27
27200Danbury Trashers2Connecticut Whale5LSommaire du match
Jour:29
29219Roberval Dwarfs6Danbury Trashers4LSommaire du match
Jour:31
31242Danbury Trashers5Grand Rapids Griffins6LSommaire du match
Jour:32
32251Danbury Trashers1Connecticut Whale4LSommaire du match
Jour:34
34260San Jose Barracuda2Danbury Trashers3WXSommaire du match
Jour:39
39286Houston Aeros5Danbury Trashers4LXSommaire du match
Jour:41
41303Danbury Trashers5Portland Crying Chiwawas3WSommaire du match
Jour:43
43315Connecticut Whale4Danbury Trashers2LSommaire du match
Jour:45
45334Danbury Trashers2Hamilton Bulldogs4LSommaire du match
Jour:46
46347San Jose Barracuda2Danbury Trashers3WXSommaire du match
Jour:49
49362Danbury Trashers3Providence Bruins8LSommaire du match
Jour:51
51383Providence Bruins2Danbury Trashers1LSommaire du match
Jour:54
54409Albany Devils3Danbury Trashers2LXSommaire du match
Jour:56
56430Danbury Trashers3Henderson Silver Knights4LXXSommaire du match
Jour:57
57440Danbury Trashers2San Jose Barracuda4LSommaire du match
Jour:59
59453Connecticut Whale3Danbury Trashers4WSommaire du match
Jour:62
62476Chicago Wolves1Danbury Trashers8WSommaire du match
Jour:64
64498Danbury Trashers5Manitoba Moose1WSommaire du match
Jour:67
67509Danbury Trashers2Charlotte Checkers4LSommaire du match
Jour:68
68518The Nuuk Vikings6Danbury Trashers3LSommaire du match
Jour:71
71541Houston Aeros3Danbury Trashers4WSommaire du match
Jour:72
72558Danbury Trashers1Norfolk Admirals5LSommaire du match
Jour:75
75575Henderson Silver Knights3Danbury Trashers2LSommaire du match
Jour:78
78599Danbury Trashers4Verdun Junior3WXSommaire du match
Jour:79
79610Lake Erie Monsters6Danbury Trashers4LSommaire du match
Jour:83
83630Danbury Trashers6Bridgeport Sound Tigers2WSommaire du match
Jour:84
84643Roberval Dwarfs6Danbury Trashers1LSommaire du match
Jour:89
89668Charlotte Checkers5Danbury Trashers2LSommaire du match
Jour:94
94697Chicoutimi Saguenéens1Danbury Trashers3WSommaire du match
Jour:96
96715Danbury Trashers-Albany Devils-
Jour:97
97721Danbury Trashers-Milwaukee Admirals-
Jour:99
99737Trois-Rivières Lions-Danbury Trashers-
Jour:101
101764Rochester Americans-Danbury Trashers-
Jour:104
104782Danbury Trashers-Albany Devils-
Jour:107
107796Manitoba Moose-Danbury Trashers-
Jour:109
109814Danbury Trashers-Rochester Americans-
Jour:110
110827Quebec Stars-Danbury Trashers-
Jour:111
111843Danbury Trashers-Manitoba Moose-
Jour:114
114860Springfield Falcons-Danbury Trashers-
Jour:116
116868Danbury Trashers-Charlotte Checkers-
Jour:118
118887Danbury Trashers-Milwaukee Admirals-
Jour:120
120900Wilkes-Barre/Scranton Penguins-Danbury Trashers-
Jour:123
123912Danbury Trashers-Trois-Rivières Lions-
Jour:125
125927Danbury Trashers-Grand Rapids Griffins-
Jour:126
126940Norfolk Admirals-Danbury Trashers-
Jour:128
128961San Antonio Rampage-Danbury Trashers-
Jour:132
132993Laval Chiefs-Danbury Trashers-
Jour:133
1331003Danbury Trashers-Houston Aeros-
Jour:135
1351015Danbury Trashers-Joliette Sportif-
Jour:137
1371032Joliette Sportif-Danbury Trashers-
Jour:141
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
1411056Danbury Trashers-Wilkes-Barre/Scranton Penguins-
Jour:143
1431064Binghamton Senators-Danbury Trashers-
Jour:148
1481094Lake Erie Monsters-Danbury Trashers-
Jour:150
1501111Danbury Trashers-Chisinau Pelicans-
Jour:152
1521127Bridgeport Sound Tigers-Danbury Trashers-
Jour:153
1531137Danbury Trashers-San Antonio Rampage-
Jour:155
1551154Danbury Trashers-Bridgeport Sound Tigers-
Jour:156
1561164Albany Devils-Danbury Trashers-
Jour:159
1591177Danbury Trashers-Blainville-Boisbriand Armada-
Jour:161
1611196Danbury Trashers-Connecticut Whale-
Jour:162
1621203Quebec Stars-Danbury Trashers-
Jour:165
1651227Danbury Trashers-Connecticut Whale-
Jour:167
1671235Portland Crying Chiwawas-Danbury Trashers-
Jour:171
1711261Wilkes-Barre/Scranton Penguins-Danbury Trashers-
Jour:174
1741277Danbury Trashers-Blainville-Boisbriand Armada-
Jour:176
1761292Gatineau Olympiques-Danbury Trashers-
Jour:177
1771300Danbury Trashers-Chisinau Pelicans-
Jour:178
1781313Danbury Trashers-Springfield Falcons-
Jour:182
1821333Gatineau Olympiques-Danbury Trashers-
Jour:186
1861350Danbury 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)

# 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)

# 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

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)

# 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)

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