Association Québécoise de Hockey Simulé

Association Québécoise de Hockey Simulé - Igloos

Igloos

GP: 19 | W: 9 | L: 7 | OTL: 3 | P: 21
GF: 62 | GA: 66 | PP%: 27.91% | PK%: 69.35%
DG: Pierre-Luc Vezina | Morale : 90 | Moyenne d'Équipe : 55
Prochain matchs #315 vs Goons

La résolution de votre navigateur est trop petite pour cette page. Plusieurs informations sont cachées pour garder la page lisible.

Nunavut Mystery
Formation
Points
Informations Joueurs
Lignes
Statistiques d'Équipe
Calendrier
Finance
Stats d'équipe en Carrière

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

#	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	SP
1	Cole Koepke (R)		X			100.00	82	45	92	76	66	50	40	47	30	40	54	55	50	84	71	0	90	55	0
2	Brandon Baddock			X		100.00	50	45	95	73	81	50	40	45	30	40	50	55	50	88	75	0	90	54	0
3	Lukas Vejdemo	X				100.00	50	45	95	76	67	50	40	45	30	40	50	55	50	87	74	0	90	53	0
4	Marian Studenic			X		100.00	50	45	95	77	63	50	40	45	30	40	50	55	50	84	71	0	90	53	0
5	Charles Hudon		X			100.00	60	45	92	77	57	54	40	45	30	40	50	55	50	88	76	0	90	53	0
Rayé
1	Paul Ladue				X	100.00	50	45	95	76	67	50	40	45	30	40	50	55	50	91	78	0	90	57	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	57	45	94	76	67	51	40	45	30	40	51	55	50	87	74	0	90	54

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

#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Zach Sawchenko (R)	100.00	70	40	40	83	65	65	65	65	65	65	65	84	72	0	90	58	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	70	40	40	83	65	65	65	65	65	65	65	84	72	0	90	58

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
John Stevens	65	65	65	65	91	75	58	CAN	57	3	1,000,000$

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

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	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	P/20	FT	S1	S2	S3
1	Alex Galchenyuk	Nunavut Mystery	LW	14	4	5	9	-3	0	0	8	11	36	12	22	11.11%	9	242	17.34	0	1	1	4	14	0	0	0	0	31	0	0	53.33%	15	10	5	0.74	0	1	2	1
2	Marian Studenic	Igloos (NUN)	RW	19	4	3	7	3	7	5	3	8	28	12	21	14.29%	0	277	14.60	0	0	0	1	14	1	0	1	3	22	1	0	27.78%	18	6	6	0.50	1	1	1	2
3	Markus Granlund	Nunavut Mystery	RW	7	5	1	6	-6	2	0	1	6	29	9	13	17.24%	4	142	20.37	3	0	3	9	18	0	1	1	1	8	1	1	25.00%	4	5	1	0.84	0	1	1	1
4	Cole Koepke	Igloos (NUN)	LW	5	3	2	5	-1	6	0	7	3	13	3	5	23.08%	2	87	17.52	2	1	3	7	15	0	0	0	0	7	0	0	39.39%	33	2	3	1.14	0	2	1	0
5	Paul Ladue	Igloos (NUN)	D	18	0	2	2	-15	0	0	7	18	12	4	6	0.00%	16	407	22.66	0	2	2	1	31	0	0	0	0	41	0	0	0.00%	0	4	10	0.10	0	0	0	1
6	John Persson	Nunavut Mystery	D	14	0	1	1	-15	2	0	4	11	10	2	2	0.00%	19	312	22.34	0	1	1	1	23	0	0	0	0	29	0	0	0.00%	0	4	11	0.06	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				77	16	14	30	-37	17	5	30	57	128	42	69	12.50%	50	1471	19.11	5	5	10	23	117	1	1	2	4	139	2	1	38.57%	70	31	36	0.41	1	5	5	5

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

#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	GA	SA	SAR	A	ST	BG	S1	S3
1	Zach Sawchenko	Igloos (NUN)	8	4	2	1	0.842	3.62	481	29	183	89	1	8	0	1	1
2	Veini Vehvilainen	Nunavut Mystery	4	0	2	1	0.842	4.65	155	12	76	40	0	3	11	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			12	4	4	2	0.842	3.87	636	41	259	129	1	11	11	1	1

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

Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial
Brandon Baddock	Igloos (NUN)	RW	28	1995-03-29	No	218 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No
Charles Hudon	Igloos (NUN)	LW	29	1994-06-23	No	190 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Cole Koepke	Igloos (NUN)	LW	25	1998-05-17	Yes	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No
Lukas Vejdemo	Igloos (NUN)	C	27	1996-01-25	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	4,000,000$	0$	0$	No
Marian Studenic	Igloos (NUN)	RW	24	1998-10-28	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No
Paul Ladue	Igloos (NUN)	D	31	1992-09-06	No	200 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	2,500,000$	0$	0$	No
Zach Sawchenko	Igloos (NUN)	G	25	1997-12-30	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
7	27.00	197 Lbs	6 ft1	2.29	1,496,429$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1				35	1	2	2
2			Marian Studenic	30	1	2	2
3				25	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			35	1	2	2
2			30	1	2	2
3			25	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1				55	1	2	2
2			Marian Studenic	45	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2		Marian Studenic	45	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		55	1	2	2			55	1	2	2
2		45	1	2	2			45	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2		Marian Studenic	45	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Marian Studenic, ,	Marian Studenic,

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, ,		,

Tirs de Pénalité
, , , Marian Studenic,

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d'Attaque Perso. en Prol.
, , , , , , , , , ,

Lignes de Défense Perso. en Prol.
, , , ,

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

	Ligue												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	Bandits	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	5	8	0	0	12	18	32	0	22	113	151	218	0	24	8	21	13	2	0	0.00%	8	2	75.00%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
2	Chiwawa	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	2	4	6	0	0	12	18	32	0	28	113	151	218	0	18	7	2	13	3	0	0.00%	1	0	100.00%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
3	CoolFm	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.500	6	11	17	0	0	12	18	32	0	51	113	151	218	0	53	19	10	24	3	1	33.33%	5	2	60.00%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
4	Goons	2	2	0	0	0	0	0	0	11	6	5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	4	1.000	11	20	31	0	0	12	18	32	0	68	113	151	218	0	54	22	10	35	12	4	33.33%	5	1	80.00%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
5	Hunters	4	2	2	0	0	0	0	0	12	16	-4	2	2	0	0	0	0	0	0	8	5	3	2	0	2	0	0	0	0	0	4	11	-7	4	0.500	12	22	34	0	0	12	18	32	0	76	113	151	218	0	81	29	59	50	11	4	36.36%	12	2	83.33%	1	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
6	Husky	3	1	1	0	0	1	0	0	8	9	-1	2	1	0	0	0	1	0	0	7	6	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	3	0.500	8	15	23	1	0	12	18	32	0	91	113	151	218	0	57	16	13	34	5	0	0.00%	4	1	75.00%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
7	Marlies	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	5	8	0	0	12	18	32	0	21	113	151	218	0	27	6	8	20	1	0	0.00%	4	1	75.00%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
8	Raptors	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	2	3	0	0	12	18	32	0	20	113	151	218	0	25	11	12	9	1	1	100.00%	6	2	66.67%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
9	Scorpions	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	1.000	5	10	15	0	0	12	18	32	0	24	113	151	218	0	20	14	10	7	3	2	66.67%	5	2	60.00%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
10	Smirnoff Ice	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	4	6	0	0	12	18	32	0	23	113	151	218	0	14	8	8	7	0	0	0.00%	4	1	75.00%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
	Total	19	9	7	0	0	3	0	0	62	66	-4	10	5	3	0	0	2	0	0	30	29	1	9	4	4	0	0	1	0	0	32	37	-5	21	0.553	62	116	178	1	0	12	18	32	0	482	113	151	218	0	433	156	169	240	43	12	27.91%	62	19	69.35%	1	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
12	Vandals	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	10	15	0	0	12	18	32	0	31	113	151	218	0	26	9	8	13	1	0	0.00%	4	2	50.00%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
13	Xpress	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0.500	4	8	12	0	0	12	18	32	0	27	113	151	218	0	34	7	8	15	1	0	0.00%	4	3	25.00%	0	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
	_Since Last GM Reset	19	9	7	0	0	3	0	0	62	66	-4	10	5	3	0	0	2	0	0	30	29	1	9	4	4	0	0	1	0	0	32	37	-5	21	0.553	62	116	178	1	0	12	18	32	0	482	113	151	218	0	433	156	169	240	43	12	27.91%	62	19	69.35%	1	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
	_Vs Conference	15	7	6	0	0	2	0	0	49	53	-4	9	5	3	0	0	1	0	0	28	26	2	6	2	3	0	0	1	0	0	21	27	-6	16	0.533	49	90	139	1	0	12	18	32	0	379	113	151	218	0	344	115	137	198	35	9	25.71%	46	13	71.74%	1	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
	_Vs Division	13	6	5	0	0	2	0	0	44	47	-3	7	4	2	0	0	1	0	0	23	20	3	6	2	3	0	0	1	0	0	21	27	-6	14	0.538	44	81	125	1	0	12	18	32	0	335	113	151	218	0	303	101	121	171	34	9	26.47%	38	11	71.05%	1	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123

			Total Pour les Joueurs
Matchs Joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs Pour	Tirs Contre	Tirs Bloqués	Minutes de Pénalité	Mises en Échec	Buts en Filet Désert	Blanchissage
19	21	W1	62	116	178	482	433	156	169	240	1	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
19	9	7	0	3	0	0	62	66

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
10	5	3	0	2	0	0	30	29

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	4	4	0	1	0	0	32	37

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	4	0	2	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
43	12	27.91%	62	19	69.35%	1

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
113	151	218	0	12	18	32	0

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
169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%

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
565	431	325	129	253	123

Derniers Match 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	Lien
1 - 2024-04-06	4	Hunters	4	Igloos	5	W		Sommaire du Match
3 - 2024-04-08	23	Igloos	0	Hunters	6	L		Sommaire du Match
4 - 2024-04-09	36	Husky	4	Igloos	3	L	X	Sommaire du Match
7 - 2024-04-12	68	Goons	1	Igloos	4	W		Sommaire du Match
9 - 2024-04-14	91	Igloos	7	Goons	5	W		Sommaire du Match
10 - 2024-04-15	97	Hunters	1	Igloos	3	W		Sommaire du Match
11 - 2024-04-16	113	Igloos	4	Hunters	5	L		Sommaire du Match
12 - 2024-04-17	126	Igloos	5	CoolFm	3	W		Sommaire du Match
13 - 2024-04-18	139	CoolFm	4	Igloos	1	L		Sommaire du Match
15 - 2024-04-20	158	Bandits	4	Igloos	3	L		Sommaire du Match
16 - 2024-04-21	169	Igloos	4	Xpress	5	L	X	Sommaire du Match
18 - 2024-04-23	189	Husky	2	Igloos	4	W		Sommaire du Match
20 - 2024-04-25	207	Igloos	1	Husky	3	L		Sommaire du Match
21 - 2024-04-26	222	Marlies	5	Igloos	3	L		Sommaire du Match
23 - 2024-04-28	240	Igloos	1	Raptors	3	L		Sommaire du Match
24 - 2024-04-29	251	Smirnoff Ice	1	Igloos	2	W		Sommaire du Match
26 - 2024-05-01	271	Igloos	5	Scorpions	4	W		Sommaire du Match
27 - 2024-05-02	283	Chiwawa	3	Igloos	2	L	X	Sommaire du Match
28 - 2024-05-03	298	Igloos	5	Vandals	3	W		Sommaire du Match
30 - 2024-05-05	315	Goons	-	Igloos	-
31 - 2024-05-06	324	Igloos	-	Bandits	-
32 - 2024-05-07	344	Barracudas	-	Igloos	-
34 - 2024-05-09	362	Igloos	-	TigersCats	-
35 - 2024-05-10	374	Igloos	-	Xpress	-
36 - 2024-05-11	385	Bayou	-	Igloos	-
38 - 2024-05-13	402	Igloos	-	Bayou	-
39 - 2024-05-14	416	Bandits	-	Igloos	-
42 - 2024-05-17	439	Rockets	-	Igloos	-
43 - 2024-05-18	454	Igloos	-	Rockets	-
44 - 2024-05-19	469	Husky	-	Igloos	-
46 - 2024-05-21	486	Igloos	-	Twins	-
47 - 2024-05-22	498	TigersCats	-	Igloos	-
48 - 2024-05-23	518	Igloos	-	Thugs	-
49 - 2024-05-24	528	Igloos	-	Snowbirds	-
50 - 2024-05-25	539	Igloos	-	Bandits	-
51 - 2024-05-26	550	Snowbirds	-	Igloos	-
53 - 2024-05-28	570	CoolFm	-	Igloos	-
55 - 2024-05-30	591	Grizzlies	-	Igloos	-
58 - 2024-06-02	612	Igloos	-	Farmers	-
59 - 2024-06-03	623	Igloos	-	Outlaws	-
60 - 2024-06-04	632	Twins	-	Igloos	-
62 - 2024-06-06	654	Igloos	-	Supreme	-
63 - 2024-06-07	667	Marmots	-	Igloos	-
64 - 2024-06-08	682	Igloos	-	Vipers	-
65 - 2024-06-09	696	Igloos	-	Barracudas	-
66 - 2024-06-10	706	Outlaws	-	Igloos	-
68 - 2024-06-12	726	Saguenéens	-	Igloos	-
70 - 2024-06-14	748	Igloos	-	Wolves	-
71 - 2024-06-15	756	Hunters	-	Igloos	-
72 - 2024-06-16	779	Igloos	-	Saguenéens	-
73 - 2024-06-17	787	Vipers	-	Igloos	-
75 - 2024-06-19	812	Raptors	-	Igloos	-
76 - 2024-06-20	824	Igloos	-	Smirnoff Ice	-
77 - 2024-06-21	837	Igloos	-	Chiwawa	-
78 - 2024-06-22	851	Vandals	-	Igloos	-
79 - 2024-06-23	861	Igloos	-	Warriors	-
81 - 2024-06-25	882	Xpress	-	Igloos	-
83 - 2024-06-27	902	Warriors	-	Igloos	-
85 - 2024-06-29	918	Igloos	-	Hunters	-
86 - 2024-06-30	928	Igloos	-	Grizzlies	-
88 - 2024-07-02	945	Wolves	-	Igloos	-
89 - 2024-07-03	956	Igloos	-	Marlies	-
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
90 - 2024-07-04	971	Farmers	-	Igloos	-
92 - 2024-07-06	991	Igloos	-	Marmots	-
93 - 2024-07-07	1005	Xpress	-	Igloos	-
94 - 2024-07-08	1017	Igloos	-	CoolFm	-
95 - 2024-07-09	1031	Thugs	-	Igloos	-
97 - 2024-07-11	1050	Igloos	-	Marlies	-
99 - 2024-07-13	1068	Igloos	-	Goons	-
100 - 2024-07-14	1077	Predateurs	-	Igloos	-
103 - 2024-07-17	1096	Scorpions	-	Igloos	-
104 - 2024-07-18	1104	Igloos	-	Predateurs	-
105 - 2024-07-19	1116	Igloos	-	Husky	-
107 - 2024-07-21	1138	Spartans	-	Igloos	-
110 - 2024-07-24	1160	Igloos	-	Spartans	-
112 - 2024-07-26	1174	Supreme	-	Igloos	-

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	35	15
Assistance	19,874	9,964
Assistance PCT	99.37%	99.64%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
28	2984 - 99.46%	101,406$	1,014,060$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
609,274$	1,047,500$	1,047,500$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	349,450$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
2,839,368$	84	18,119$	1,521,996$

Afficher ou Masquer des Colonnes

	Ligue											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
Saison Régulière
45	82	24	35	0	6	9	3	5	235	281	-46	41	10	19	0	3	4	1	4	116	143	-27	41	14	16	0	3	5	2	1	119	138	-19	80	235	443	678	2	1	54	77	95	11	1727	406	593	703	50	2044	689	791	972	226	37	16.37%	248	71	71.37%	7	628	1209	51.94%	713	1384	51.52%	643	1274	50.47%	2267	1696	1635	563	1084	535
46	82	27	37	0	8	5	1	4	237	272	-35	41	12	18	0	6	1	1	3	116	126	-10	41	15	19	0	2	4	0	1	121	146	-25	81	237	439	676	1	2	46	90	92	13	1802	463	635	686	34	1945	632	1079	1042	250	42	16.80%	289	83	71.28%	6	670	1331	50.34%	696	1362	51.10%	615	1244	49.44%	2432	1816	1425	575	1113	559
47	19	9	7	0	0	3	0	0	62	66	-4	10	5	3	0	0	2	0	0	30	29	1	9	4	4	0	0	1	0	0	32	37	-5	21	62	116	178	1	0	12	18	32	0	482	113	151	218	0	433	156	169	240	43	12	27.91%	62	19	69.35%	1	169	314	53.82%	169	307	55.05%	158	309	51.13%	565	431	325	129	253	123
Total Saison Régulière	183	60	79	0	14	17	4	9	534	619	-85	92	27	40	0	9	7	2	7	262	298	-36	91	33	39	0	5	10	2	2	272	321	-49	182	534	998	1532	4	3	112	185	219	24	4011	982	1379	1607	84	4422	1477	2039	2254	519	91	17.53%	599	173	71.12%	14	1467	2854	51.40%	1578	3053	51.69%	1416	2827	50.09%	5265	3944	3386	1268	2451	1218

Back to the Top