Association Québécoise de Hockey Simulé

Association Québécoise de Hockey Simulé - Barracudas

Barracudas

GP: 19 | W: 12 | L: 6 | OTL: 1 | P: 25
GF: 70 | GA: 55 | PP%: 22.58% | PK%: 74.68%
DG: Maxime Guillemette | Morale : 90 | Moyenne d'Équipe : 57
Prochain matchs #313 vs Twins

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

San Jose Rhinos
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	Juraj Slafkovsky (R)		X			100.00	77	48	72	75	91	61	47	56	30	53	58	57	67	79	68	0	90	60	0
2	Tyler Bozak	X				100.00	50	45	95	77	62	50	40	45	30	40	50	55	50	97	84	0	90	54	0
3	Calvin Thurkauf (R)	X				100.00	50	45	95	75	72	50	40	45	30	40	50	55	50	86	73	0	90	53	0
4	Christoph Bertschy	X				100.00	50	45	95	78	55	50	40	45	30	40	50	55	50	89	76	0	90	53	0
5	Taylor Leier		X			100.00	50	45	95	78	54	50	40	45	30	40	50	55	50	89	76	0	90	53	0
6	Jean-Sebastien Dea	X				100.00	50	45	95	79	51	50	40	45	30	40	50	60	50	89	76	0	90	53	0
7	Zack Mitchell			X		100.00	50	45	95	76	66	50	40	45	30	40	50	55	50	90	77	0	90	53	0
8	Nathan Gerbe		X			100.00	50	45	95	79	40	50	40	45	30	40	50	55	50	96	83	0	90	52	0
9	Logan Stanley				X	100.00	97	48	66	73	96	57	40	52	30	48	56	71	66	84	72	0	90	66	0
10	Brad Hunt				X	100.00	53	45	88	83	43	50	57	55	30	50	60	59	67	94	82	0	90	60	0
11	Mark Borowiecki				X	100.00	51	51	79	75	67	50	40	45	30	40	50	68	50	93	80	0	90	59	0
12	Julian Melchiori				X	100.00	50	45	95	74	78	50	40	45	30	40	50	55	50	92	79	0	90	58	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	57	46	89	77	65	52	42	47	30	43	52	58	54	90	77	0	90	56

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	Marcus Hogberg	100.00	70	40	40	94	65	65	65	65	65	65	65	86	75	0	90	59	0
Rayé
1	Gilles Senn (R)	100.00	70	40	40	86	65	65	65	65	65	65	65	84	71	0	90	58	0
2	Maxime Lagace	100.00	70	40	40	85	65	65	65	65	65	65	65	89	76	0	90	58	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	70	40	40	88	65	65	65	65	65	65	65	86	74	0	90	58

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Travis Green	65	65	65	65	87	77	66	CAN	53	2	2,500,000$

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	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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
Brad Hunt	Barracudas (SJR)	D	35	1988-08-24	No	177 Lbs	5 ft9	No	No	No	4	Sans Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No
Calvin Thurkauf	Barracudas (SJR)	C	26	1997-06-27	Yes	204 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No
Christoph Bertschy	Barracudas (SJR)	C	28	1994-10-12	No	185 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No
Gilles Senn	Barracudas (SJR)	G	27	1996-03-01	Yes	191 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No
Jean-Sebastien Dea	Barracudas (SJR)	C	29	1994-02-08	No	174 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No
Julian Melchiori	Barracudas (SJR)	D	31	1991-10-12	No	214 Lbs	6 ft5	No	No	No	4	Sans Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No
Juraj Slafkovsky	Barracudas (SJR)	LW	19	2004-03-30	Yes	238 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,200,000$	0$	0$	No
Logan Stanley	Barracudas (SJR)	D	25	1998-05-26	No	242 Lbs	6 ft7	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No
Marcus Hogberg	Barracudas (SJR)	G	28	1994-11-25	No	222 Lbs	6 ft5	No	No	No	4	Sans Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Mark Borowiecki	Barracudas (SJR)	D	34	1989-07-12	No	204 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	1,500,000$	0$	0$	No
Maxime Lagace	Barracudas (SJR)	G	30	1993-01-12	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No
Nathan Gerbe	Barracudas (SJR)	LW	36	1987-07-24	No	176 Lbs	5 ft4	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No
Taylor Leier	Barracudas (SJR)	LW	28	1994-10-12	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No
Tyler Bozak	Barracudas (SJR)	C	37	1986-03-19	No	187 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	1,500,000$	0$	0$	No
Zack Mitchell	Barracudas (SJR)	RW	29	1993-10-12	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
15	29.47	199 Lbs	6 ft1	2.47	933,333$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1				35	1	2	2
2				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				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			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			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
, ,	,

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, ,		,

Tirs de Pénalité
, , , ,

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	Bayou	2	1	0	0	0	1	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	3	0.750	5	9	14	0	1	20	23	26	1	41	98	120	145	5	26	9	10	19	1	0	0.00%	5	1	80.00%	0	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
2	Chiwawa	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	3	5	0	0	20	23	26	1	16	98	120	145	5	28	10	18	16	1	0	0.00%	9	3	66.67%	0	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
3	Husky	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	20	23	26	1	26	98	120	145	5	24	9	10	13	1	1	100.00%	5	1	80.00%	0	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
4	Outlaws	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	2	1.000	7	13	20	0	0	20	23	26	1	15	98	120	145	5	27	4	11	16	5	2	40.00%	3	0	100.00%	0	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
5	Predateurs	2	1	0	0	1	0	0	0	8	5	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	4	1.000	8	16	24	0	0	20	23	26	1	45	98	120	145	5	52	19	23	40	11	1	9.09%	9	3	66.67%	1	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
6	Spartans	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	8	13	0	1	20	23	26	1	15	98	120	145	5	14	4	46	6	6	1	16.67%	4	0	100.00%	0	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
7	Supreme	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	2	0.500	6	10	16	0	0	20	23	26	1	42	98	120	145	5	65	20	16	26	1	0	0.00%	8	2	75.00%	1	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
8	Thugs	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	20	23	26	1	21	98	120	145	5	31	15	6	16	6	0	0.00%	4	2	50.00%	0	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
	Total	19	11	6	0	1	1	0	0	70	55	15	10	7	3	0	0	0	0	0	36	22	14	9	4	3	0	1	1	0	0	34	33	1	25	0.658	70	125	195	0	2	20	23	26	1	368	98	120	145	5	438	134	254	227	62	14	22.58%	79	20	74.68%	3	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
10	Twins	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	7	13	20	0	0	20	23	26	1	41	98	120	145	5	32	5	12	18	5	1	20.00%	6	1	83.33%	0	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
11	Vandals	2	1	1	0	0	0	0	0	6	8	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	0.500	6	9	15	0	0	20	23	26	1	38	98	120	145	5	50	23	16	19	7	1	14.29%	8	2	75.00%	0	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
12	Vipers	2	1	1	0	0	0	0	0	8	6	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0.500	8	14	22	0	0	20	23	26	1	37	98	120	145	5	48	7	14	21	9	4	44.44%	7	2	71.43%	1	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
13	Wolves	2	1	1	0	0	0	0	0	10	7	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	8	4	4	2	0.500	10	18	28	0	0	20	23	26	1	31	98	120	145	5	41	9	72	17	9	3	33.33%	11	3	72.73%	0	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
	_Since Last GM Reset	19	11	6	0	1	1	0	0	70	55	15	10	7	3	0	0	0	0	0	36	22	14	9	4	3	0	1	1	0	0	34	33	1	25	0.658	70	125	195	0	2	20	23	26	1	368	98	120	145	5	438	134	254	227	62	14	22.58%	79	20	74.68%	3	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
	_Vs Conference	18	10	6	0	1	1	0	0	66	54	12	9	6	3	0	0	0	0	0	32	21	11	9	4	3	0	1	1	0	0	34	33	1	23	0.639	66	117	183	0	2	20	23	26	1	342	98	120	145	5	414	125	244	214	61	13	21.31%	74	19	74.32%	3	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
	_Vs Division	13	8	3	0	1	1	0	0	51	37	14	6	5	1	0	0	0	0	0	23	11	12	7	3	2	0	1	1	0	0	28	26	2	19	0.731	51	92	143	0	1	20	23	26	1	248	98	120	145	5	276	76	158	150	47	12	25.53%	49	12	75.51%	2	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126

			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	25	W1	70	125	195	368	438	134	254	227	0	2

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
19	11	6	1	1	0	0	70	55

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
10	7	3	0	0	0	0	36	22

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	4	3	1	1	0	0	34	33

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
8	2	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
62	14	22.58%	79	20	74.68%	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
98	120	145	5	20	23	26	1

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
148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%

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
571	433	329	128	245	126

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	11	Predateurs	2	Barracudas	4	W		Sommaire du Match
3 - 2024-04-08	30	Wolves	3	Barracudas	2	L		Sommaire du Match
4 - 2024-04-09	42	Barracudas	2	Bayou	3	L	X	Sommaire du Match
7 - 2024-04-12	65	Chiwawa	6	Barracudas	2	L		Sommaire du Match
8 - 2024-04-13	78	Barracudas	2	Vandals	6	L		Sommaire du Match
9 - 2024-04-14	86	Barracudas	4	Predateurs	3	W	X	Sommaire du Match
11 - 2024-04-16	110	Vandals	2	Barracudas	4	W		Sommaire du Match
12 - 2024-04-17	125	Barracudas	2	Supreme	4	L		Sommaire du Match
13 - 2024-04-18	140	Vipers	3	Barracudas	6	W		Sommaire du Match
15 - 2024-04-20	151	Barracudas	3	Twins	2	W		Sommaire du Match
16 - 2024-04-21	170	Twins	1	Barracudas	4	W		Sommaire du Match
18 - 2024-04-23	191	Bayou	0	Barracudas	3	W		Sommaire du Match
19 - 2024-04-24	196	Barracudas	2	Vipers	3	L		Sommaire du Match
21 - 2024-04-26	217	Barracudas	7	Outlaws	5	W		Sommaire du Match
22 - 2024-04-27	231	Barracudas	8	Wolves	4	W		Sommaire du Match
23 - 2024-04-28	243	Spartans	0	Barracudas	5	W		Sommaire du Match
25 - 2024-04-30	261	Barracudas	4	Supreme	3	W		Sommaire du Match
26 - 2024-05-01	275	Thugs	4	Barracudas	2	L		Sommaire du Match
28 - 2024-05-03	294	Husky	1	Barracudas	4	W		Sommaire du Match
30 - 2024-05-05	313	Twins	-	Barracudas	-
31 - 2024-05-06	333	Barracudas	-	Warriors	-
32 - 2024-05-07	344	Barracudas	-	Igloos	-
34 - 2024-05-09	355	Barracudas	-	CoolFm	-
35 - 2024-05-10	368	Snowbirds	-	Barracudas	-
36 - 2024-05-11	387	Vipers	-	Barracudas	-
38 - 2024-05-13	408	Barracudas	-	Xpress	-
39 - 2024-05-14	417	Bayou	-	Barracudas	-
41 - 2024-05-16	435	Wolves	-	Barracudas	-
43 - 2024-05-18	456	Barracudas	-	Farmers	-
44 - 2024-05-19	462	Barracudas	-	Hunters	-
45 - 2024-05-20	477	Smirnoff Ice	-	Barracudas	-
47 - 2024-05-22	502	Rockets	-	Barracudas	-
48 - 2024-05-23	513	Barracudas	-	Grizzlies	-
49 - 2024-05-24	527	Barracudas	-	Marlies	-
50 - 2024-05-25	536	Barracudas	-	Spartans	-
51 - 2024-05-26	552	Predateurs	-	Barracudas	-
53 - 2024-05-28	574	Vandals	-	Barracudas	-
56 - 2024-05-31	595	Bandits	-	Barracudas	-
57 - 2024-06-01	610	Barracudas	-	Bayou	-
59 - 2024-06-03	626	Marlies	-	Barracudas	-
60 - 2024-06-04	637	Barracudas	-	Smirnoff Ice	-
61 - 2024-06-05	646	Barracudas	-	Goons	-
63 - 2024-06-07	663	Barracudas	-	Wolves	-
64 - 2024-06-08	677	Raptors	-	Barracudas	-
65 - 2024-06-09	696	Igloos	-	Barracudas	-
67 - 2024-06-11	719	Marmots	-	Barracudas	-
69 - 2024-06-13	732	Barracudas	-	TigersCats	-
70 - 2024-06-14	750	Barracudas	-	Outlaws	-
71 - 2024-06-15	759	Barracudas	-	Bandits	-
72 - 2024-06-16	768	Supreme	-	Barracudas	-
73 - 2024-06-17	791	CoolFm	-	Barracudas	-
74 - 2024-06-18	809	Xpress	-	Barracudas	-
75 - 2024-06-19	817	Barracudas	-	Scorpions	-
77 - 2024-06-21	838	Barracudas	-	Snowbirds	-
78 - 2024-06-22	850	Warriors	-	Barracudas	-
80 - 2024-06-24	872	Hunters	-	Barracudas	-
81 - 2024-06-25	876	Barracudas	-	Vandals	-
83 - 2024-06-27	905	TigersCats	-	Barracudas	-
85 - 2024-06-29	919	Barracudas	-	Twins	-
86 - 2024-06-30	933	Saguenéens	-	Barracudas	-
87 - 2024-07-01	939	Barracudas	-	Chiwawa	-
89 - 2024-07-03	963	Barracudas	-	Saguenéens	-
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
90 - 2024-07-04	975	Goons	-	Barracudas	-
91 - 2024-07-05	983	Barracudas	-	Husky	-
93 - 2024-07-07	1007	Outlaws	-	Barracudas	-
94 - 2024-07-08	1016	Barracudas	-	Thugs	-
96 - 2024-07-10	1036	Grizzlies	-	Barracudas	-
97 - 2024-07-11	1048	Barracudas	-	Rockets	-
98 - 2024-07-12	1057	Barracudas	-	Predateurs	-
100 - 2024-07-14	1073	Barracudas	-	Vipers	-
101 - 2024-07-15	1079	Barracudas	-	Marmots	-
102 - 2024-07-16	1088	Scorpions	-	Barracudas	-
105 - 2024-07-19	1111	Chiwawa	-	Barracudas	-
107 - 2024-07-21	1134	Farmers	-	Barracudas	-
111 - 2024-07-25	1161	Outlaws	-	Barracudas	-
112 - 2024-07-26	1177	Barracudas	-	Raptors	-

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	20,000	9,993
Assistance PCT	100.00%	99.93%

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	2999 - 99.98%	101,987$	1,019,874$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,017,991$	1,400,000$	1,400,000$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	376,396$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
2,855,647$	84	34,513$	2,899,092$

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	31	39	0	5	7	0	0	236	269	-33	41	14	21	0	2	4	0	0	122	132	-10	41	17	18	0	3	3	0	0	114	137	-23	79	236	457	693	4	4	65	80	86	5	1634	422	550	647	15	1814	571	1393	1030	246	39	15.85%	307	72	76.55%	8	643	1234	52.11%	718	1300	55.23%	715	1316	54.33%	2394	1797	1490	555	1057	540
46	82	23	44	0	8	5	1	1	223	257	-34	41	10	27	0	2	2	0	0	101	136	-35	41	13	17	0	6	3	1	1	122	121	1	70	223	424	647	1	3	43	82	89	10	1621	422	526	643	36	1877	554	897	962	218	33	15.14%	309	80	74.11%	4	635	1195	53.14%	705	1298	54.31%	653	1222	53.44%	2403	1805	1495	547	1054	538
47	19	11	6	0	1	1	0	0	70	55	15	10	7	3	0	0	0	0	0	36	22	14	9	4	3	0	1	1	0	0	34	33	1	25	70	125	195	0	2	20	23	26	1	368	98	120	145	5	438	134	254	227	62	14	22.58%	79	20	74.68%	3	148	260	56.92%	165	298	55.37%	187	325	57.54%	571	433	329	128	245	126
Total Saison Régulière	183	65	89	0	14	13	1	1	529	581	-52	92	31	51	0	4	6	0	0	259	290	-31	91	34	38	0	10	7	1	1	270	291	-21	174	529	1006	1535	5	9	128	185	201	16	3623	942	1196	1435	56	4129	1259	2544	2219	526	86	16.35%	695	172	75.25%	15	1426	2689	53.03%	1588	2896	54.83%	1555	2863	54.31%	5368	4036	3315	1231	2357	1206

Back to the Top