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Vipers
GP: 68 | W: 38 | L: 26 | OTL: 4 | P: 80
GF: 242 | GA: 210 | PP%: 16.48% | PK%: 85.01%
DG: Martin Sauvageau | Morale : 90 | Moyenne d’équipe : 55
Prochains matchs #1121 vs Grizzlies

Centre de jeu
Vipers
38-26-4, 80pts		3
Sommaire du match
 4 Supreme
43-22-6, 92pts
Team Stats
L2SéquenceL1
22-12-2Fiche domicile20-14-3
16-14-2Fiche domicile23-8-3
3-5-2Derniers 10 matchs3-4-3
3.56Buts par match 3.65
3.09Buts contre par match 3.24
16.48%Pourcentage en avantage numérique14.45%
85.01%Pourcentage en désavantage numérique83.45%
Vipers
38-26-4, 80pts		4
Sommaire du match
 6 TigersCats
44-22-6, 94pts
Team Stats
L2SéquenceW3
22-12-2Fiche domicile23-10-3
16-14-2Fiche domicile21-12-3
3-5-2Derniers 10 matchs4-5-1
3.56Buts par match 3.69
3.09Buts contre par match 3.00
16.48%Pourcentage en avantage numérique18.64%
85.01%Pourcentage en désavantage numérique84.20%
Grizzlies
43-24-5, 91pts
Jour 91
 Vipers
38-26-4, 80pts
Statistiques d’équipe
W3SéquenceL2
24-9-3Fiche domicile22-12-2
19-15-2Fiche visiteur16-14-2
6-4-010 derniers matchs3-5-2
3.74Buts par match 3.56
3.14Buts contre par match 3.56
16.58%Pourcentage en avantage numérique16.48%
82.82%Pourcentage en désavantage numérique85.01%
Vipers
38-26-4, 80pts
Jour 92
 Marlies
39-27-7, 85pts
Statistiques d’équipe
L2SéquenceW4
22-12-2Fiche domicile21-11-4
16-14-2Fiche visiteur18-16-3
3-5-210 derniers matchs7-1-2
3.56Buts par match 3.44
3.09Buts contre par match 3.44
16.48%Pourcentage en avantage numérique16.94%
85.01%Pourcentage en désavantage numérique82.88%
Twins
28-34-10, 66pts
Jour 93
 Vipers
38-26-4, 80pts
Statistiques d’équipe
W1SéquenceL2
17-15-5Fiche domicile22-12-2
11-19-5Fiche visiteur16-14-2
7-2-110 derniers matchs3-5-2
2.60Buts par match 3.56
3.13Buts contre par match 3.56
12.64%Pourcentage en avantage numérique16.48%
86.71%Pourcentage en désavantage numérique85.01%
Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour
242
3.56 GFG		 Tirs pour
2540
37.35 Avg		 Pourcentage en avantage numérique
16.5%
60 GF		 Début de zone offensive
42.7%
Buts contre
210
3.09 GAA		 Tirs contre
2310
33.97 Avg		 Pourcentage en désavantage numérique
85.0%%
58 GA		 Début de la zone défensive
40.0%
Informations de l'équipe

Directeur généralMartin Sauvageau
EntraîneurBen Simon
DivisionDivision Ouest
ConférenceConference 2
Capitaine
Assistant #1
Assistant #2


Informations de l’aréna

Capacité3,000
Assistance2,992
Billets de saison300


Informations de la formation

Équipe Pro14
Équipe Mineure24
Limite Contrat38 / 50
Espoirs96


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
1Matthew Stienburg (R)X100.00645165785750404530405062508471090540244800,000$
2Jett Luchanko (R)X100.00524592785270404530405058507869090530194800,000$
3Nolan PatrickX100.00504595767150404530405055508572090530275775,000$
4Graeme Clarke (R)X100.00504592795350404530405055508270090520242775,000$
5Isak Rosen (R)X100.005045957854504047304450555082690905202221,200,000$
6Roby JarventieX100.00504590786150404530405055508168090520232775,000$
7Frederik GauthierX100.00504595716050404530405055508875090520304775,000$
8Yan KuznetsovX100.005045957473504045304050555082700905602341,800,000$
9Stanislav SvozilX100.005045957860504045304050555080740905602251,000,000$
Rayé
MOYENNE D’ÉQUIPE100.0052469077605240453040505650827109053
Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
1| or  OR Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2 &&  or  AND Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3/\d/Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included /\w/mig)
4< <= >= >Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5! or !=Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (=), single (') or double quote (") to exactly not match a filter.
6" or =To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7 -  or  to Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8?Wildcard for a single, non-space character.
8*Wildcard for zero or more non-space characters.
9~Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
# Nom du gardien CON SK DU EN SZ AG RB SC HS RT PH PS EX LD PO MO OV TA SPÂgeContratSalaire
1Ales Stezka100.0070506086707070707070708875090620284800,000$
2Olivier Rodrigue (R)100.0070506076707070707070708471090610254800,000$
Rayé
1Oscar Dansk100.0070404089656565656565658673090580315775,000$
2Michael McNiven100.0070404086656565656565658471090580283775,000$
3Josef Korenar (R)100.0070404083656565656565658471090570274775,000$
MOYENNE D’ÉQUIPE100.007044488467676767676767857209059
Nom de l’entraîneur PH DF OF PD EX LD PO CNT Âge Contrat Salaire
Ben Simon65656565798182USA485700,000$


Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
1| or  OR Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2 &&  or  AND Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3/\d/Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included /\w/mig)
4< <= >= >Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5! or !=Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (=), single (') or double quote (") to exactly not match a filter.
6" or =To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7 -  or  to Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8?Wildcard for a single, non-space character.
8*Wildcard for zero or more non-space characters.
9~Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
# Nom du joueur Nom de l’équipePOSGP 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
Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
1| or  OR Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2 &&  or  AND Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3/\d/Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included /\w/mig)
4< <= >= >Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5! or !=Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (=), single (') or double quote (") to exactly not match a filter.
6" or =To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7 -  or  to Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8?Wildcard for a single, non-space character.
8*Wildcard for zero or more non-space characters.
9~Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
# Nom du gardien Nom de l’équipeGP W L OTL PCT GAA MP PIM SO GA SA SAR A EG PS % PSA ST BG S1 S2 S3


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 Nom de l’équipePOS Âge Date de naissance Pays Recrue Poids Taille Non-échange Disponible pour échange Acquis ParDate de la Dernière TransactionBallotage forcé Waiver Possible Contrat Date du Signature du ContratForcer UFA Rappel d'urgence Type Salaire actuel Salaire restantPlafond salarial Plafond salarial restant Exclus du plafond salarial Salaire année 2Salaire année 3Salaire année 4Salaire année 5Salaire année 6Salaire année 7Salaire année 8Salaire année 9Salaire année 10Plafond salarial année 2Plafond salarial année 3Plafond salarial année 4Plafond salarial année 5Plafond salarial année 6Plafond salarial année 7Plafond salarial année 8Plafond salarial année 9Plafond salarial année 10Non-échange année 2Non-échange année 3Non-échange année 4Non-échange année 5Non-échange année 6Non-échange année 7Non-échange année 8Non-échange année 9Non-échange année 10Lien
Ales StezkaVipers (ANA)G281997-01-06CZENo190 Lbs6 ft4NoNoProspectNoNo42026-03-08FalseFalsePro & Farm800,000$133,333$0$0$No800,000$800,000$800,000$------800,000$800,000$800,000$------NoNoNo------Lien NHL
Frederik GauthierVipers (ANA)C301995-04-26CANNo239 Lbs6 ft5NoNoN/ANoNo42026-03-08FalseFalsePro & Farm775,000$129,167$0$0$No775,000$775,000$775,000$------750,000$750,000$750,000$------NoNoNo------
Graeme ClarkeVipers (ANA)RW242001-04-24CANYes175 Lbs6 ft0NoNoN/ANoNo22026-03-08FalseFalsePro & Farm775,000$129,167$0$0$No775,000$--------775,000$--------No--------Lien NHL
Isak RosenVipers (ANA)RW222003-03-15SWEYes173 Lbs6 ft0NoNoTrade2025-07-04NoNo22026-03-08FalseFalsePro & Farm1,200,000$200,000$0$0$No1,200,000$--------1,200,000$--------No--------Lien NHL
Jett LuchankoVipers (ANA)C192006-08-21FINYes180 Lbs5 ft11NoNoDraftNoNo42026-03-08FalseFalsePro & Farm800,000$133,333$0$0$No800,000$800,000$800,000$------800,000$800,000$800,000$------NoNoNo------Lien NHL
Josef KorenarVipers (ANA)G271998-01-31CZEYes185 Lbs6 ft1NoNoTrade2025-12-30NoNo42026-03-08FalseFalsePro & Farm775,000$129,167$0$0$No775,000$775,000$775,000$------775,000$775,000$775,000$------NoNoNo------
Matthew StienburgVipers (ANA)C242000-10-07CANYes182 Lbs6 ft1NoNoProspectNoNo42026-03-08FalseFalsePro & Farm800,000$133,333$0$0$No800,000$800,000$800,000$------800,000$800,000$800,000$------NoNoNo------
Michael McNivenVipers (ANA)G281997-07-09CANNo199 Lbs6 ft1NoNoN/ANoNo32026-03-08FalseFalsePro & Farm775,000$129,167$0$0$No775,000$775,000$-------775,000$775,000$-------NoNo-------
Nolan PatrickVipers (ANA)C271998-09-19CANNo201 Lbs6 ft2NoNoN/ANoNo52026-03-08FalseFalsePro & Farm775,000$129,167$0$0$No775,000$775,000$775,000$775,000$-----750,000$750,000$750,000$750,000$-----NoNoNoNo-----
Olivier RodrigueVipers (ANA)G252000-07-06CANYes158 Lbs6 ft1NoNoProspectNoNo42026-03-08FalseFalsePro & Farm800,000$133,333$0$0$No800,000$800,000$800,000$------800,000$800,000$800,000$------NoNoNo------Lien NHL
Oscar DanskVipers (ANA)G311994-02-28SWENo204 Lbs6 ft3NoNoN/ANoNo52026-03-08FalseFalsePro & Farm775,000$129,167$0$0$No775,000$775,000$775,000$775,000$-----750,000$750,000$750,000$750,000$-----NoNoNoNo-----Lien NHL
Roby JarventieVipers (ANA)LW232002-08-08FINNo184 Lbs6 ft2NoNoN/ANoNo22026-03-08FalseFalsePro & Farm775,000$129,167$0$0$No775,000$--------775,000$--------No--------Lien NHL
Stanislav SvozilVipers (ANA)D222003-01-17CZENo183 Lbs6 ft0NoNoTrade2025-03-25NoNo52026-03-08FalseFalsePro & Farm1,000,000$166,667$0$0$No1,000,000$1,000,000$1,000,000$1,000,000$-----1,000,000$1,000,000$1,000,000$1,000,000$-----NoNoNoNo-----Lien NHL
Yan KuznetsovVipers (ANA)D232002-03-09RUSNo209 Lbs6 ft4NoNoN/ANoNo42026-03-08FalseFalsePro & Farm1,800,000$300,000$0$0$No1,800,000$1,800,000$1,800,000$------1,800,000$1,800,000$1,800,000$------NoNoNo------Lien NHL
Nombre de joueursÂge moyenPoids moyenTaille moyenneContrat moyenSalaire moyen 1e année
1425.21190 Lbs6 ft23.71901,786$



Attaque à 5 contre 5
Ligne #Ailier gaucheCentreAilier droit% tempsPHYDFOF
135122
230122
325122
410122
Défense à 5 contre 5
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
135122
230122
325122
410122
Attaque en avantage numérique
Ligne #Ailier gaucheCentreAilier droit% tempsPHYDFOF
155122
245122
Défense en avantage numérique
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
155122
245122
Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #CentreAilier% tempsPHYDFOF
155122
245122
Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
155122
245122
3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #Ailier% tempsPHYDFOFDéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
15512255122
24512245122
Attaque à 4 contre 4
Ligne #CentreAilier% tempsPHYDFOF
155122
245122
Défense à 4 contre 4
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
155122
245122
Attaque dernière minute
Ailier gaucheCentreAilier droitDéfenseDéfense
Défense dernière minute
Ailier gaucheCentreAilier droitDéfenseDéfense
Attaquants supplémentaires
Normal Avantage numériqueDésavantage numérique
, , ,
Défenseurs supplémentaires
Normal Avantage numériqueDésavantage numérique
, , ,
Tirs de pénalité
, , , ,
Gardien
#1 : , #2 :


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
TotalDomicile 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 RI
1Bandits21100000862000000000002110000086220.5008162400847675784821833858355314223617423.53%10190.00%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
2Barracudas10001000431100010004310000000000021.000471100847675750821833858353814631900.00%30100.00%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
3Bayou2110000034-1110000002111010000013-220.5003690084767575182183385835752320519111.11%70100.00%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
4Chiwawa11000000532110000005320000000000021.0005101500847675721821833858354610143511100.00%7185.71%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
5CoolFm1000010034-1000000000001000010034-110.500369008476757388218338583535102036300.00%9188.89%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
6Farmers431000001688211000009632200000072560.7501630460084767571878218338583511233469419315.79%17194.12%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
7Goons21001000624210010006240000000000041.000612180184767576482183385835461626449111.11%130100.00%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
8Grizzlies21000100862110000005231000010034-130.7508142200847675772821833858358411225710330.00%11190.91%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
9Hunters3100200013103100010004312100100097261.0001325380084767571108218338583510739419823417.39%17382.35%11324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
10Husky2020000046-21010000023-11010000023-100.00048120084767575982183385835822735639222.22%15193.33%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
11Igloos42101000131123110100078-11100000063360.7501323360184767571388218338583513937508026623.08%25484.00%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
12Marlies220000001174110000003211100000085341.00011203100847675757821833858357418535410330.00%17382.35%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
13Marmots30100011910-1200000116601010000034-130.5009162500847675712982183385835983045671417.14%13284.62%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
14Outlaws2110000056-1110000005141010000005-520.50059140084767577482183385835742728521000.00%14192.86%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
15Predateurs211000009631010000034-11100000062420.500917260084767578082183385835922425589444.44%10280.00%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
16Raptors220000001064110000003211100000074341.000101828008476757838218338583551202035900.00%10280.00%11324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
17Rockets33000000177102200000011651100000061561.0001733500084767571238218338583512041378514428.57%15193.33%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
18Sags2010010047-31000010023-11010000024-210.2504711008476757748218338583552152046900.00%9277.78%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
19Scorpions1010000034-11010000034-10000000000000.000369008476757508218338583536101630400.00%8275.00%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
20Smirnoff Ice413000001418-420200000710-32110000078-120.2501426402084767571598218338583510029698124312.50%26580.77%31324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
21Snowbirds211000007701010000034-11100000043120.500712190084767579082183385835712518615120.00%9188.89%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
22Spartans21100000761110000004221010000034-120.500713200084767579082183385835722122549111.11%10460.00%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
23Supreme32100000972110000002022110000077040.66791625018476757117821833858358525517025416.00%17382.35%11324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
24Thugs21100000981110000006331010000035-220.500915240084767577582183385835962232391119.09%16381.25%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
25TigersCats30201000813-51000100032120200000511-620.33381523008476757102821833858359922307828414.29%15473.33%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
26Twins1010000024-2000000000001010000024-200.0002460084767572082183385835361116132150.00%8187.50%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
27Vandals21100000770211000007700000000000020.500712190084767576782183385835601520407114.29%10280.00%11324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
28Warriors3210000011651010000024-22200000092740.66711213210847675711382183385835762348681119.09%22386.36%11324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
29Wolves2110000078-1110000004311010000035-220.5007142100847675761821833858358030444810220.00%16287.50%11324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
30Xpress31200000101002020000068-21100000042220.3331018280084767571028218338583512134237618422.22%8275.00%01324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
Total683126063112422103236161205111124102223215140120011810810800.588242449691338476757254082183385835231067691916803646016.48%3875885.01%91324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
_Since Last GM Reset683126063112422103236161205111124102223215140120011810810800.588242449691338476757254082183385835231067691916803646016.48%3875885.01%91324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
_Vs Conference27131201100918651594011005340131248000003846-8290.537911662570184767571003821833858359642923526631291713.18%1542683.12%41324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376
_Vs Division1256010003738-17420100025196514000001219-7120.50037691060084767574038218338583545514415929356916.07%68888.24%21324259251.08%1282242852.80%563105253.52%164911891688475769376

Total pour les joueurs
Matchs jouésPointsSéquenceButsPassesPointsTirs pourTirs contreTirs bloquésMinutes de pénalitésMises en échecButs en filet désertBlanchissages
6880L224244969125402310676919168033
Tous les matchs
GPWLOTWOTL SOWSOLGFGA
6831266311242210
Matchs locaux
GPWLOTWOTL SOWSOLGFGA
3616125111124102
Matchs extérieurs
GPWLOTWOTL SOWSOLGFGA
3215141200118108
Derniers 10 matchs
WLOTWOTL SOWSOL
350200
Tentatives en avantage numériqueButs en avantage numérique% en avantage numériqueTentatives en désavantage numériqueButs contre en désavantage numérique% en désavantage numériqueButs pour en désavantage numérique
3646016.48%3875885.01%9
Tirs en 1e périodeTirs en 2e périodeTirs en 3e périodeTirs en 4e périodeButs en 1e périodeButs en 2e périodeButs en 3e périodeButs en 4e période
821833858358476757
Mises en jeu
Gagnées en zone offensiveTotal en zone offensive% gagnées en zone offensive Gagnées en zone défensiveTotal en zone défensive% gagnées en zone défensiveGagnées en zone neutreTotal en zone neutre% gagnées en zone neutre
1324259251.08%1282242852.80%563105253.52%
Temps avec la rondelle
En zone offensiveContrôle en zone offensiveEn zone défensiveContrôle en zone défensiveEn zone neutreContrôle en zone neutre
164911891688475769376


Derniers matchs joués
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
JourMatch Équipe visiteuse Score Équipe locale Score ST OT SO RI Lien
110Goons0Vipers3WSommaire du match
228Igloos0Vipers2WSommaire du match
558Grizzlies2Vipers5WSommaire du match
674Vipers4Farmers1WSommaire du match
890Vipers4Bandits1WSommaire du match
997Igloos6Vipers2LSommaire du match
11123Vipers5Hunters4WXSommaire du match
12131Xpress4Vipers3LSommaire du match
13156Rockets4Vipers6WSommaire du match
15167Vipers4Supreme3WSommaire du match
16185Vipers5Smirnoff Ice7LSommaire du match
17193Farmers2Vipers6WSommaire du match
18217Marmots1Vipers2WXXSommaire du match
19231Vipers4Snowbirds3WSommaire du match
21247Vipers5Warriors1WSommaire du match
22255Marlies2Vipers3WSommaire du match
23279Outlaws1Vipers5WSommaire du match
25298Vipers6Igloos3WSommaire du match
26313Raptors2Vipers3WSommaire du match
28341Scorpions4Vipers3LSommaire du match
29351Vipers0Outlaws5LSommaire du match
31373Smirnoff Ice5Vipers3LSommaire du match
32389Vipers4Xpress2WSommaire du match
34403Vipers3Farmers1WSommaire du match
35416Wolves3Vipers4WSommaire du match
36434Warriors4Vipers2LSommaire du match
37455Vipers4Hunters3WSommaire du match
38467Barracudas3Vipers4WXSommaire du match
40487Vipers4Warriors1WSommaire du match
41496Spartans2Vipers4WSommaire du match
42519Vipers2Smirnoff Ice1WSommaire du match
43527Goons2Vipers3WXSommaire du match
44547Vipers2Sags4LSommaire du match
45558Vandals2Vipers4WSommaire du match
46576Vipers8Marlies5WSommaire du match
47587Snowbirds4Vipers3LSommaire du match
48598Vipers1Bayou3LSommaire du match
49618Xpress4Vipers3LSommaire du match
51639Vipers6Predateurs2WSommaire du match
52647Vipers3Marmots4LSommaire du match
53658Hunters3Vipers4WXSommaire du match
54676Vipers4Bandits5LSommaire du match
55690Marmots5Vipers4LXXSommaire du match
56711Husky3Vipers2LSommaire du match
57718Vipers6Rockets1WSommaire du match
58741TigersCats2Vipers3WXSommaire du match
59751Vipers3Spartans4LSommaire du match
60769Predateurs4Vipers3LSommaire du match
62781Vipers1TigersCats5LSommaire du match
64807Igloos2Vipers3WXSommaire du match
66833Vipers3Wolves5LSommaire du match
67842Vandals5Vipers3LSommaire du match
69867Smirnoff Ice5Vipers4LSommaire du match
70881Vipers7Raptors4WSommaire du match
71898Bayou1Vipers2WSommaire du match
74927Chiwawa3Vipers5WSommaire du match
75938Vipers3Thugs5LSommaire du match
76950Vipers3CoolFm4LXSommaire du match
77961Thugs3Vipers6WSommaire du match
80993Farmers4Vipers3LSommaire du match
811018Vipers2Husky3LSommaire du match
821024Supreme0Vipers2WSommaire du match
831039Vipers3Grizzlies4LXSommaire du match
841053Sags3Vipers2LXSommaire du match
861074Vipers2Twins4LSommaire du match
881086Rockets2Vipers5WSommaire du match
891092Vipers3Supreme4LSommaire du match
901106Vipers4TigersCats6LSommaire du match
911121Grizzlies-Vipers-
921139Vipers-Marlies-
931148Twins-Vipers-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
961176Vipers-Husky-
971181Bandits-Vipers-
1001210CoolFm-Vipers-
1011216Vipers-Vandals-
1021222Vipers-Snowbirds-
1031236Vipers-Chiwawa-
1041241CoolFm-Vipers-
1051242Vipers-Goons-
1061246Vipers-Vandals-
1071254Vipers-Barracudas-
1081267Vipers-Scorpions-



Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
Niveau 1Niveau 2
Capacité20001000
Prix des billets3515
Assistance71,76935,938
Assistance PCT99.68%99.83%

Revenu
Matchs à domicile restantsAssistance moyenne - %Revenu moyen par matchRevenu annuel à ce jourCapacité de l’arénaPopularité de l’équipe
5 2992 - 99.73% 101,700$3,661,182$3000100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jourSalaire total des joueursPlafond Salariale total des joueursSalaire des entraineurs
1,556,608$ 1,262,500$ 1,262,500$ 700,000$0$
Plafond salarial par jourPlafond salarial à ce jourJoueurs Inclus dans le plafond salarialJoueurs exclut du plafond Salarial
0$ 973,263$ 0 0

Estimation
Revenus de la saison estimésJours restants de la saisonDépenses par jourDépenses de la saison estimées
508,498$ 18 18,171$ 327,078$




Vipers 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

Vipers 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

Vipers Statistiques de l'Équipe de Carrière

TotalDomicileVisiteur
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

Vipers 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

Vipers 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





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