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Islanders
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Statistiques d’équipe en carrière

Checkers
0-0-0, 0pts

2022-09-15

Islanders
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0.00	Buts par match	0.00
0.00	Buts contre par match	0.00
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
0.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0.00%

Gulls
0-0-0, 0pts

2022-09-17

Islanders
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0.00	Buts par match	0.00
0.00	Buts contre par match	0.00
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
0.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0.00%

Barracuda
1-0-1, 3pts

2022-09-20

Islanders
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
OTL1	Séquence	N/A
0-0-1	Fiche domicile	0-0-0
1-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
1-0-1	10 derniers matchs	0-0-0
2.50	Buts par match	0.00
2.00	Buts contre par match	0.00
57.14%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
50.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0.00%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 0 0.00 GFG	Tirs pour 0 0.00 Avg	Pourcentage en avantage numérique 0.0% 0 GF	Début de zone offensive 0.0%
Buts contre 0 0.00 GAA	Tirs contre 0 0.00 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 0.0% 0 GA	Début de la zone défensive 0.0%

Information d’équipe
	Directeur général	Parcels
	Entraîneur	Luke Richardson
	Division	Metropolitan Division
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	0
Information formation
	Équipe Pro	29
	Équipe Mineure	19
	Limite contact	48 / 90
	Espoirs	24
Historique d'équipe
	Saison actuelle	0-0-0 (0PTS)
	Historique	86-52-26 (0.524%)
	Apparitions séries éliminatoires	2
	Historique séries éliminatoires (W-L)	4-8
	Stanley Cup	0

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du joueur	#	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Stefan Noesen	0			X		100.00	94	51	75	61	85	60	55	69	40	68	72	60	66	64	75	0	40	63	0	29	1	900,000$
2	Jonathan Dahlen (R)	0	X				100.00	52	40	88	69	78	82	72	61	46	66	67	65	64	51	61	0	40	62	0	24	4	1,250,000$
3	Rocco Grimaldi	0			X		100.00	59	40	77	64	76	60	45	65	65	68	68	60	64	62	71	0	40	60	0	29	2	1,100,000$
4	Arttu Ruotsalainen	0	X				100.00	61	42	77	61	79	60	57	64	64	68	63	60	99	54	63	0	40	60	0	24	1	925,000$
5	Gregory Hofmann (R)	0	X				100.00	69	44	88	64	82	80	51	58	46	67	60	64	60	50	60	0	40	60	0	29	2	750,000$
6	Sheldon Rempal	0			X		100.00	50	36	75	67	75	60	47	69	40	70	70	59	65	53	63	0	40	60	0	27	2	900,000$
7	Kyle Turris	0	X				100.00	57	43	84	60	82	72	43	56	83	62	58	64	76	76	82	0	40	59	0	33	2	1,150,000$
8	Dmitrij Jaskin	0			X		100.00	99	49	87	59	88	84	49	44	58	62	54	65	57	57	70	0	40	59	0	29	2	750,000$
9	Remi Elie	0		X			100.00	98	54	75	54	87	60	44	59	40	63	63	65	62	62	73	0	40	59	0	27	1	750,000$
10	Brett Ritchie	0			X		100.00	89	55	80	54	90	74	54	51	51	59	59	60	60	57	70	0	40	58	0	29	3	1,000,000$
11	Aleksi Heponiemi	0	X				100.00	50	34	76	65	73	60	50	60	53	68	59	60	60	53	63	0	40	57	0	23	1	1,770,000$
12	Semyon Der-Arguchintsev (R)	0	X				100.00	50	35	75	63	74	60	29	60	60	65	61	62	61	51	61	0	40	56	0	22	3	850,000$
13	JJ Moser (R)	0				X	100.00	60	38	88	67	78	73	63	72	20	69	68	73	64	51	61	0	40	64	0	22	2	925,000$
14	Cale Fleury	0				X	100.00	91	53	77	54	87	60	53	69	20	66	60	67	60	54	67	0	40	62	0	23	2	950,000$
15	Gabriel Carlsson	0				X	100.00	59	44	87	60	85	71	50	75	20	67	62	71	61	56	65	0	40	62	0	25	2	1,000,000$
16	Victor Mete	0				X	100.00	53	41	91	62	78	76	54	66	20	68	56	75	58	55	65	0	40	62	0	24	2	1,000,000$
17	Axel Andersson (R)	0				X	100.00	50	48	75	54	82	60	13	67	20	62	62	68	61	51	61	0	40	56	0	22	2	875,000$
18	Kaedan Korczak (R)	0				X	100.00	50	46	75	52	85	60	43	67	20	63	57	63	59	52	62	0	40	56	0	21	3	850,000$
Rayé
1	Scott Wilson	0		X			100.00	50	40	75	59	78	60	49	58	40	62	63	62	62	55	65	0	40	57	0	30	1	800,000$
2	Cole Cassels	0	X				100.00	50	49	75	54	82	60	48	55	60	63	57	62	59	57	67	0	40	56	0	27	1	750,000$
3	Will Bitten	0			X		100.00	50	46	75	57	79	60	46	58	40	64	60	62	60	59	67	0	40	56	0	24	1	925,000$
4	Eetu Tuulola	0			X		100.00	50	56	75	48	90	60	39	56	40	62	61	62	61	55	64	0	40	55	0	24	2	750,000$
5	Justin Almeida	0	X	X	X		100.00	50	36	75	60	75	60	38	55	40	62	59	62	60	54	63	0	40	55	0	23	1	925,000$
6	Blake Siebenaler	0				X	100.00	50	54	75	48	87	60	34	64	20	60	58	68	59	58	67	0	40	56	0	26	2	800,000$
7	Adam Parsells (R)	0				X	100.00	50	44	75	52	86	60	12	63	20	60	57	68	59	50	60	0	40	55	0	25	1	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	62	45	79	59	82	65	46	62	41	65	61	64	63	56	66	0	40	59

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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.
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#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Zachary Fucale	100.00	66	72	69	85	70	70	68	70	70	67	69	75	70	0	40	69	0
2	Collin Delia	100.00	63	70	67	86	67	67	65	68	67	64	66	76	71	0	40	67	0
Rayé
1	Adam Huska	100.00	60	66	63	86	65	64	63	65	65	61	63	71	69	0	40	65	0
2	Hunter Jones (R)	100.00	42	60	57	87	46	47	44	47	47	43	45	66	67	0	40	52	0

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	58	67	64	86	62	62	60	63	62	59	61	72	69	0	40	63

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Luke Richardson	75	75	75	75	75	75	75	CAN	53	8	500,000$

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	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

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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.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	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

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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
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Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Salaire moyen	Salaire moyen restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Link
Adam Huska	Islanders (NYI)	G	25	5/12/1997	No	198 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	791,534$	800,000$	791,534$	0$	0$	No	800,000$			Lien
Adam Parsells	Islanders (NYI)	D	25	1/3/1997	Yes	195 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No				Lien
Aleksi Heponiemi	Islanders (NYI)	C	23	1/9/1999	No	155 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	1,770,000$	1,751,270$	1,770,000$	1,751,270$	0$	0$	No				Lien
Arttu Ruotsalainen	Islanders (NYI)	C	24	10/29/1997	No	187 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	915,212$	925,000$	915,212$	0$	0$	No				Lien
Axel Andersson	Islanders (NYI)	D	22	2/10/2000	Yes	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	875,000$	865,741$	875,000$	865,741$	0$	0$	No	875,000$			Lien
Blake Siebenaler	Islanders (NYI)	D	26	2/27/1996	No	215 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	791,534$	800,000$	791,534$	0$	0$	No	800,000$			Lien
Brett Ritchie (contrat à 1 volet)	Islanders (NYI)	RW	29	7/1/1993	No	220 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	1,000,000$	989,418$	1,000,000$	989,418$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$		Lien
Cale Fleury	Islanders (NYI)	D	23	11/19/1998	No	213 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	950,000$	939,947$	950,000$	939,947$	0$	0$	No	950,000$			Lien
Cole Cassels	Islanders (NYI)	C	27	5/4/1995	No	194 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No				Lien
Collin Delia (contrat à 1 volet)	Islanders (NYI)	G	28	7/1/1994	No	207 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No	750,000$	750,000$		Lien
Dmitrij Jaskin	Islanders (NYI)	RW	29	3/23/1993	No	216 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No	750,000$			Lien
Eetu Tuulola	Islanders (NYI)	RW	24	3/17/1998	No	225 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No	750,000$			Lien
Gabriel Carlsson	Islanders (NYI)	D	25	1/2/1997	No	195 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	1,000,000$	989,418$	1,000,000$	989,418$	0$	0$	No	1,000,000$			Lien
Gregory Hofmann	Islanders (NYI)	C	29	11/13/1992	Yes	194 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No	750,000$			Lien
Hunter Jones	Islanders (NYI)	G	22	7/1/2000	Yes	194 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	791,534$	800,000$	791,534$	0$	0$	No	800,000$			Lien
JJ Moser	Islanders (NYI)	D	22	6/6/2000	Yes	173 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	915,212$	925,000$	915,212$	0$	0$	No	925,000$			Lien
Jonathan Dahlen (contrat à 1 volet)	Islanders (NYI)	C	24	12/20/1997	Yes	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	1,250,000$	1,236,772$	1,250,000$	1,236,772$	125,000$	123,677$	No	1,250,000$	1,250,000$	1,250,000$	Lien
Justin Almeida	Islanders (NYI)	C/LW/RW	23	2/6/1999	No	165 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	915,212$	925,000$	915,212$	0$	0$	No				Lien
Kaedan Korczak	Islanders (NYI)	D	21	1/29/2001	Yes	202 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No	850,000$	850,000$		Lien
Kyle Turris (contrat à 1 volet)	Islanders (NYI)	C	33	8/14/1989	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	1,150,000$	1,137,831$	1,150,000$	1,137,831$	25,000$	24,735$	No	1,150,000$			Lien
Remi Elie	Islanders (NYI)	LW	27	4/16/1995	No	215 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No				Lien
Rocco Grimaldi (contrat à 1 volet)	Islanders (NYI)	RW	29	2/8/1993	No	180 Lbs	5 ft6	No	No	No	2	Pro & Farm	1,100,000$	1,088,360$	1,100,000$	1,088,360$	0$	0$	No	1,100,000$			Lien
Scott Wilson	Islanders (NYI)	LW	30	4/24/1992	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	791,534$	800,000$	791,534$	0$	0$	No				Lien
Semyon Der-Arguchintsev	Islanders (NYI)	C	22	9/15/2000	Yes	161 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No	850,000$	850,000$		Lien
Sheldon Rempal	Islanders (NYI)	RW	27	8/7/1995	No	165 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	890,476$	900,000$	890,476$	0$	0$	No	900,000$			Lien
Stefan Noesen	Islanders (NYI)	RW	29	2/12/1993	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	890,476$	900,000$	890,476$	0$	0$	No				Lien
Victor Mete (contrat à 1 volet)	Islanders (NYI)	D	24	6/7/1998	No	185 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	1,000,000$	989,418$	1,000,000$	989,418$	0$	0$	No	1,000,000$			Lien
Will Bitten	Islanders (NYI)	RW	24	7/10/1998	No	184 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	915,212$	925,000$	915,212$	0$	0$	No				Lien
Zachary Fucale (contrat à 1 volet)	Islanders (NYI)	G	27	5/28/1995	No	187 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	1,000,000$	989,418$	1,000,000$	989,418$	0$	0$	No	1,000,000$			Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
29	25.62	192 Lbs	6 ft1	1.90	922,241$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jonathan Dahlen	Arttu Ruotsalainen	Stefan Noesen	40	1	2	2
2	Gregory Hofmann	Aleksi Heponiemi	Rocco Grimaldi	30	1	2	2
3	Dmitrij Jaskin	Kyle Turris	Sheldon Rempal	20	1	2	2
4	Remi Elie	Semyon Der-Arguchintsev	Brett Ritchie	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	JJ Moser	Victor Mete	40	1	2	2
2	Cale Fleury	Gabriel Carlsson	30	1	2	2
3	Kaedan Korczak	Axel Andersson	20	1	2	2
4	JJ Moser	Victor Mete	10	1	2	2

Attaque en svantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Sheldon Rempal	Arttu Ruotsalainen	Stefan Noesen	60	1	2	2
2	Gregory Hofmann	Aleksi Heponiemi	Jonathan Dahlen	40	1	2	2

Défense en svantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	JJ Moser	Victor Mete	60	1	2	2
2	Cale Fleury	Gabriel Carlsson	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Kyle Turris	Dmitrij Jaskin	60	1	2	2
2	Semyon Der-Arguchintsev	Remi Elie	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	JJ Moser	Victor Mete	60	1	2	2
2	Cale Fleury	Gabriel Carlsson	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Kyle Turris	60	1	2	2	JJ Moser	Victor Mete	60	1	2	2
2	Dmitrij Jaskin	40	1	2	2	Cale Fleury	Gabriel Carlsson	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Arttu Ruotsalainen	Sheldon Rempal	60	1	2	2
2	Aleksi Heponiemi	Stefan Noesen	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	JJ Moser	Victor Mete	60	1	2	2
2	Cale Fleury	Gabriel Carlsson	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Remi Elie	Jonathan Dahlen	Stefan Noesen	JJ Moser	Victor Mete

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Remi Elie	Jonathan Dahlen	Stefan Noesen	JJ Moser	Victor Mete

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Brett Ritchie, Aleksi Heponiemi, Semyon Der-Arguchintsev	Brett Ritchie, Aleksi Heponiemi	Semyon Der-Arguchintsev

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Kaedan Korczak, Axel Andersson, Cale Fleury	Kaedan Korczak	Axel Andersson, Cale Fleury

Tirs de pénalité
Stefan Noesen, Jonathan Dahlen, Arttu Ruotsalainen, Rocco Grimaldi, Sheldon Rempal

Gardien
#1 : Zachary Fucale, #2 : Collin Delia

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Arttu Ruotsalainen, Jonathan Dahlen, Rocco Grimaldi, Stefan Noesen, Kyle Turris, Sheldon Rempal, Sheldon Rempal, Aleksi Heponiemi, Gregory Hofmann, ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
JJ Moser, Victor Mete, Cale Fleury, Gabriel Carlsson, Kaedan Korczak

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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.
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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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	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0

			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
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	0	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
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0

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
0	0	0	0	0	0	0	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
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%

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
0	0	0	0	0	0

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Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score
7 - 2022-09-15	14	Checkers	-	Islanders	-
9 - 2022-09-17	32	Gulls	-	Islanders	-
12 - 2022-09-20	51	Barracuda	-	Islanders	-
14 - 2022-09-22	66	Comets	-	Islanders	-
16 - 2022-09-24	81	Islanders	-	Crunch	-
17 - 2022-09-25	90	Islanders	-	Checkers	-
20 - 2022-09-28	108	Wolf Pack	-	Islanders	-
22 - 2022-09-30	124	Islanders	-	Wolves	-
23 - 2022-10-01	135	Eagles	-	Islanders	-
26 - 2022-10-04	152	Islanders	-	IceHogs	-
28 - 2022-10-06	166	Islanders	-	Thunderbirds	-
30 - 2022-10-08	182	Islanders	-	Griffins	-
32 - 2022-10-10	193	Heat	-	Islanders	-
33 - 2022-10-11	198	Islanders	-	Wolf Pack	-
35 - 2022-10-13	216	Roadrunners	-	Islanders	-
37 - 2022-10-15	231	Monsters	-	Islanders	-
39 - 2022-10-17	244	Islanders	-	Senators	-
42 - 2022-10-20	267	Islanders	-	Admirals	-
44 - 2022-10-22	284	Islanders	-	Stars	-
46 - 2022-10-24	295	Islanders	-	Marlies	-
48 - 2022-10-26	310	Condors	-	Islanders	-
50 - 2022-10-28	326	Islanders	-	Monsters	-
51 - 2022-10-29	337	Phantoms	-	Islanders	-
54 - 2022-11-01	353	Islanders	-	Phantoms	-
57 - 2022-11-04	377	Admirals	-	Islanders	-
59 - 2022-11-06	396	IceHogs	-	Islanders	-
61 - 2022-11-08	407	Thunderbirds	-	Islanders	-
64 - 2022-11-11	425	Islanders	-	Comets	-
65 - 2022-11-12	440	Wolves	-	Islanders	-
68 - 2022-11-15	458	Islanders	-	Bruins	-
71 - 2022-11-18	483	Islanders	-	Roadrunners	-
72 - 2022-11-19	494	Islanders	-	Silver Knights	-
74 - 2022-11-21	506	Islanders	-	Eagles	-
77 - 2022-11-24	527	Islanders	-	Wolf Pack	-
78 - 2022-11-25	538	Checkers	-	Islanders	-
82 - 2022-11-29	550	Penguins	-	Islanders	-
84 - 2022-12-01	567	Monsters	-	Islanders	-
87 - 2022-12-04	594	Islanders	-	Firebirds	-
89 - 2022-12-06	607	Islanders	-	Canucks	-
91 - 2022-12-08	618	Islanders	-	Condors	-
92 - 2022-12-09	626	Islanders	-	Heat	-
96 - 2022-12-13	653	Stars	-	Islanders	-
98 - 2022-12-15	669	Wild	-	Islanders	-
100 - 2022-12-17	680	Rocket	-	Islanders	-
102 - 2022-12-19	702	Bears	-	Islanders	-
104 - 2022-12-21	713	Bruins	-	Islanders	-
105 - 2022-12-22	722	Islanders	-	Americans	-
107 - 2022-12-24	739	Wolves	-	Islanders	-
109 - 2022-12-26	752	Islanders	-	Marlies	-
111 - 2022-12-28	766	Islanders	-	Senators	-
113 - 2022-12-30	780	Griffins	-	Islanders	-
114 - 2022-12-31	794	Silver Knights	-	Islanders	-
123 - 2023-01-09	807	Islanders	-	Phantoms	-
124 - 2023-01-10	816	Firebirds	-	Islanders	-
126 - 2023-01-12	826	Canucks	-	Islanders	-
128 - 2023-01-14	835	Islanders	-	Rocket	-
131 - 2023-01-17	858	Senators	-	Islanders	-
134 - 2023-01-20	879	Penguins	-	Islanders	-
135 - 2023-01-21	885	Islanders	-	Bruins	-
137 - 2023-01-23	906	Islanders	-	Penguins	-
139 - 2023-01-25	917	Moose	-	Islanders	-
141 - 2023-01-27	934	Reign	-	Islanders	-
143 - 2023-01-29	949	Islanders	-	Moose	-
145 - 2023-01-31	962	Islanders	-	Wild	-
149 - 2023-02-04	989	Griffins	-	Islanders	-
152 - 2023-02-07	1017	Americans	-	Islanders	-
154 - 2023-02-09	1027	Islanders	-	Penguins	-
156 - 2023-02-11	1048	Bears	-	Islanders	-
159 - 2023-02-14	1075	Islanders	-	Reign	-
160 - 2023-02-15	1079	Islanders	-	Gulls	-
163 - 2023-02-18	1107	Islanders	-	Barracuda	-
166 - 2023-02-21	1127	Marlies	-	Islanders	-
169 - 2023-02-24	1147	Islanders	-	Monsters	-
170 - 2023-02-25	1157	Americans	-	Islanders	-
172 - 2023-02-27	1172	Comets	-	Islanders	-
174 - 2023-03-01	1187	Islanders	-	Bears	-
177 - 2023-03-04	1209	Islanders	-	Crunch	-
178 - 2023-03-05	1219	Islanders	-	Wolves	-
182 - 2023-03-09	1249	Crunch	-	Islanders	-
184 - 2023-03-11	1268	Phantoms	-	Islanders	-
186 - 2023-03-13	1278	Islanders	-	Bears	-
188 - 2023-03-15	1295	Rocket	-	Islanders	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0.00%	0.00%
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
41	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
20,630$	1,949,500$	1,949,500$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
10,315$	20,630$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	187	10,315$	1,928,905$

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	Total											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
Saison régulière
11	82	30	26	0	8	8	5	5	182	189	-7	41	15	13	0	3	5	4	1	94	94	0	41	15	13	0	5	3	1	4	88	95	-7	99	182	304	486	4	7	29	61	79	16	2113	561	742	765	78	2423	770	210	1632	95	31	32.63%	100	37	63.00%	4	619	1389	44.56%	655	1531	42.78%	446	990	45.05%	1516	691	1643	838	1828	914
11	82	30	26	0	8	8	5	5	182	189	-7	41	15	13	0	3	5	4	1	94	94	0	41	15	13	0	5	3	1	4	88	95	-7	99	182	304	486	4	7	29	61	79	16	2113	561	742	765	78	2423	770	210	1632	95	31	32.63%	100	37	63.00%	4	619	1389	44.56%	655	1531	42.78%	446	990	45.05%	1516	691	1643	838	1828	914
Total Saison régulière	164	60	52	0	16	16	10	10	364	378	-14	82	30	26	0	6	10	8	2	188	188	0	82	30	26	0	10	6	2	8	176	190	-14	198	364	608	972	8	14	58	122	158	32	4226	1122	1484	1530	156	4846	1540	420	3264	190	62	32.63%	200	74	63.00%	8	1238	2778	44.56%	1310	3062	42.78%	892	1980	45.05%	3032	1382	3286	1677	3656	1828
Séries éliminatoires
11	6	2	4	0	0	0	0	0	9	18	-9	3	0	3	0	0	0	0	0	2	12	-10	3	2	1	0	0	0	0	0	7	6	1	4	9	16	25	0	0	2	3	3	1	184	67	55	55	7	276	103	14	135	3	2	66.67%	7	3	57.14%	0	52	121	42.98%	40	126	31.75%	25	73	34.25%	115	61	147	58	114	55
11	6	2	4	0	0	0	0	0	9	18	-9	3	0	3	0	0	0	0	0	2	12	-10	3	2	1	0	0	0	0	0	7	6	1	4	9	16	25	0	0	2	3	3	1	184	67	55	55	7	276	103	14	135	3	2	66.67%	7	3	57.14%	0	52	121	42.98%	40	126	31.75%	25	73	34.25%	115	61	147	58	114	55
Total Séries éliminatoires	12	4	8	0	0	0	0	0	18	36	-18	6	0	6	0	0	0	0	0	4	24	-20	6	4	2	0	0	0	0	0	14	12	2	8	18	32	50	0	0	4	6	6	2	368	134	110	110	14	552	206	28	270	6	4	66.67%	14	6	57.14%	0	104	242	42.98%	80	252	31.75%	50	146	34.25%	230	122	294	117	229	110

	Islanders
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0.00% \| PK%: 0.00% DG: Parcels \| Morale : 40 \| Moyenne d’équipe : 59 Prochain matchs #14 vs Checkers