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Senators
GP: 1 | W: 1 | L: 0
GF: 3 | GA: 1 | PP%: 0% | PK%: 50.00%
DG: Noddan | Morale : 68 | Moyenne d’équipe : 59
Prochains matchs #11 vs Monsters

Centre de jeu
Senators
1-0-0, 2pts
3
FINAL
1 Monsters
0-1-0, 0pts
Team Stats
W1SéquenceL1
0-0-0Fiche domicile0-1-0
1-0-0Fiche domicile0-0-0
1-0-0Derniers 10 matchs0-1-0
3.00Buts par match 1.00
1.00Buts contre par match 3.00
0%Pourcentage en avantage numérique50.00%
50.00%Pourcentage en désavantage numérique0%
Senators
1-0-0, 2pts
Jour 3
Monsters
0-1-0, 0pts
Statistiques d’équipe
W1SéquenceL1
0-0-0Fiche domicile0-1-0
1-0-0Fiche visiteur0-0-0
1-0-010 derniers matchs0-1-0
3.00Buts par match 1.00
1.00Buts contre par match 1.00
0%Pourcentage en avantage numérique50.00%
50.00%Pourcentage en désavantage numérique0%
Monsters
0-1-0, 0pts
Jour 5
Senators
1-0-0, 2pts
Statistiques d’équipe
L1SéquenceW1
0-1-0Fiche domicile0-0-0
0-0-0Fiche visiteur1-0-0
0-1-010 derniers matchs1-0-0
1.00Buts par match 3.00
3.00Buts contre par match 3.00
50.00%Pourcentage en avantage numérique0%
0%Pourcentage en désavantage numérique50.00%
Monsters
0-1-0, 0pts
Jour 7
Senators
1-0-0, 2pts
Statistiques d’équipe
L1SéquenceW1
0-1-0Fiche domicile0-0-0
0-0-0Fiche visiteur1-0-0
0-1-010 derniers matchs1-0-0
1.00Buts par match 3.00
3.00Buts contre par match 3.00
50.00%Pourcentage en avantage numérique0%
0%Pourcentage en désavantage numérique50.00%
Meneurs d'équipe
Buts
Ryan Carpenter
2
Passes
Marshall Rifai
2
Points
Ryan Carpenter
2
Plus/Moins
Marshall Rifai
3
Victoires
Jet Greaves
1
Pourcentage d’arrêts
Jet Greaves
0.972

Statistiques d’équipe
Buts pour
3
3.00 GFG
Tirs pour
31
31.00 Avg
Pourcentage en avantage numérique
0%
0 GF
Début de zone offensive
29.8%
Buts contre
1
1.00 GAA
Tirs contre
36
36.00 Avg
Pourcentage en désavantage numérique
50.0%%
1 GA
Début de la zone défensive
49.1%
Informations de l'équipe

Directeur généralNoddan
EntraîneurKen Gernander
DivisionAtlantic Division
ConférenceEastern Conference
Capitaine
Assistant #1Jacob MacDonald
Assistant #2Ethan Bear


Informations de l’aréna

Capacité3,000
Assistance
Billets de saison0


Informations de la formation

Équipe Pro26
Équipe Mineure21
Limite contact 47 / 90
Espoirs31


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
1Olle Lycksell0X99.00503683707474606653696859605060080620251875,000$
2Ryan Carpenter0X100.00624586618377625873656468646169019610331900,000$
3Adam Klapka0X99.00525980529668606346656758645060069600241800,000$
4Walker Duehr0X99.00834882578771605649656162605162080600271825,000$
5Milos Kelemen0X100.00514883568770606051646560635060078590252925,000$
6Clark Bishop0X100.00504475548360605840626362625060081580281800,000$
7Jimmy Huntington0X100.00504575548460606040636462625060066580261775,000$
8Luke Toporowski0X99.00504175577960605840636362625060081580231775,000$
9Max Ellis0X99.00503875597560605840636162615060081580241800,000$
10Blake Murray0X100.00504375548260605640616162615060064570231750,000$
11Adam Raska0X100.00514082597768605340605962605060078570231850,000$
12Ondrej Pavel (R)0XXX100.00504675508660605440606162615060061560241950,000$
13Ethan Bear (A)0X100.006144835982766068206362705855650816302711,000,000$
14Jacob MacDonald (A)0X100.006751855984716078516370697252620646303121,000,000$
15Christian Wolanin0X100.00504375588260607920686368625060081610291900,000$
16Dysin Mayo0X100.00504175568160607420636168615060081600284900,000$
17Jake Bischoff0X100.00504475548260607420646168615060082600301850,000$
18Marshall Rifai0X100.00504387598271607320646064605060054600261800,000$
Rayé
1Ville Petman0X100.00504075567860605540625962605060058560241800,000$
2Nikita Novikov (R)0X100.00504775518860607420646168615060021590213875,000$
3Maximus Wanner (R)0X100.00504175558160607220616268615060022590213875,000$
4Valtteri Pulli (R)0X100.00504875498960607120616068605060021590232950,000$
MOYENNE D’ÉQUIPE99.7754447856836560643763636462516106459
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
1Jet Greaves099.0074807784787874797876776867085740231925,000$
2Jesper Vikman0100.0049636088535451545450526767085580222775,000$
Rayé
1Oskari Salminen0100.0041565388454543454541447169024510251950,000$
2Anson Thornton0100.0038535086434242434338416566024490213775,000$
MOYENNE D’ÉQUIPE99.755163608755555355555154686705558
Nom de l’entraîneur PH DF OF PD EX LD PO CNT Âge Contrat Salaire
Ken Gernander75757575757575USA5560$


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
1Ryan CarpenterSenators (OTT)C12022001163433.33%11212.6300000101101050.00%820003.1700000100
2Marshall RifaiSenators (OTT)D1022300010110%21919.630000001100000%010002.0400000001
3Christian WolaninSenators (OTT)D1011100102110%31919.480000001110000%000001.0300000000
4Ondrej PavelSenators (OTT)C/LW/RW1011100210020%01212.3700000000000033.33%300001.6200000000
5Luke ToporowskiSenators (OTT)LW11011002170114.29%01616.080000000000000%001001.2400000000
6Milos KelemenSenators (OTT)LW1011100013040%01616.0800000000000029.41%1701001.2400000000
7Blake MurraySenators (OTT)C1000200101110%01212.330000000000000%00000000000000
8Adam RaskaSenators (OTT)RW1000020100230%11313.38000000000100100.00%11100000000000
9Olle LycksellSenators (OTT)RW1000000012120%11717.7700000000000055.56%91000000000000
10Clark BishopSenators (OTT)C1000000212030%01313.2700000000010025.00%161100000000000
11Dysin MayoSenators (OTT)D1000000011000%21818.400000000000000%00000000000000
12Jake BischoffSenators (OTT)D1000000101100%21818.880000000000000%00100000000000
13Adam KlapkaSenators (OTT)RW1000020010330%01717.8200000000000050.00%20100000000000
14Jimmy HuntingtonSenators (OTT)C1000000201000%01111.900000000000000%00100000000000
15Ethan BearSenators (OTT)D1000000342410%12121.970000000001000%00200000000000
16Jacob MacDonaldSenators (OTT)D1000200102000%32121.630000000001000%01000000000000
17Walker DuehrSenators (OTT)RW1000000300110%11717.730000000000000%00000000000000
18Max EllisSenators (OTT)RW1000100111110%01616.53000000000000100.00%11000000000000
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne18358144021143119289.68%1729716.5500000123281038.60%5789000.5400000101
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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.
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
1Jet GreavesSenators (OTT)11000.9721.00600013616000010010
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne11000.9721.0060001361600010010


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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 Par Date de la Dernière Transaction Ballotage forcé Waiver Possible Contrat Date du Signature du Contrat Forcer 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
Adam KlapkaSenators (OTT)RW242000-09-14CZENo235 Lbs6 ft7NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm800,000$742,857$0$0$No---------------------------
Adam RaskaSenators (OTT)RW232001-09-25CZENo178 Lbs5 ft10NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm850,000$789,286$0$0$No---------------------------
Anson ThorntonSenators (OTT)G212003-06-28CANNo185 Lbs6 ft3NoNoN/ANoNo3FalseFalsePro & Farm775,000$719,643$0$0$No775,000$775,000$-------775,000$775,000$-------NoNo-------
Blake MurraySenators (OTT)C232001-07-05CANNo190 Lbs6 ft2NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm750,000$696,429$0$0$No---------------------------
Christian WolaninSenators (OTT)D291995-03-17CANNo190 Lbs6 ft2NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm900,000$835,714$0$0$No---------------------------
Clark BishopSenators (OTT)C281996-03-29CANNo195 Lbs6 ft1NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm800,000$742,857$0$0$No---------------------------
Dysin MayoSenators (OTT)D281996-08-17CANNo183 Lbs6 ft2NoNoN/ANoNo4FalseFalsePro & Farm900,000$835,714$0$0$No900,000$900,000$900,000$------900,000$900,000$900,000$------NoNoNo------
Ethan BearSenators (OTT)D271997-06-26CANNo197 Lbs5 ft11NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm1,000,000$928,571$0$0$No---------------------------
Jacob MacDonaldSenators (OTT)D311993-02-26USANo204 Lbs6 ft0NoNoN/ANoNo2FalseFalsePro & Farm1,000,000$928,571$0$0$No1,000,000$--------1,000,000$--------No--------
Jake BischoffSenators (OTT)D301994-07-25USANo194 Lbs6 ft1NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm850,000$789,286$0$0$No---------------------------
Jesper VikmanSenators (OTT)G222002-03-11SWENo205 Lbs6 ft4NoNoN/ANoNo2FalseFalsePro & Farm775,000$719,643$0$0$No775,000$--------775,000$--------No--------
Jet GreavesSenators (OTT)G232001-03-30CANNo179 Lbs6 ft1NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm925,000$858,929$0$0$No---------------------------
Jimmy HuntingtonSenators (OTT)C261998-11-18CANNo200 Lbs6 ft1NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$719,643$0$0$No---------------------------
Luke ToporowskiSenators (OTT)LW232001-04-12USANo183 Lbs5 ft11NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$719,643$0$0$No---------------------------
Marshall RifaiSenators (OTT)D261998-03-16CANNo190 Lbs6 ft1NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm800,000$742,857$0$0$No---------------------------
Max EllisSenators (OTT)RW242000-01-18USANo171 Lbs5 ft9NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm800,000$742,857$0$0$No---------------------------
Maximus WannerSenators (OTT)D212003-03-12CANYes184 Lbs6 ft3NoNoN/ANoNo3FalseFalsePro & Farm875,000$812,500$0$0$No875,000$875,000$-------875,000$875,000$-------NoNo-------
Milos KelemenSenators (OTT)LW251999-07-06SVKNo210 Lbs6 ft2NoNoN/ANoNo2FalseFalsePro & Farm925,000$858,929$0$0$No925,000$--------925,000$--------No--------
Nikita NovikovSenators (OTT)D212003-07-25RUSYes209 Lbs6 ft4NoNoN/ANoNo3FalseFalsePro & Farm875,000$812,500$0$0$No875,000$875,000$-------875,000$875,000$-------NoNo-------
Olle LycksellSenators (OTT)RW251999-08-24SWENo163 Lbs5 ft10NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm875,000$812,500$0$0$No---------------------------
Ondrej PavelSenators (OTT)C/LW/RW242000-08-29CZEYes205 Lbs6 ft2NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm950,000$882,143$0$0$No---------------------------
Oskari SalminenSenators (OTT)G251999-09-22FINNo201 Lbs6 ft4NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm950,000$882,143$0$0$No---------------------------
Ryan CarpenterSenators (OTT)C331991-01-18USANo198 Lbs6 ft1NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm900,000$835,714$0$0$No---------------------------
Valtteri PulliSenators (OTT)D232001-03-13FINYes210 Lbs6 ft6NoNoN/ANoNo2FalseFalsePro & Farm950,000$882,143$0$0$No950,000$--------950,000$--------No--------
Ville PetmanSenators (OTT)C242000-01-18FINNo181 Lbs5 ft10NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm800,000$742,857$0$0$No---------------------------
Walker DuehrSenators (OTT)RW271997-11-23USANo210 Lbs6 ft2NoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm825,000$766,071$0$0$No---------------------------
Nombre de joueursÂge moyenPoids moyenTaille moyenneContrat moyenSalaire moyen 1e année
2625.23194 Lbs6 ft11.50861,538$



Attaque à 5 contre 5
Ligne #Ailier gaucheCentreAilier droit% tempsPHYDFOF
1Adam KlapkaOlle LycksellWalker Duehr30122
2Luke ToporowskiMilos KelemenMax Ellis30122
3Jimmy HuntingtonClark BishopAdam Raska20122
4Ondrej PavelRyan CarpenterBlake Murray20122
Défense à 5 contre 5
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
1Ethan BearJake Bischoff32122
2Christian WolaninDysin Mayo32122
3Jacob MacDonaldMarshall Rifai32122
4Ethan BearJacob MacDonald4122
Attaque en avantage numérique
Ligne #Ailier gaucheCentreAilier droit% tempsPHYDFOF
1Adam KlapkaOlle LycksellMilos Kelemen60122
2Luke ToporowskiRyan CarpenterJimmy Huntington40122
Défense en avantage numérique
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
1Jacob MacDonaldEthan Bear60122
2Christian WolaninMarshall Rifai40122
Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #CentreAilier% tempsPHYDFOF
1Clark BishopAdam Raska60122
2Ryan CarpenterBlake Murray40122
Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
1Jacob MacDonaldEthan Bear60122
2Christian WolaninMarshall Rifai40122
3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #Ailier% tempsPHYDFOFDéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
1Olle Lycksell60122Jacob MacDonaldEthan Bear60122
2Ryan Carpenter40122Christian WolaninMarshall Rifai40122
Attaque à 4 contre 4
Ligne #CentreAilier% tempsPHYDFOF
1Olle LycksellAdam Klapka60122
2Milos KelemenLuke Toporowski40122
Défense à 4 contre 4
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
1Jacob MacDonaldEthan Bear60122
2Christian WolaninMarshall Rifai40122
Attaque dernière minute
Ailier gaucheCentreAilier droitDéfenseDéfense
Adam KlapkaOlle LycksellWalker DuehrJacob MacDonaldEthan Bear
Défense dernière minute
Ailier gaucheCentreAilier droitDéfenseDéfense
Walker DuehrRyan CarpenterOlle LycksellJacob MacDonaldEthan Bear
Attaquants supplémentaires
Normal Avantage numériqueDésavantage numérique
Olle Lycksell, Ryan Carpenter, Adam RaskaWalker Duehr, Clark BishopMax Ellis
Défenseurs supplémentaires
Normal Avantage numériqueDésavantage numérique
Ethan Bear, Christian Wolanin, Jacob MacDonaldMarshall RifaiDysin Mayo, Marshall Rifai
Tirs de pénalité
Olle Lycksell, Ryan Carpenter, Milos Kelemen, Max Ellis, Luke Toporowski
Gardien
#1 : Jet Greaves, #2 : Jesper Vikman
Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Olle Lycksell, Ryan Carpenter, Milos Kelemen, Max Ellis, Luke Toporowski, Jimmy Huntington, Clark Bishop, Adam Raska, Blake Murray, Ondrej Pavel
Lignes de défense personnalisées en prolongation
Jacob MacDonald, Ethan Bear, Christian Wolanin, Marshall Rifai, Jake Bischoff


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
TotalDomicileVisiteur
# VS Équipe GP W L T OTW OTL SOW SOL GF GA Diff GP W L T OTW OTL SOW SOL GF GA Diff GP W L T OTW OTL SOW SOL GF GA Diff P PCT G A TP SO EG GP1 GP2 GP3 GP4 SHF SH1 SP2 SP3 SP4 SHA SHB Pim Hit PPA PPG PP% PKA PK GA PK% PK GF W OF FO T OF FO OF FO% W DF FO T DF FO DF FO% W NT FO T NT FO NT FO% PZ DF PZ OF PZ NT PC DF PC OF PC NT
1Monsters11000000312000000000001100000031221.000358000210311313503617421000%2150.00%181747.06%102835.71%41233.33%2011208188
Total11000000312000000000001100000031221.000358000210311313503617421000%2150.00%181747.06%102835.71%41233.33%2011208188
_Since Last GM Reset11000000312000000000001100000031221.000358000210311313503617421000%2150.00%181747.06%102835.71%41233.33%2011208188
_Vs Conference11000000312000000000001100000031221.000358000210311313503617421000%2150.00%181747.06%102835.71%41233.33%2011208188

Total pour les joueurs
Matchs jouésPointsSéquenceButsPassesPointsTirs pourTirs contreTirs bloquésMinutes de pénalitésMises en échecButs en filet désertBlanchissages
12W135831361742100
Tous les matchs
GPWLOTWOTL SOWSOLGFGA
110000031
Matchs locaux
GPWLOTWOTL SOWSOLGFGA
000000000
Matchs extérieurs
GPWLOTWOTL SOWSOLGFGA
110000031
Derniers 10 matchs
WLOTWOTL SOWSOL
100000
Tentatives en avantage numériqueButs en avantage numérique% en avantage numériqueTentatives en désavantage numériqueButs contre en désavantage numérique% en désavantage numériqueButs pour en désavantage numérique
000%2150.00%1
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
1313500210
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
81747.06%102835.71%41233.33%
Temps avec la rondelle
En zone offensiveContrôle en zone offensiveEn zone défensiveContrôle en zone défensiveEn zone neutreContrôle en zone neutre
2011208188


Derniers matchs joués
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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.
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
13Senators3Monsters1WSommaire du match
311Senators-Monsters-
519Monsters-Senators-
727Monsters-Senators-
935Senators-Monsters-
1143Monsters-Senators-
1351Senators-Monsters-



Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
Niveau 1Niveau 2
Capacité20001000
Prix des billets3515
Assistance0%0%
Assistance PCT0%0%

Revenu
Matchs à domicile restantsAssistance moyenne - %Revenu moyen par matchRevenu annuel à ce jourCapacitéPopularité de l’équipe
41 0 - 0%0$0$3000100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jourSalaire total des joueursPlafond Salariale total des joueursSalaire des entraineurs
0$ 2,240,000$ 2,240,000$ 0$0$
Plafond salarial par jourPlafond salarial à ce jourJoueurs Inclus dans le plafond salarialJoueurs exclut du plafond Salarial
0$ 0$ 0 0

Estimation
Revenus de la saison estimésJours restants de la saisonDépenses par jourDépenses de la saison estimées
0$ 13 0$ 0$




Senators 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

Senators 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

Senators 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

Senators 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

Senators 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