Canadian Hockey League

Blues
Accueil
Formation
Pointeurs
Contrats
Trios
Stats Équipe
Calendrier
Carrière

Centre de jeu
	Iceberg 12-2-0, 24pts	5	FINAL	2	Bandits 1-4-0, 2pts

Team Stats
W3	Streak	L2
7-0-0	Home Record	1-1-0
5-2-0	Away Record	0-3-0
9-1-0	Last 10 Games	1-3-1
5.43	Buts par match	4.20
3.79	Buts contre par match	5.20
22.06%	Pourcentage en avantage numérique	18.75%
85.19%	Pourcentage en désavantage numérique	67.86%

Bandits
1-4-0, 2pts

FINAL

Iceberg
12-2-0, 24pts

Team Stats
L2	Streak	W3
1-1-0	Home Record	7-0-0
0-3-0	Away Record	5-2-0
1-3-1	Last 10 Games	9-1-0
4.20	Buts par match	5.43
5.20	Buts contre par match	3.79
18.75%	Pourcentage en avantage numérique	22.06%
67.86%	Pourcentage en désavantage numérique	85.19%

Meneurs d'équipe
	Buts Drake Caggiula 3	Passes Drake Caggiula 2

	Points Drake Caggiula 5	Plus/Moins Drake Caggiula -2

Stats Équipe
Buts pour 21 4.20 GFG	Tirs pour 169 33.80 Avg	Pourcentage en avantage numérique 18.8% 3 GF	Début de zone offensive 35.5%
Buts contre 26 5.20 GAA	Tirs contre 198 39.60 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 67.9% 9 GA	Début de la zone défensive 41.7%

Information d’équipe
	Directeur général	Maxime Barabe
	Entraîneur	Glen Gulutzan
	Division	Central
	Conférence	Western
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Information formation
	Équipe Pro	23
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	44 / 50
	Espoirs	4
Historique d'équipe
	Saison actuelle	1-4
	Historique	756-709-173 (0.462%)
	Apparitions séries éliminatoires	8
	Historique séries éliminatoires (W-L)	20-40
	Stanley Cup	0

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	Âge	Contrat	Salaire
1	Drake Caggiula		X			100.00	62	40	76	82	51	60	50	60	40	66	55	59	40	84	72	40	65	61	0	30	2	900,000$
2	Matthew Nieto		X			100.00	55	44	86	78	53	74	58	52	40	51	54	75	40	88	81	30	61	61	0	32	1	2,000,000$
3	Liam Foudy	X				100.00	54	49	87	77	62	71	52	54	40	59	50	61	40	72	72	70	61	59	0	24	1	1,017,500$
4	Brett Murray		X			100.00	61	71	77	75	89	63	53	49	40	43	56	56	40	76	70	60	61	57	0	26	1	851,000$
5	Will Bitten			X		100.00	47	42	81	75	51	77	67	45	40	39	51	50	69	76	77	60	61	55	0	26	1	860,000$
6	Carsen Twarynski		X			100.00	99	50	75	75	64	60	50	37	40	32	42	61	40	78	69	55	47	54	0	27	1	860,000$
7	Samuel Laberge		X			100.00	72	70	59	75	68	68	58	38	40	38	38	61	40	78	73	55	52	54	0	27	1	1,500,000$
8	Josh Lopina	X				100.00	56	49	83	75	65	78	68	39	70	31	47	50	40	70	74	75	48	53	0	23	1	696,000$
9	Serron Noel			X		100.00	71	67	67	75	74	60	50	38	40	39	36	55	40	72	66	70	48	52	0	24	1	825,000$
10	Tyler Angle	X				100.00	53	60	79	75	45	60	50	41	70	36	46	50	40	72	66	70	42	51	0	24	1	770,000$
11	Jack Badini	X				100.00	73	61	81	75	62	60	50	31	70	29	34	50	40	76	68	60	35	49	0	26	1	930,000$
12	Egor Zamula				X	100.00	53	51	80	78	67	77	88	60	40	60	59	73	40	72	75	70	70	67	0	24	1	1,200,000$
13	Nikita Okhotyuk				X	100.00	99	48	72	76	61	76	79	52	40	53	52	70	40	72	74	70	55	67	0	24	1	1,018,000$
14	Alexander Edler				X	100.00	79	55	79	75	74	55	50	53	40	52	54	62	63	99	77	0	61	63	0	38	1	975,000$
15	Patrik Nemeth				X	100.00	76	60	82	75	84	55	50	48	40	45	50	65	40	88	72	30	61	63	0	32	4	975,000$
16	Jack Rathbone				X	100.00	55	41	83	75	50	73	68	43	40	39	46	70	40	74	74	65	61	61	0	25	1	825,000$
17	Markus Niemelainen				X	100.00	99	52	80	75	75	55	50	31	40	29	34	62	40	76	66	60	61	59	0	26	1	930,000$
18	Noel Hoefenmayer				X	100.00	71	53	63	75	65	55	50	44	40	39	48	66	40	74	65	65	61	59	0	25	1	930,000$
19	Dmitry Semykin				X	100.00	64	54	90	75	73	55	50	25	40	20	30	51	40	72	64	70	45	53	0	24	1	825,000$
Rayé
1	Grant Mismash		X			100.00	50	45	83	75	55	60	50	34	40	29	39	50	40	74	67	65	20	48	0	25	1	825,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	67	53	78	76	64	65	57	44	45	41	46	60	43	77	71	57	54	57

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	Âge	Contrat	Salaire
1	Aaron Dell	100.00	81	50	60	89	58	61	61	60	61	59	93	94	78	15	82	66	0	35	2	575,000$
2	Landon Bow	100.00	75	50	60	96	50	50	50	50	50	50	83	82	66	45	58	59	0	29	2	600,000$
Rayé
1	Beck Warm	100.00	77	50	60	80	50	50	50	50	50	50	40	74	62	65	22	56	0	25	2	600,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	78	50	60	88	53	54	54	53	54	53	72	83	69	42	54	60

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Glen Gulutzan	60	47	53	45	84	86	62	CAN	53	2	100,000$

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
1	Drake Caggiula	Bandits (Stl)	LW	5	3	2	5	-2	2	0	13	17	22	4	10	13.64%	3	105	21.01	0	1	1	2	10	0	0	0	0	23	0	0	50.41%	121	0	0	0	0	0.95	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				5	3	2	5	-2	2	0	13	17	22	4	10	13.64%	3	105	21.01	0	1	1	2	10	0	0	0	0	23	0	0	50.41%	121	0	0	0	0	0.95	0	0	0	0	0	0	0	0

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
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne							0.000	0.00	0								0.000

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	Âge	Date de naissance	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	2038	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	2039	2040	2041	2042	Link
Aaron Dell	Bandits (Stl)	G	35	1989-05-04	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	575,000$	UFA			Lien / Lien NHL
Alexander Edler	Bandits (Stl)	D	38	1986-04-21	No	210 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	975,000$	0$	0$	No	UFA				Lien / Lien NHL
Beck Warm	Bandits (Stl)	G	25	1999-04-22	No	172 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$	RFA			Lien / Lien NHL
Brett Murray	Bandits (Stl)	LW	26	1998-07-20	No	235 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	851,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Carsen Twarynski	Bandits (Stl)	LW	27	1997-11-24	No	198 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	860,000$	0$	0$	No	UFA				Lien / Lien NHL
Dmitry Semykin	Bandits (Stl)	D	24	2000-02-24	No	212 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Drake Caggiula	Bandits (Stl)	LW	30	1994-06-20	No	183 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	UFA			Lien / Lien NHL
Egor Zamula	Bandits (Stl)	D	24	2000-03-30	No	200 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	1,200,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Grant Mismash	Bandits (Stl)	LW	25	1999-02-19	No	184 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Jack Badini	Bandits (Stl)	C	26	1998-01-19	No	202 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	930,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Jack Rathbone	Bandits (Stl)	D	25	1999-05-20	No	182 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Josh Lopina	Bandits (Stl)	C	23	2001-02-16	No	199 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	696,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Landon Bow	Bandits (Stl)	G	29	1995-08-24	No	208 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$	UFA			Lien / Lien NHL
Liam Foudy	Bandits (Stl)	C	24	2000-02-04	No	193 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	1,017,500$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Markus Niemelainen	Bandits (Stl)	D	26	1998-06-08	No	203 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Pro & Farm	930,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Matthew Nieto	Bandits (Stl)	LW	32	1992-11-05	No	187 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	2,000,000$	0$	0$	No	UFA				Lien / Lien NHL
Nikita Okhotyuk	Bandits (Stl)	D	24	2000-12-04	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	1,018,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Noel Hoefenmayer	Bandits (Stl)	D	25	1999-06-01	No	204 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	930,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Patrik Nemeth	Bandits (Stl)	D	32	1992-02-08	No	230 Lbs	6 ft4	Yes	No	No	4	Pro & Farm	975,000$	0$	0$	No	975,000$	975,000$	975,000$	UFA	Lien / Lien NHL
Samuel Laberge	Bandits (Stl)	LW	27	1997-04-10	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	1,500,000$	0$	0$	No	UFA				Lien / Lien NHL
Serron Noel	Bandits (Stl)	RW	24	2000-08-08	No	205 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Tyler Angle	Bandits (Stl)	C	24	2000-09-30	No	176 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	770,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL
Will Bitten	Bandits (Stl)	RW	26	1998-07-10	No	184 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	860,000$	0$	0$	No	RFA				Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
23	27.00	199 Lbs	6 ft2	1.30	934,239$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Drake Caggiula		40	1	2	2
2				30	1	2	2
3				20	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2			30	1	2	2
3			20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en svantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Drake Caggiula		60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en svantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1		Drake Caggiula	60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2			60	1	2	2
2	Drake Caggiula	40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1		Drake Caggiula	60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Drake Caggiula

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Drake Caggiula

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, Drake Caggiula, , ,

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , , , , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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

	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
1	Iceberg	5	1	4	0	0	0	0	0	21	26	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	3	0	3	0	0	0	0	0	14	18	-4	2	0.200	21	40	61	0	0	11	6	4	0	169	58	42	69	0	198	51	56	112	16	3	18.75%	28	9	67.86%	0	76	154	49.35%	91	181	50.28%	43	99	43.43%	114	81	129	33	56	27
	Total	5	1	4	0	0	0	0	0	21	26	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	3	0	3	0	0	0	0	0	14	18	-4	2	0.200	21	40	61	0	0	11	6	4	0	169	58	42	69	0	198	51	56	112	16	3	18.75%	28	9	67.86%	0	76	154	49.35%	91	181	50.28%	43	99	43.43%	114	81	129	33	56	27
	_Since Last GM Reset	5	1	4	0	0	0	0	0	21	26	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	3	0	3	0	0	0	0	0	14	18	-4	2	0.200	21	40	61	0	0	11	6	4	0	169	58	42	69	0	198	51	56	112	16	3	18.75%	28	9	67.86%	0	76	154	49.35%	91	181	50.28%	43	99	43.43%	114	81	129	33	56	27
	_Vs Conference	5	1	4	0	0	0	0	0	21	26	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	3	0	3	0	0	0	0	0	14	18	-4	2	0.200	21	40	61	0	0	11	6	4	0	169	58	42	69	0	198	51	56	112	16	3	18.75%	28	9	67.86%	0	76	154	49.35%	91	181	50.28%	43	99	43.43%	114	81	129	33	56	27

			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
5	2	L2	21	40	61	169	198	51	56	112	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	1	4	0	0	0	0	21	26

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
2	1	1	0	0	0	0	7	8

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
3	0	3	0	0	0	0	14	18

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
1	3	0	1	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
16	3	18.75%	28	9	67.86%	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
58	42	69	0	11	6	4	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
76	154	49.35%	91	181	50.28%	43	99	43.43%

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
114	81	129	33	56	27

Derniers matchs 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
2	6	Bandits	4	Iceberg	5	AL		Sommaire du match
4	14	Bandits	6	Iceberg	7	AL	X	Sommaire du match
6	22	Iceberg	3	Bandits	5	BW		Sommaire du match
8	30	Iceberg	5	Bandits	2	BL		Sommaire du match
10	38	Bandits	4	Iceberg	6	AL		Sommaire du match

Bandits Leaders statistiques (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	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
1	Alan Letang	1115	172	319	491	78	853	1478	1376	1864	9.23%	733	18006	16.15	38	73	111	187	4	10	14	47	21	12	52.06%	4	0.55	2	10
2	Dale Clarke	339	50	165	215	-74	650	848	591	734	6.81%	420	7910	23.34	35	45	80	255	0	4	4	20	8	6	100.00%	0	0.54	0	1
3	Mark Hartigan	195	78	129	207	-3	291	336	512	608	12.83%	104	3832	19.65	15	50	65	61	2	3	5	19	10	5	60.05%	5	1.08	4	19
4	Shane Prince	314	66	95	161	-61	92	217	535	593	11.13%	27	5885	18.74	19	32	51	116	0	2	2	12	6	6	42.77%	0	0.55	5	19
5	Anton Slepyshev	324	76	76	152	-22	206	445	414	539	14.10%	63	5552	17.14	15	32	47	117	4	2	6	12	10	4	44.72%	2	0.55	4	13

Bandits Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA
1	Wade Dubielewicz	160	61	75	24	0.889	2.93	9552	2	8	467	4208	1300	7	5	0.739	92
2	Jeff Maund	136	61	44	15	0.884	3.11	7537	2	5	391	3366	1283	18	2	0.682	66
3	Ghislain Rousseau	70	41	24	5	0.897	3.09	4192	0	1	216	2101	1019	3	0	0.833	12
4	Jeremy Smith	82	37	40	5	0.902	2.57	4855	2	10	208	2116	0	2	2	0.800	55
5	Jean-Marc Pelletier	80	35	28	10	0.879	3.63	4287	0	1	259	2132	1152	3	0	0.840	25

Bandits Statistiques de l'Équipe de Carrière

Afficher ou masquer des colonnes

	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
2017	82	43	28	0	2	3	2	4	309	266	43	41	19	18	0	1	1	1	1	149	139	10	41	24	10	0	1	2	1	3	160	127	33	93	309	504	813	0	1	0	64	125	116	2777	0	821	1078	869	2498	849	1247	2088	291	71	24.40%	276	50	81.88%	10	1096	1962	55.86%	927	1781	52.05%	725	1413	51.31%	1693	890	1797	874	1628	806
2018	82	29	34	0	4	8	5	2	292	317	-25	41	14	18	0	3	3	3	0	135	155	-20	41	15	16	0	1	5	2	2	157	162	-5	74	292	465	757	0	0	0	59	101	123	2607	0	743	929	913	2490	853	1645	2065	252	64	25.40%	228	52	77.19%	5	1019	1904	53.52%	917	1653	55.47%	807	1449	55.69%	1633	832	1662	827	1675	819
2019	81	34	31	0	4	2	3	7	307	313	-6	41	12	20	0	3	1	1	4	140	168	-28	40	22	11	0	1	1	2	3	167	145	22	78	307	478	785	1	1	0	61	122	117	2697	0	743	1005	919	2446	799	1721	1802	238	85	35.71%	213	47	77.93%	6	1202	2009	59.83%	922	1594	57.84%	721	1296	55.63%	1593	807	1652	814	1676	815
2020	82	21	39	0	4	9	4	5	236	301	-65	41	8	20	0	1	5	4	3	117	150	-33	41	13	19	0	3	4	0	2	119	151	-32	59	236	378	614	2	1	0	53	92	83	2397	0	680	858	820	2505	792	1611	1797	213	49	23.00%	232	71	69.40%	3	864	1762	49.04%	840	1763	47.65%	547	1223	44.73%	1589	773	1671	826	1736	857
2021	82	23	38	0	2	1	9	9	148	190	-42	41	11	19	0	2	0	5	4	84	97	-13	41	12	19	0	0	1	4	5	64	93	-29	51	148	250	398	3	8	0	47	51	39	1499	0	499	484	494	1845	521	1098	2103	360	48	13.33%	464	58	87.50%	2	1114	2233	49.89%	1173	2558	45.86%	533	1168	45.63%	1785	1169	2169	657	1060	501
2022	81	28	33	0	1	2	7	10	168	183	-15	40	14	13	0	1	2	6	4	96	91	5	41	14	20	0	0	0	1	6	72	92	-20	60	168	290	458	2	5	0	63	46	51	1834	0	584	603	614	1771	521	862	1950	370	48	12.97%	352	46	86.93%	0	1086	2376	45.71%	1053	2440	43.16%	488	1104	44.20%	1835	1264	2120	611	996	477
2023	82	36	34	0	3	3	2	4	267	272	-5	41	16	18	0	2	1	1	3	135	139	-4	41	20	16	0	1	2	1	1	132	133	-1	81	267	508	775	2	4	0	100	98	64	2638	0	893	817	904	2439	716	912	2095	418	72	17.22%	355	67	81.13%	6	1183	2784	42.49%	1109	2657	41.74%	517	1292	40.02%	1792	1262	2218	599	948	438
2024	82	33	34	0	4	3	1	7	279	268	11	41	18	18	0	2	2	1	0	142	132	10	41	15	16	0	2	1	0	7	137	136	1	86	279	530	809	1	5	0	98	91	85	2749	0	897	879	935	2246	661	783	2088	376	51	13.56%	344	55	84.01%	3	1239	2834	43.72%	1103	2593	42.54%	527	1299	40.57%	1824	1285	2174	609	977	459
2025	82	34	34	0	5	3	0	6	300	307	-7	41	23	11	0	3	0	0	4	161	147	14	41	11	23	0	2	3	0	2	139	160	-21	87	300	569	869	2	1	0	105	102	88	3016	0	975	995	997	2506	706	907	2124	418	63	15.07%	380	70	81.58%	6	1400	3074	45.54%	1176	2659	44.23%	611	1362	44.86%	1864	1323	2155	592	952	452
2026	82	39	31	0	4	2	1	5	277	252	25	41	22	15	0	1	0	1	2	134	115	19	41	17	16	0	3	2	0	3	143	137	6	95	277	529	806	1	5	0	100	97	75	2814	0	937	937	907	2391	673	877	2128	347	44	12.68%	348	64	81.61%	5	1295	2904	44.59%	1165	2608	44.67%	588	1300	45.23%	1792	1267	2206	604	959	443
2027	82	21	50	0	1	0	7	3	162	252	-90	41	14	23	0	1	0	2	1	86	123	-37	41	7	27	0	0	0	5	2	76	129	-53	61	162	275	437	2	4	0	63	49	42	1380	0	474	437	456	2013	578	886	2058	319	56	17.55%	397	74	81.36%	4	976	2066	47.24%	1181	2489	47.45%	581	1202	48.34%	1804	1191	2100	647	1066	509
2030	82	26	40	0	2	0	9	5	199	221	-22	41	14	19	0	1	0	4	3	100	105	-5	41	12	21	0	1	0	5	2	99	116	-17	79	199	329	528	3	9	0	78	58	52	1633	0	557	527	533	2203	670	940	2059	378	65	17.20%	409	55	86.55%	2	1240	2194	56.52%	1407	2568	54.79%	686	1220	56.23%	2016	1387	1951	600	1025	525
2031	82	27	34	0	2	2	5	12	195	211	-16	41	12	17	0	1	2	3	6	103	112	-9	41	15	17	0	1	0	2	6	92	99	-7	82	195	334	529	2	5	0	70	53	65	1532	0	512	479	522	2080	632	922	2081	338	59	17.46%	394	45	88.58%	5	1037	2189	47.37%	1188	2549	46.61%	560	1195	46.86%	1932	1310	2042	613	1036	514
2032	82	23	44	0	3	1	6	5	180	235	-55	41	13	18	0	3	0	3	4	99	109	-10	41	10	26	0	0	1	3	1	81	126	-45	70	180	317	497	2	3	0	65	45	61	1728	0	609	564	539	1950	544	920	2001	337	46	13.65%	402	72	82.09%	3	1097	2315	47.39%	1123	2438	46.06%	564	1212	46.53%	1923	1290	2011	615	1056	526
2033	82	15	51	0	1	1	4	10	169	282	-113	41	11	22	0	0	0	2	6	94	136	-42	41	4	29	0	1	1	2	4	75	146	-71	51	169	284	453	1	0	0	73	46	45	1657	0	575	516	537	2334	707	922	2031	320	46	14.38%	395	72	81.77%	2	1155	2193	52.67%	1255	2577	48.70%	619	1206	51.33%	1847	1251	2112	612	1032	496
2034	82	47	25	0	4	1	2	3	326	289	37	41	26	12	0	1	0	2	0	168	146	22	41	21	13	0	3	1	0	3	158	143	15	110	326	616	942	0	1	0	131	111	78	3020	0	967	966	1056	2508	723	813	2129	346	57	16.47%	350	57	83.71%	1	1261	2871	43.92%	1179	2696	43.73%	626	1377	45.46%	1887	1346	2105	581	962	460
2035	82	41	29	0	2	4	3	3	316	280	36	41	21	15	0	1	3	0	1	163	139	24	41	20	14	0	1	1	3	2	153	141	12	99	316	600	916	1	3	0	130	105	76	3143	0	1025	1074	1011	2553	716	774	2222	368	66	17.93%	356	63	82.30%	3	1417	2943	48.15%	1246	2722	45.78%	655	1370	47.81%	1902	1364	2120	583	943	450
2036	80	35	33	0	3	5	2	2	302	272	30	40	15	19	0	2	2	1	1	137	136	1	40	20	14	0	1	3	1	1	165	136	29	87	302	582	884	1	3	0	113	93	91	2884	0	885	994	984	2485	743	823	2105	357	60	16.81%	342	66	80.70%	3	1216	2777	43.79%	1195	2630	45.44%	531	1277	41.58%	1813	1297	2100	574	920	431
2037	82	27	37	0	6	5	3	4	254	290	-36	41	12	18	0	5	2	1	3	127	138	-11	41	15	19	0	1	3	2	1	127	152	-25	81	254	462	716	2	1	98	83	64	11	2344	805	786	728	52	2461	693	910	2094	341	59	17.30%	384	76	80.21%	4	1218	2519	48.35%	1248	2506	49.80%	631	1272	49.61%	1965	1377	2007	581	999	495
2038	78	34	30	0	7	3	1	3	309	287	22	39	19	13	0	5	0	1	1	156	129	27	39	15	17	0	2	3	0	2	153	158	-5	90	309	586	895	0	1	140	91	70	9	2830	968	930	901	47	2447	696	802	2049	311	54	17.36%	336	56	83.33%	6	1162	2619	44.37%	1061	2476	42.85%	580	1327	43.71%	1832	1329	1992	539	896	422
Total Saison régulière	1632	616	709	0	64	58	76	109	4995	5288	-293	816	314	346	0	39	24	42	51	2526	2606	-80	816	302	363	0	25	34	34	58	2469	2682	-213	1574	4995	8886	13881	28	61	238	1647	1619	1371	47179	1773	15092	15771	14109	46171	13793	20375	41069	6698	1163	17.36%	6957	1216	82.52%	79	23277	48528	47.97%	22468	47957	46.85%	12097	25564	47.32%	36328	24022	40373	12966	22551	10906
Séries éliminatoires
2017	11	5	6	0	0	0	0	0	35	32	3	5	2	3	0	0	0	0	0	12	12	0	6	3	3	0	0	0	0	0	23	20	3	10	35	56	91	0	0	0	12	11	12	346	0	101	120	125	305	109	178	276	36	6	16.67%	38	5	86.84%	1	128	260	49.23%	110	235	46.81%	99	171	57.89%	218	110	2015	985	224	108
2018	7	3	4	0	0	0	0	0	23	30	-7	3	1	2	0	0	0	0	0	8	12	-4	4	2	2	0	0	0	0	0	15	18	-3	6	23	36	59	0	0	0	1	13	8	206	0	48	82	67	220	74	145	193	34	6	17.65%	17	2	88.24%	1	101	158	63.92%	90	151	59.60%	77	137	56.20%	145	66	143	75	157	83
2019	10	4	6	0	0	0	0	0	32	44	-12	5	2	3	0	0	0	0	0	16	23	-7	5	2	3	0	0	0	0	0	16	21	-5	8	32	50	82	0	0	0	8	11	12	332	0	108	107	114	358	76	160	198	26	7	26.92%	32	8	75.00%	1	144	251	57.37%	135	225	60.00%	104	173	60.12%	190	96	216	97	194	96
2024	7	3	4	0	0	0	0	0	21	30	-9	3	2	1	0	0	0	0	0	7	6	1	4	1	3	0	0	0	0	0	14	24	-10	6	21	39	60	0	0	0	9	6	4	254	0	95	79	63	241	82	90	219	29	3	10.34%	34	4	88.24%	0	106	249	42.57%	100	252	39.68%	48	112	42.86%	153	107	218	51	82	37
2026	5	1	4	0	0	0	0	0	16	21	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	3	1	2	0	0	0	0	0	11	13	-2	2	16	32	48	0	0	0	3	7	5	165	0	52	51	56	185	55	60	129	18	1	5.56%	26	8	69.23%	1	72	175	41.14%	73	192	38.02%	40	74	54.05%	101	71	161	37	56	24
2034	5	1	4	0	0	0	0	0	21	25	-4	3	1	2	0	0	0	0	0	10	12	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	11	13	-2	2	21	39	60	1	0	0	8	7	6	213	0	61	80	72	216	62	51	143	23	8	34.78%	20	3	85.00%	0	99	199	49.75%	99	205	48.29%	42	87	48.28%	121	88	122	32	56	27
2035	5	1	4	0	0	0	0	0	18	21	-3	3	1	2	0	0	0	0	0	11	9	2	2	0	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	2	18	34	52	0	0	0	4	6	8	155	0	54	44	52	148	48	46	114	25	6	24.00%	22	5	77.27%	0	75	168	44.64%	57	149	38.26%	35	81	43.21%	102	71	148	36	58	27
2036	5	1	4	0	0	0	0	0	12	20	-8	2	0	2	0	0	0	0	0	3	9	-6	3	1	2	0	0	0	0	0	9	11	-2	2	12	23	35	0	0	0	5	5	2	149	0	44	57	45	241	64	70	130	15	2	13.33%	31	3	90.32%	0	61	147	41.50%	110	221	49.77%	31	74	41.89%	104	75	147	33	51	24
2038	5	1	4	0	0	0	0	0	21	26	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	3	0	3	0	0	0	0	0	14	18	-4	2	21	40	61	0	0	11	6	4	0	169	58	42	69	0	198	51	56	112	16	3	18.75%	28	9	67.86%	0	76	154	49.35%	91	181	50.28%	43	99	43.43%	114	81	129	33	56	27
Total Séries éliminatoires	60	20	40	0	0	0	0	0	199	249	-50	28	10	18	0	0	0	0	0	79	99	-20	32	10	22	0	0	0	0	0	120	150	-30	40	199	349	548	1	0	11	56	70	57	1989	58	605	689	594	2112	621	856	1514	222	42	18.92%	248	47	81.05%	4	862	1761	48.95%	865	1811	47.76%	519	1008	51.49%	1252	768	3304	1381	938	456

Bandits Leaders statistiques (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	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
1	Alan Letang	198	35	56	91	10	178	276	260	346	10.12%	109	3227	16.30	6	11	17	46	1	2	3	14	5	1	50.60%	0	0.56
2	Niko Dimitrakos	17	9	9	18	-9	37	35	25	65	13.85%	11	328	19.30	1	3	4	8	1	0	1	1	1	0	57.14%	1	1.10
3	Mark Hartigan	12	6	8	14	-10	11	11	37	50	12.00%	8	288	24.07	2	2	4	9	0	0	0	0	1	1	63.55%	0	0.97
4	Dale Clarke	17	3	10	13	-8	27	25	37	41	7.32%	15	409	24.08	1	2	3	8	0	2	2	2	0	0	0.00%	0	0.64
5	Trent Whitfield	15	3	9	12	-6	6	20	38	34	8.82%	7	297	19.84	1	1	2	4	0	0	0	2	0	0	66.80%	0	0.81

Bandits Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	SAR	A
1	Wade Dubielewicz	11	5	5	1	0.895	2.91	661	0	32	305	136	0
2	Jean-Marc Pelletier	9	3	3	2	0.862	3.91	460	0	30	218	115	1
3	Wade Dubielewicz	4	3	1	0	0.918	3.00	240	0	12	147	78	0
4	Jeff Maund	6	1	4	0	0.851	5.56	302	17	28	188	95	0
5	Jim Waite	2	0	0	0	0.840	5.33	45	0	4	25	13	0