SHAretro - Isotopes

Rockies
Accueil
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Client Web pour les lignes

Centre de jeu
	Isotopes 32-37-4, 77pts	3	FINAL	5	Harvard 34-41-3, 75pts

Team Stats
W1	Streak	OTL1
17-17-2	Home Record	20-19-2
15-20-2	Away Record	14-22-1
5-3-0	Last 10 Games	4-5-1
2.90	Goals Per Game	3.05
3.21	Goals Against Per Game	3.35
14.92%	Power Play Percentage	20.19%
80.64%	Penalty Kill Percentage	81.35%

Riverman
36-28-2, 90pts

FINAL

Isotopes
32-37-4, 77pts

Team Stats
L2	Streak	W1
20-12-1	Home Record	17-17-2
16-16-1	Away Record	15-20-2
4-4-0	Last 10 Games	5-3-0
3.13	Goals Per Game	2.90
2.78	Goals Against Per Game	3.21
18.89%	Power Play Percentage	14.92%
81.48%	Penalty Kill Percentage	80.64%

Meneurs d'équipe




	Victoires John Tanner 17	Pourcentage d’arrêts John Tanner 0.899

Statistiques d’équipe
Buts pour 238 2.90 GFG	Tirs pour 2090 25.49 Avg	Pourcentage en avantage numérique 14.9% 54 GF	Début de zone offensive 37.8%
Buts contre 263 3.21 GAA	Tirs contre 2404 29.32 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 80.6% 85 GA	Début de la zone défensive 42.7%

Information d’équipe
	Directeur général	Simon Picard
	Entraîneur	Pierre Page
	Division	Division 2
	Conférence	Prince de Galles
	Capitaine	Laurie Boschman
	Assistant #1	Mark Osborne
	Assistant #2	Jim Thomson
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Information formation
	Équipe Pro	28
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	48 / 65
	Espoirs	6

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	Brian Noonan			X		100.00	75	60	65	70	72	81	78	67	63	70	69	77	66	48	54	42	50	67	0	29	3	750,000$
2	Sergio Momesso		X			100.00	90	85	42	67	76	70	72	71	67	74	70	66	68	53	71	42	62	67	0	29	1	625,800$
3	Paul MacDermid			X		100.00	89	84	40	65	75	70	71	67	64	69	66	75	62	69	75	26	70	67	0	31	2	735,000$
4	Hubie McDonough	X				100.00	61	44	82	69	69	69	70	75	65	78	73	63	64	61	58	28	27	67	0	31	2	450,000$
5	Peter White	X				100.00	70	55	68	67	72	69	70	74	62	73	74	74	66	40	40	72	33	66	0	25	1	210,000$
6	Brent Ashton		X			100.00	59	47	74	62	76	76	73	65	64	65	71	65	71	82	98	2	25	66	0	34	1	500,000$
7	Ryan Smyth (R)		X			100.00	74	68	69	65	72	75	76	72	67	72	70	75	70	35	35	95	60	66	0	18	3	450,000$
8	Adam Deadmarsh (R)			X		100.00	77	69	60	64	77	70	72	73	65	72	70	70	70	35	35	95	63	65	0	19	3	450,000$
9	Jim Thomson (A)			X		100.00	68	61	62	64	77	66	69	64	61	63	62	64	60	72	79	40	60	63	0	29	1	400,000$
10	Bruce Gardiner (R)	X				100.00	61	47	77	70	73	68	69	68	65	68	61	71	59	33	33	91	33	62	0	22	3	775,000$
11	Sergei Zholtok (R)		X			100.00	51	39	83	74	72	63	66	68	66	70	65	64	63	33	33	91	40	62	0	22	2	410,000$
12	Darby Hendrickson (R)	X				100.00	56	45	82	70	74	67	70	63	62	63	57	69	57	33	36	94	54	60	0	22	2	350,000$
13	Jay Wells				X	100.00	73	68	46	59	74	71	70	61	56	60	36	76	36	98	99	1	24	67	0	35	1	650,000$
14	Chris Therien				X	100.00	76	65	60	62	83	71	71	64	59	69	55	80	50	34	34	85	60	65	0	23	2	500,000$
15	Jamie Pushor (R)				X	100.00	73	61	62	66	79	65	66	61	59	62	43	75	42	40	41	92	61	63	0	22	1	400,000$
16	Dave Karpa				X	100.00	75	69	48	64	76	63	66	61	58	69	51	78	46	37	37	84	45	63	0	23	1	250,000$
17	Mattias Norstrom (R)				X	100.00	65	48	82	66	77	69	70	61	60	68	35	75	34	39	43	91	60	62	0	22	2	500,000$
18	Jamie Allison (R)				X	100.00	75	70	62	60	72	70	68	60	35	62	55	74	55	35	35	90	48	62	0	19	3	450,000$
Rayé
1	Mark Osborne (A)		X			100.00	67	47	84	65	76	71	74	67	70	71	65	74	65	84	80	9	42	67	0	33	2	975,000$
2	Laurie Boschman (C)	X				100.00	82	75	49	63	71	78	78	67	64	70	65	71	64	83	80	5	24	67	0	34	1	650,000$
3	Andy Brickley		X			100.00	57	43	85	63	74	73	68	65	63	67	67	73	66	86	82	10	20	66	0	33	1	450,000$
4	Andrew McBain			X		100.00	71	59	62	66	75	70	73	58	54	60	67	57	66	64	68	41	20	62	0	29	1	450,000$
5	Peter Popovic				X	100.00	71	53	75	67	84	72	72	69	59	67	58	76	51	54	53	62	31	67	0	26	2	740,000$
6	Mark Hardy				X	100.00	68	54	74	58	72	68	70	55	55	58	40	75	40	95	99	1	19	65	0	35	2	800,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	70	59	66	65	75	70	71	66	61	68	60	72	58	56	58	54	43	65

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	John Tanner	100.00	77	68	75	77	77	81	85	91	85	71	67	43	43	83	45	73	0
2	Steve Shields (R)	100.00	65	70	80	83	76	79	85	88	83	73	70	37	44	90	38	72	0
Rayé
1	Steve Weeks	100.00	77	73	72	70	73	55	72	76	67	74	69	86	89	1	19	70	0
2	Ray LeBlanc	100.00	70	64	62	70	67	60	62	80	67	64	67	38	53	34	20	63	0

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	72	69	72	75	73	69	76	84	76	71	68	51	57	52	31	70

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Pierre Page	71	79	74	81	82	80	74	CAN	47	1	95,000$

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	EG	HT	P/20	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Brian Noonan	Isotopes (COL)	RW	71	30	30	60	-2	34	0	106	155	204	60	160	14.71%	31	1501	21.14	6	15	21	57	275	1	1	2	9	238	7	0	48.22%	674	2	1	0.80	0	0	0	5	5	1
2	Chris Therien	Isotopes (COL)	D	78	7	43	50	6	149	5	210	94	90	25	68	7.78%	130	1797	23.05	6	9	15	57	286	1	1	2	2	278	1	0	0.00%	0	0	0	0.56	1	0	0	2	0	1
3	Mark Osborne	Isotopes (COL)	LW	72	17	32	49	-2	12	0	28	92	149	44	123	11.41%	20	1308	18.18	6	10	16	43	255	1	1	2	4	150	0	1	54.38%	160	0	0	0.75	0	0	0	0	0	5
4	Sergio Momesso	Isotopes (COL)	LW	80	26	21	47	1	81	5	170	96	202	40	132	12.87%	10	1462	18.28	8	8	16	59	254	0	0	0	8	180	6	1	48.50%	233	0	1	0.64	0	0	1	4	0	7
5	Paul MacDermid	Isotopes (COL)	RW	82	23	23	46	4	122	30	187	94	201	50	167	11.44%	8	1379	16.82	5	6	11	41	242	1	0	1	4	139	0	4	51.67%	120	0	1	0.67	2	0	4	5	4	1
6	Ryan Smyth	Isotopes (COL)	LW	82	14	31	45	11	24	0	94	96	179	55	142	7.82%	23	1213	14.80	2	4	6	26	95	0	1	1	5	137	0	1	41.67%	144	0	0	0.74	0	0	0	2	3	5
7	Jamie Pushor	Isotopes (COL)	D	82	11	32	43	6	71	5	98	70	73	27	43	15.07%	99	1698	20.71	4	7	11	36	264	0	1	1	2	242	1	1	0.00%	0	0	0	0.51	0	0	1	1	3	2
8	Adam Deadmarsh	Isotopes (COL)	RW	82	25	17	42	20	53	5	127	89	169	43	113	14.79%	19	1102	13.44	2	2	4	21	91	3	1	4	5	64	6	0	42.67%	75	0	0	0.76	1	0	0	2	6	2
9	Peter White	Isotopes (COL)	C	52	11	25	36	6	8	0	29	83	112	39	84	9.82%	3	807	15.53	3	8	11	27	176	0	0	0	0	3	1	1	47.28%	992	0	0	0.89	0	0	0	2	4	1
10	Laurie Boschman	Isotopes (COL)	C	69	11	24	35	0	61	5	121	153	125	38	108	8.80%	15	1297	18.81	3	5	8	41	248	0	0	0	3	186	1	2	51.25%	1719	0	0	0.54	0	0	1	2	3	1
11	Bruce Gardiner	Isotopes (COL)	C	78	10	22	32	11	4	0	16	119	85	25	77	11.76%	12	939	12.04	0	0	0	2	3	0	2	2	1	102	3	0	48.84%	1038	0	0	0.68	0	0	0	1	1	0
12	Dave Karpa	Isotopes (COL)	D	78	5	27	32	-3	104	0	200	68	65	26	40	7.69%	74	1534	19.68	2	10	12	36	241	0	1	1	1	175	0	0	0.00%	0	0	0	0.42	0	0	0	2	0	1
13	Peter Popovic	Isotopes (COL)	D	43	8	17	25	4	28	0	48	53	55	18	26	14.55%	37	1030	23.97	2	7	9	30	161	0	0	0	0	190	0	0	0.00%	0	1	0	0.49	0	0	0	2	3	1
14	Mattias Norstrom	Isotopes (COL)	D	81	2	21	23	-6	30	0	36	72	30	7	17	6.67%	83	1337	16.51	0	0	0	8	35	0	0	0	1	146	0	0	0.00%	0	0	0	0.34	0	0	0	0	0	2
15	Hubie McDonough	Isotopes (COL)	C	47	8	13	21	-1	0	0	7	72	92	34	76	8.70%	5	835	17.78	2	4	6	20	164	0	0	0	1	67	0	2	50.62%	968	0	0	0.50	0	0	0	1	2	2
16	Darby Hendrickson	Isotopes (COL)	C	79	11	7	18	-12	2	0	12	82	56	14	49	19.64%	4	617	7.81	0	0	0	0	0	0	0	0	0	6	3	0	43.07%	657	0	0	0.58	0	0	0	0	0	1
17	Mark Hardy	Isotopes (COL)	D	48	2	15	17	-5	30	0	51	36	23	12	18	8.70%	58	1090	22.71	2	5	7	16	169	0	1	1	0	201	0	0	0.00%	0	0	0	0.31	0	0	0	1	0	0
18	Jamie Allison	Isotopes (COL)	D	71	4	10	14	1	113	15	199	53	31	10	20	12.90%	78	1182	16.66	1	0	1	5	29	0	0	0	0	159	1	1	0.00%	0	0	0	0.24	1	1	0	0	1	0
19	Jim Thomson	Isotopes (COL)	RW	82	6	7	13	-6	34	0	86	47	64	21	49	9.38%	6	761	9.29	0	0	0	0	9	0	0	0	4	93	1	1	46.40%	125	0	0	0.34	0	0	0	1	0	1
20	Sergei Zholtok	Isotopes (COL)	LW	58	6	4	10	-11	0	0	9	41	47	14	45	12.77%	4	441	7.61	0	0	0	0	1	0	0	0	0	25	1	0	43.90%	41	0	0	0.45	0	0	0	0	1	0
21	Brent Ashton	Isotopes (COL)	LW	33	0	5	5	-1	2	0	7	10	25	15	24	0.00%	6	308	9.34	0	2	2	3	17	0	0	0	0	11	0	0	39.29%	28	0	0	0.32	0	0	0	0	0	1
22	Jay Wells	Isotopes (COL)	D	11	0	5	5	8	16	0	27	10	5	3	6	0.00%	10	245	22.36	0	0	0	3	36	0	0	0	0	34	0	0	0.00%	0	0	0	0.41	0	0	0	0	0	1
23	Andy Brickley	Isotopes (COL)	LW	6	1	1	2	-1	0	0	1	4	4	2	6	25.00%	0	33	5.62	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	50.00%	4	0	0	1.19	0	0	0	0	0	0
24	Andrew McBain	Isotopes (COL)	RW	11	0	0	0	-4	11	5	18	1	4	5	3	0.00%	0	88	8.04	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	25.00%	4	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1476	238	432	670	24	989	75	1887	1690	2090	627	1596	11.39%	735	24016	16.27	54	102	156	531	3064	7	10	17	50	2838	32	15	48.68%	6982	3	3	0.56	5	1	7	33	36	36

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	A	EG	ST	BG	S1	S2	S3
1	John Tanner	Isotopes (COL)	42	17	16	6	0.899	2.82	2385	2	0	112	1111	1	0	38	44	2	3	1
2	Steve Shields	Isotopes (COL)	47	15	25	3	0.884	3.48	2584	2	1	150	1292	1	1	44	37	2	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			89	32	41	9	0.891	3.16	4970	4	1	262	2403	2	1	82	81	4	3	1

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	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3
Adam Deadmarsh	Isotopes (COL)	RW	19	2002-04-19 7:15:41 AM	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	450,000$	45,000$	366$	No	450,000$	450,000$
Andrew McBain	Isotopes (COL)	RW	29	1992-02-09 9:08:37 PM	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	450,000$	45,000$	366$	No
Andy Brickley	Isotopes (COL)	LW	33	1988-02-09 9:08:37 PM	No	200 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	450,000$	45,000$	366$	No
Brent Ashton	Isotopes (COL)	LW	34	1987-02-09 9:08:37 PM	No	210 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	50,000$	407$	No
Brian Noonan	Isotopes (COL)	RW	29	1992-02-09 9:08:37 PM	No	180 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	75,000$	610$	No	750,000$	750,000$
Bruce Gardiner	Isotopes (COL)	C	22	1999-02-09 9:08:37 PM	Yes	193 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	775,000$	77,500$	630$	No	775,000$	775,000$
Chris Therien	Isotopes (COL)	D	23	1998-02-09 9:08:37 PM	No	230 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	500,000$	50,000$	407$	No	500,000$
Darby Hendrickson	Isotopes (COL)	C	22	1999-02-09 9:08:37 PM	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	350,000$	35,000$	285$	No	350,000$
Dave Karpa	Isotopes (COL)	D	23	1998-02-09 9:08:37 PM	No	210 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	250,000$	25,000$	203$	No
Hubie McDonough	Isotopes (COL)	C	31	1990-02-09 9:08:37 PM	No	180 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	450,000$	45,000$	366$	No	450,000$
Jamie Allison	Isotopes (COL)	D	19	2002-04-19 7:17:14 AM	Yes	220 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	450,000$	45,000$	366$	No	450,000$	450,000$
Jamie Pushor	Isotopes (COL)	D	22	1999-02-09 9:08:37 PM	Yes	215 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	400,000$	40,000$	325$	No
Jay Wells	Isotopes (COL)	D	35	1986-02-09 9:08:37 PM	No	204 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	65,000$	528$	No
Jim Thomson	Isotopes (COL)	RW	29	1992-02-09 9:08:37 PM	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	400,000$	40,000$	325$	No
John Tanner	Isotopes (COL)	G	23	1998-02-09 9:08:37 PM	No	182 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	525,000$	52,500$	427$	No	525,000$
Laurie Boschman	Isotopes (COL)	C	34	1987-02-09 9:08:37 PM	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	65,000$	528$	No
Mark Hardy	Isotopes (COL)	D	35	1986-02-09 9:08:37 PM	No	195 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	80,000$	650$	No	800,000$
Mark Osborne	Isotopes (COL)	LW	33	1988-02-09 9:08:37 PM	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	975,000$	97,500$	793$	No	975,000$
Mattias Norstrom	Isotopes (COL)	D	22	1999-02-09 9:08:37 PM	Yes	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	500,000$	50,000$	407$	No	500,000$
Paul MacDermid	Isotopes (COL)	RW	31	1990-02-09 9:08:37 PM	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	735,000$	73,500$	598$	No	735,000$
Peter Popovic	Isotopes (COL)	D	26	1995-02-09 9:08:37 PM	No	240 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Pro & Farm	740,000$	74,000$	602$	No	740,000$
Peter White	Isotopes (COL)	C	25	1996-02-09 9:08:37 PM	No	195 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	210,000$	21,000$	171$	No
Ray LeBlanc	Isotopes (COL)	G	30	1991-02-09 9:08:37 PM	No	170 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	375,000$	37,500$	305$	No
Ryan Smyth	Isotopes (COL)	LW	18	2003-04-19 7:14:16 AM	Yes	192 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	450,000$	45,000$	366$	No	450,000$	450,000$
Sergei Zholtok	Isotopes (COL)	LW	22	1999-02-09 9:08:37 PM	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	410,000$	41,000$	333$	No	410,000$
Sergio Momesso	Isotopes (COL)	LW	29	1992-02-09 9:08:37 PM	No	200 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	625,800$	62,580$	509$	No
Steve Shields	Isotopes (COL)	G	22	1999-02-09 9:08:37 PM	Yes	215 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	350,000$	35,000$	285$	No	350,000$
Steve Weeks	Isotopes (COL)	G	36	1985-02-09 9:08:37 PM	No	165 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	550,000$	55,000$	447$	No

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
28	27.00	199 Lbs	6 ft1	1.75	525,743$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Sergio Momesso	Hubie McDonough	Brian Noonan	35	1	2	2
2	Ryan Smyth	Peter White	Paul MacDermid	30	1	2	2
3	Brent Ashton	Bruce Gardiner	Adam Deadmarsh	20	1	2	2
4	Sergei Zholtok	Darby Hendrickson	Jim Thomson	15	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jay Wells	Chris Therien	35	1	2	2
2	Jamie Pushor	Dave Karpa	30	1	2	2
3	Mattias Norstrom	Jamie Allison	20	1	2	2
4	Jay Wells	Chris Therien	15	1	2	2

Attaque en svantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Sergio Momesso	Hubie McDonough	Brian Noonan	60	1	2	2
2	Ryan Smyth	Peter White	Paul MacDermid	40	1	2	2

Défense en svantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jay Wells	Chris Therien	60	1	2	2
2	Jamie Pushor	Dave Karpa	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Brian Noonan	Sergio Momesso	60	1	2	2
2	Hubie McDonough	Paul MacDermid	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jay Wells	Chris Therien	60	1	2	2
2	Jamie Pushor	Dave Karpa	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brian Noonan	60	1	2	2	Jay Wells	Chris Therien	60	1	2	2
2	Sergio Momesso	40	1	2	2	Jamie Pushor	Dave Karpa	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Brian Noonan	Sergio Momesso	60	1	2	2
2	Hubie McDonough	Paul MacDermid	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jay Wells	Chris Therien	60	1	2	2
2	Jamie Pushor	Dave Karpa	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Sergio Momesso	Hubie McDonough	Brian Noonan	Jay Wells	Chris Therien

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Sergio Momesso	Hubie McDonough	Brian Noonan	Jay Wells	Chris Therien

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Brent Ashton, Adam Deadmarsh, Jim Thomson	Brent Ashton, Adam Deadmarsh	Jim Thomson

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Mattias Norstrom, Jamie Allison, Jamie Pushor	Mattias Norstrom	Jamie Allison, Jamie Pushor

Tirs de pénalité
Brian Noonan, Sergio Momesso, Hubie McDonough, Paul MacDermid, Ryan Smyth

Gardien
#1 : John Tanner, #2 : Steve Shields

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	Ailes Rouges	4	0	3	0	1	0	0	0	9	18	-9	2	0	2	0	0	0	0	0	3	10	-7	2	0	1	0	1	0	0	0	6	8	-2	2	0.250	9	15	24	0	0	97	71	67	3	86	653	675	742	20	116	38	62	90	14	3	21.43%	29	6	79.31%	1	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
2	As	4	1	1	2	0	0	0	0	12	12	0	2	0	1	1	0	0	0	0	7	9	-2	2	1	0	1	0	0	0	0	5	3	2	4	0.500	12	21	33	0	0	97	71	67	3	143	653	675	742	20	113	23	42	108	30	5	16.67%	21	2	90.48%	0	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
3	Banshees	8	2	6	0	0	0	0	0	25	30	-5	4	0	4	0	0	0	0	0	14	19	-5	4	2	2	0	0	0	0	0	11	11	0	4	0.250	25	46	71	0	0	97	71	67	3	189	653	675	742	20	230	65	92	201	24	5	20.83%	38	11	71.05%	1	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
4	Canadiens	6	4	2	0	0	0	0	0	25	19	6	3	3	0	0	0	0	0	0	15	7	8	3	1	2	0	0	0	0	0	10	12	-2	8	0.667	25	46	71	0	0	97	71	67	3	180	653	675	742	20	187	62	64	135	29	6	20.69%	26	6	76.92%	1	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
5	Chiefs	6	2	3	0	0	1	0	0	20	20	0	3	1	1	0	0	1	0	0	11	11	0	3	1	2	0	0	0	0	0	9	9	0	5	0.417	20	35	55	0	0	97	71	67	3	150	653	675	742	20	170	47	74	119	41	5	12.20%	32	7	78.13%	1	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
6	Citadelles	8	1	4	0	2	1	0	0	18	31	-13	4	0	2	0	2	0	0	0	9	15	-6	4	1	2	0	0	1	0	0	9	16	-7	7	0.438	18	35	53	1	0	97	71	67	3	204	653	675	742	20	260	75	114	187	29	6	20.69%	55	12	78.18%	0	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
7	Croque-Morts	4	2	1	1	0	0	0	0	13	13	0	2	1	1	0	0	0	0	0	8	10	-2	2	1	0	1	0	0	0	0	5	3	2	5	0.625	13	23	36	0	0	97	71	67	3	88	653	675	742	20	112	40	44	87	16	1	6.25%	20	3	85.00%	1	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
8	Harvard	8	2	6	0	0	0	0	0	17	26	-9	4	2	2	0	0	0	0	0	9	11	-2	4	0	4	0	0	0	0	0	8	15	-7	4	0.250	17	33	50	0	0	97	71	67	3	179	653	675	742	20	236	72	83	171	36	4	11.11%	39	9	76.92%	0	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
9	Mooses	4	1	2	0	0	1	0	0	11	13	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	2	0	1	0	0	1	0	0	4	6	-2	3	0.375	11	21	32	0	0	97	71	67	3	97	653	675	742	20	108	39	44	101	15	2	13.33%	20	4	80.00%	1	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
10	Pacifiques de la route	4	2	1	0	0	1	0	0	12	10	2	2	1	0	0	0	1	0	0	8	6	2	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	5	0.625	12	23	35	0	0	97	71	67	3	103	653	675	742	20	120	32	45	85	21	4	19.05%	20	3	85.00%	0	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
11	Riverman	4	2	1	1	0	0	0	0	12	11	1	2	1	0	1	0	0	0	0	7	6	1	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	5	0.625	12	22	34	0	0	97	71	67	3	98	653	675	742	20	122	43	40	88	16	1	6.25%	20	2	90.00%	0	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
12	Snipers	4	2	1	1	0	0	0	0	10	12	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	2	1	0	1	0	0	0	0	6	5	1	5	0.625	10	17	27	0	0	97	71	67	3	108	653	675	742	20	117	38	32	87	14	1	7.14%	15	3	80.00%	0	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
13	Spoonman's	6	3	3	0	0	0	0	0	16	17	-1	3	2	1	0	0	0	0	0	8	6	2	3	1	2	0	0	0	0	0	8	11	-3	6	0.500	16	26	42	0	0	97	71	67	3	153	653	675	742	20	176	52	92	165	27	1	3.70%	38	7	81.58%	0	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
14	Weetouches	8	4	1	3	0	0	0	0	29	21	8	4	1	1	2	0	0	0	0	15	13	2	4	3	0	1	0	0	0	0	14	8	6	11	0.688	29	53	82	0	1	97	71	67	3	220	653	675	742	20	229	68	103	174	35	7	20.00%	45	8	82.22%	1	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
15	Wolves	4	1	2	1	0	0	0	0	9	10	-1	2	1	0	1	0	0	0	0	5	3	2	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	3	0.375	9	16	25	0	0	97	71	67	3	92	653	675	742	20	108	41	62	89	15	3	20.00%	21	2	90.48%	0	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
	Total	82	29	37	9	3	4	0	0	238	263	-25	41	15	17	5	2	2	0	0	130	140	-10	41	14	20	4	1	2	0	0	108	123	-15	77	0.470	238	432	670	1	1	97	71	67	3	2090	653	675	742	20	2404	735	993	1887	362	54	14.92%	439	85	80.64%	7	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
	_Since Last GM Reset	82	38	37	0	3	4	0	0	238	263	-25	41	15	17	5	2	2	0	0	130	140	-10	41	23	20	-5	1	2	0	0	108	123	-15	86	0.524	238	432	670	1	1	97	71	67	3	2090	653	675	742	20	2404	735	993	1887	362	54	14.92%	439	85	80.64%	7	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
	_Vs Conference	50	21	25	0	2	2	0	0	150	164	-14	25	9	11	2	2	1	0	0	81	82	-1	25	12	14	-2	0	1	0	0	69	82	-13	48	0.480	150	274	424	1	1	97	71	67	3	1275	653	675	742	20	1488	441	622	1152	221	34	15.38%	273	60	78.02%	4	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529
	_Vs Division	24	10	11	0	2	1	0	0	72	82	-10	12	1	7	2	2	0	0	0	38	47	-9	12	9	4	-2	0	1	0	0	34	35	-1	25	0.521	72	134	206	1	1	97	71	67	3	613	653	675	742	20	719	208	309	562	88	18	20.45%	138	31	77.54%	2	1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%	1867	1232	2034	650	1077	529

			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
82	77	W1	238	432	670	2090	2404	735	993	1887	1	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	T	GF	GA
82	29	37	3	4	9	238	263

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	T	GF	GA
41	15	17	2	2	5	130	140

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	T	GF	GA
41	14	20	1	2	4	108	123

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	T
5	3	0	0	2

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
362	54	14.92%	439	85	80.64%	7

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
653	675	742	20	97	71	67	3

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
1308	2642	49.51%	1418	2982	47.55%	673	1358	49.56%

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
1867	1232	2034	650	1077	529

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
1 - 2021-05-04	4	Weetouches	3	Isotopes	3	T	X	Sommaire du match
3 - 2021-05-06	18	Harvard	3	Isotopes	1	L		Sommaire du match
4 - 2021-05-07	20	Isotopes	1	Citadelles	7	L		Sommaire du match
5 - 2021-05-08	27	Isotopes	2	Banshees	4	L		Sommaire du match
6 - 2021-05-09	36	Isotopes	3	Banshees	4	L		Sommaire du match
7 - 2021-05-10	41	Banshees	6	Isotopes	5	L		Sommaire du match
8 - 2021-05-11	49	Isotopes	4	Weetouches	3	W		Sommaire du match
9 - 2021-05-12	56	Isotopes	1	Spoonman's	4	L		Sommaire du match
11 - 2021-05-14	65	Citadelles	6	Isotopes	1	L		Sommaire du match
13 - 2021-05-16	74	Banshees	5	Isotopes	4	L		Sommaire du match
15 - 2021-05-18	84	Isotopes	1	Harvard	3	L		Sommaire du match
17 - 2021-05-20	89	Isotopes	4	Canadiens	3	W		Sommaire du match
19 - 2021-05-22	97	Weetouches	2	Isotopes	2	T	X	Sommaire du match
21 - 2021-05-24	109	Citadelles	3	Isotopes	4	W	X	Sommaire du match
23 - 2021-05-26	115	Canadiens	3	Isotopes	6	W		Sommaire du match
27 - 2021-05-30	128	Isotopes	2	Harvard	3	L		Sommaire du match
28 - 2021-05-31	132	Isotopes	2	As	2	T	X	Sommaire du match
29 - 2021-06-01	142	Spoonman's	4	Isotopes	1	L		Sommaire du match
30 - 2021-06-02	146	Isotopes	2	Harvard	4	L		Sommaire du match
31 - 2021-06-03	152	Isotopes	2	Citadelles	3	L	X	Sommaire du match
33 - 2021-06-05	160	Snipers	4	Isotopes	0	L		Sommaire du match
34 - 2021-06-06	171	Croque-Morts	6	Isotopes	2	L		Sommaire du match
35 - 2021-06-07	180	Chiefs	2	Isotopes	5	W		Sommaire du match
37 - 2021-06-09	188	Isotopes	2	Citadelles	4	L		Sommaire du match
39 - 2021-06-11	196	Isotopes	3	Ailes Rouges	6	L		Sommaire du match
41 - 2021-06-13	203	Citadelles	2	Isotopes	3	W	X	Sommaire du match
43 - 2021-06-15	212	Isotopes	3	Ailes Rouges	2	W	X	Sommaire du match
45 - 2021-06-17	219	Isotopes	3	Riverman	4	L		Sommaire du match
47 - 2021-06-19	223	Croque-Morts	4	Isotopes	6	W		Sommaire du match
49 - 2021-06-21	236	Chiefs	4	Isotopes	2	L		Sommaire du match
51 - 2021-06-23	244	Isotopes	1	Mooses	2	L	X	Sommaire du match
53 - 2021-06-25	252	Snipers	3	Isotopes	4	W		Sommaire du match
55 - 2021-06-27	261	Isotopes	4	Weetouches	0	W		Sommaire du match
56 - 2021-06-28	266	Isotopes	4	Canadiens	5	L		Sommaire du match
57 - 2021-06-29	272	Harvard	2	Isotopes	3	W		Sommaire du match
58 - 2021-06-30	284	Citadelles	4	Isotopes	1	L		Sommaire du match
59 - 2021-07-01	292	Ailes Rouges	4	Isotopes	1	L		Sommaire du match
61 - 2021-07-03	301	Isotopes	4	Snipers	4	T	X	Sommaire du match
62 - 2021-07-04	307	Isotopes	5	Weetouches	4	W		Sommaire du match
64 - 2021-07-06	316	Wolves	2	Isotopes	2	T	X	Sommaire du match
65 - 2021-07-07	324	Mooses	4	Isotopes	1	L		Sommaire du match
66 - 2021-07-08	331	Isotopes	1	Spoonman's	3	L		Sommaire du match
67 - 2021-07-09	337	Isotopes	1	Chiefs	3	L		Sommaire du match
69 - 2021-07-11	345	Isotopes	4	Croque-Morts	2	W		Sommaire du match
70 - 2021-07-12	353	Weetouches	5	Isotopes	4	L		Sommaire du match
72 - 2021-07-14	363	Chiefs	5	Isotopes	4	L	X	Sommaire du match
74 - 2021-07-16	370	Isotopes	4	Citadelles	2	W		Sommaire du match
76 - 2021-07-18	378	Isotopes	3	Mooses	4	L		Sommaire du match
77 - 2021-07-19	384	Canadiens	3	Isotopes	5	W		Sommaire du match
78 - 2021-07-20	394	Isotopes	6	Spoonman's	4	W		Sommaire du match
79 - 2021-07-21	400	Mooses	3	Isotopes	6	W		Sommaire du match
81 - 2021-07-23	409	Isotopes	1	Pacifiques de la route	3	L		Sommaire du match
82 - 2021-07-24	416	Harvard	2	Isotopes	3	W		Sommaire du match
84 - 2021-07-26	429	Weetouches	3	Isotopes	6	W		Sommaire du match
85 - 2021-07-27	432	Isotopes	2	Wolves	3	L		Sommaire du match
87 - 2021-07-29	442	Banshees	3	Isotopes	2	L		Sommaire du match
88 - 2021-07-30	449	Isotopes	1	Croque-Morts	1	T	X	Sommaire du match
90 - 2021-08-01	458	Isotopes	7	Chiefs	4	W		Sommaire du match
91 - 2021-08-02	462	Harvard	4	Isotopes	2	L		Sommaire du match
92 - 2021-08-03	472	Isotopes	2	Canadiens	4	L		Sommaire du match
93 - 2021-08-04	478	Pacifiques de la route	2	Isotopes	5	W		Sommaire du match
95 - 2021-08-06	489	Pacifiques de la route	4	Isotopes	3	L	X	Sommaire du match
96 - 2021-08-07	498	Isotopes	2	Riverman	1	W		Sommaire du match
97 - 2021-08-08	505	Isotopes	2	Banshees	1	W		Sommaire du match
98 - 2021-08-09	507	As	3	Isotopes	3	T	X	Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
100 - 2021-08-11	521	Wolves	1	Isotopes	3	W		Sommaire du match
101 - 2021-08-12	531	Isotopes	1	Chiefs	2	L		Sommaire du match
103 - 2021-08-14	540	Ailes Rouges	6	Isotopes	2	L		Sommaire du match
104 - 2021-08-15	548	Isotopes	4	Banshees	2	W		Sommaire du match
105 - 2021-08-16	555	Spoonman's	1	Isotopes	3	W		Sommaire du match
106 - 2021-08-17	561	Isotopes	3	Pacifiques de la route	1	W		Sommaire du match
107 - 2021-08-18	569	As	6	Isotopes	4	L		Sommaire du match
109 - 2021-08-20	582	Riverman	2	Isotopes	2	T	X	Sommaire du match
110 - 2021-08-21	588	Isotopes	3	As	1	W		Sommaire du match
111 - 2021-08-22	594	Isotopes	1	Weetouches	1	T	X	Sommaire du match
112 - 2021-08-23	602	Isotopes	2	Wolves	4	L		Sommaire du match
113 - 2021-08-24	608	Canadiens	1	Isotopes	4	W		Sommaire du match
114 - 2021-08-25	614	Isotopes	2	Snipers	1	W		Sommaire du match
115 - 2021-08-26	622	Spoonman's	1	Isotopes	4	W		Sommaire du match
118 - 2021-08-29	633	Banshees	5	Isotopes	3	L		Sommaire du match
120 - 2021-08-31	647	Isotopes	3	Harvard	5	L		Sommaire du match
121 - 2021-09-01	649	Riverman	4	Isotopes	5	W		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0	0
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
0	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
1,532,850$	1,472,080$	1,472,080$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
1,472,080$	1,532,850$	28	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	1	12,740$	12,740$

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

	Isotopes
	GP: 82 \| W: 32 \| L: 37 \| T: 9 \| P: 77 GF: 238 \| GA: 263 \| PP%: 14.92% \| PK%: 80.64% DG: Simon Picard \| Morale : 39 \| Moyenne d’équipe : 65