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Centre de jeu
	Toronto Marlies 7-15-4, 18pts	4	FINAL	3	Manitoba Moose 8-15-2, 18pts

Team Stats
L1	Séquence	L1
4-5-3	Fiche domicile	5-7-1
3-10-1	Fiche domicile	3-8-1
3-5-2	Derniers 10 matchs	4-5-1
2.08	Buts par match	2.24
4.08	Buts contre par match	4.08
11.32%	Pourcentage en avantage numérique	12.50%
81.48%	Pourcentage en désavantage numérique	85.71%

Manitoba Moose
8-15-2, 18pts

FINAL

Coachella Valley Firebirds
16-8-1, 33pts

Team Stats
L1	Séquence	W2
5-7-1	Fiche domicile	8-4-1
3-8-1	Fiche domicile	8-4-0
4-5-1	Derniers 10 matchs	9-1-0
2.24	Buts par match	3.16
4.08	Buts contre par match	2.12
12.50%	Pourcentage en avantage numérique	20.00%
85.71%	Pourcentage en désavantage numérique	95.56%

Abbotsford Canucks
20-6-0, 40pts

Jour 62

Manitoba Moose
8-15-2, 18pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
10-3-0	Fiche domicile	5-7-1
10-3-0	Fiche visiteur	3-8-1
8-2-0	10 derniers matchs	4-5-1
3.27	Buts par match	2.24
1.00	Buts contre par match	2.24
12.07%	Pourcentage en avantage numérique	12.50%
89.22%	Pourcentage en désavantage numérique	85.71%

Manitoba Moose
8-15-2, 18pts

Jour 64

Rochester Americans
24-1-1, 49pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
5-7-1	Fiche domicile	11-1-1
3-8-1	Fiche visiteur	13-0-0
4-5-1	10 derniers matchs	8-1-1
2.24	Buts par match	3.42
4.08	Buts contre par match	3.42
12.50%	Pourcentage en avantage numérique	18.60%
85.71%	Pourcentage en désavantage numérique	93.55%

Bridgeport Islanders
7-16-3, 17pts

Jour 67

Manitoba Moose
8-15-2, 18pts

Statistiques d’équipe
L6	Séquence	L1
5-6-2	Fiche domicile	5-7-1
2-10-1	Fiche visiteur	3-8-1
1-7-2	10 derniers matchs	4-5-1
2.46	Buts par match	2.24
4.58	Buts contre par match	2.24
16.67%	Pourcentage en avantage numérique	12.50%
75.00%	Pourcentage en désavantage numérique	85.71%

Meneurs d'équipe
	Buts Philip Broberg 1	Passes Philip Broberg 13

	Points Philip Broberg 14	Plus/Moins Philip Broberg 9

Statistiques d’équipe
Buts pour 56 2.24 GFG	Tirs pour 706 28.24 Avg	Pourcentage en avantage numérique 12.5% 4 GF	Début de zone offensive 33.7%
Buts contre 102 4.08 GAA	Tirs contre 1067 42.68 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 85.7%% 5 GA	Début de la zone défensive 41.8%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Alexandre Rivard
	Division	SOUTHEAST
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,806
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	19
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	39 / 250
	Espoirs	101

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Sam Gagner	X	X			100.00	63	37	92	67	72	78	77	66	68	63	65	64	69	85	77	45	49	0	0	35	2	775,000$
2	Mackenzie MacEachern		X			100.00	72	38	90	62	79	78	74	59	63	64	58	61	62	70	72	53	50	0	0	30	1	775,000$
3	Matthew Peca	X				100.00	58	37	92	64	67	85	75	62	74	66	60	62	63	71	73	38	50	0	0	31	1	700,000$
4	MacKenzie Entwistle			X		100.00	78	56	86	63	84	79	85	62	75	59	60	64	58	65	66	63	50	0	0	25	2	850,000$
5	Boris Katchouk (R)	X	X	X		100.00	73	59	90	65	82	79	83	64	62	63	67	68	65	67	69	70	50	0	0	26	1	750,000$
6	Kyle MacLean (R)	X	X			100.00	69	40	73	63	74	77	87	61	75	62	60	64	62	66	67	42	50	0	0	25	4	800,000$
7	Ben Meyers (R)	X				100.00	64	36	93	63	71	82	83	62	79	64	61	60	62	67	68	42	50	0	0	25	2	925,000$
8	Gustav Olofsson				X	100.00	68	38	89	61	80	76	73	57	30	60	58	64	49	70	72	59	50	0	0	29	1	775,000$
9	Ashton Sautner				X	100.00	67	40	77	56	76	68	85	55	30	54	53	57	45	70	72	35	50	0	0	30	1	750,000$
10	Dakota Mermis (R)				X	100.00	65	45	71	63	73	84	82	62	30	64	60	67	50	70	72	35	50	0	0	30	1	775,000$
11	Jacob Moverare (R)				X	100.00	72	39	86	63	85	75	83	58	30	61	59	64	50	66	68	58	50	0	0	26	4	775,000$
12	Vladislav Kolyachonok				X	100.00	67	38	81	63	76	79	81	61	30	63	62	65	52	64	65	71	50	0	0	23	2	775,000$
13	Philip Broberg (R)				X	100.00	75	39	95	65	89	79	81	63	30	67	58	64	50	63	65	86	50	0	0	23	1	925,000$
Rayé
1	Kurtis Gabriel			X		100.00	40	35	40	40	35	80	90	40	20	40	40	40	30	25	25	11	50	0	0	31	2	750,000$
2	Brett Ritchie			X		100.00	40	35	40	61	35	80	90	40	20	40	40	40	30	72	70	11	50	0	0	31	3	760,000$
3	Drake Caggiula	X	X	X		100.00	70	38	78	64	66	82	81	62	65	63	59	60	61	71	72	35	50	0	0	30	3	760,000$
4	Austin Poganski			X		100.00	68	40	81	56	77	78	85	57	62	58	59	60	55	68	70	50	50	0	0	28	2	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	65	41	80	61	72	79	82	58	50	59	58	60	54	66	67	47	50	0

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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	Ivan Prosvetov (R)	100.00	63	99	80	88	64	67	66	66	67	55	76	65	73	57	46	0	0	25	2	750,000$
Rayé
1	Kevin Boyle	100.00	40	90	80	50	40	40	40	40	40	40	40	25	25	11	50	0	0	32	1	702,020$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	52	95	80	69	52	54	53	53	54	48	58	45	49	34	48	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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	Philip Broberg	Manitoba Moose (WPG)	D	23	1	13	14	9	14	0	39	22	30	10	25	3.33%	14	424	18.45	1	2	3	15	30	0	0	0	1	33	1	0	0%	0	0	0	0	0	0.66	0	0	0	0	0	0	3	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				23	1	13	14	9	14	0	39	22	30	10	25	3.33%	14	424	18.45	1	2	3	15	30	0	0	0	1	33	1	0	0.00%	0	0	0	0	0	0.66	0	0	0	0	0	0	3	0

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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
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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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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	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 restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Ashton Sautner	Manitoba Moose (WPG)	D	30	1994-05-27	CAN	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	518,041$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Austin Poganski	Manitoba Moose (WPG)	RW	28	1996-02-16	USA	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	518,041$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	702,020$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ben Meyers	Manitoba Moose (WPG)	C	25	1998-11-15	USA	Yes	194 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	925,000$	638,918$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Boris Katchouk	Manitoba Moose (WPG)	C/LW/RW	26	1998-06-18	CAN	Yes	206 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	518,041$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Brett Ritchie	Manitoba Moose (WPG)	RW	31	1993-07-01	CAN	No	215 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	3		False	False	Pro & Farm	760,000$	524,948$	0$	0$	No	760,000$	760,000$	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dakota Mermis	Manitoba Moose (WPG)	D	30	1994-01-05	USA	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	1	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	775,000$	535,309$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Drake Caggiula	Manitoba Moose (WPG)	C/LW/RW	30	1994-06-20	CAN	No	176 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	3		False	False	Pro & Farm	760,000$	524,948$	0$	0$	No	760,000$	760,000$	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Gustav Olofsson	Manitoba Moose (WPG)	D	29	1994-12-01	SWE	No	199 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	535,309$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ivan Prosvetov	Manitoba Moose (WPG)	G	25	1999-03-04	RUS	Yes	195 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	518,041$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jacob Moverare	Manitoba Moose (WPG)	D	26	1998-08-31	SWE	Yes	210 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually		No	No	4	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	775,000$	535,309$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Kevin Boyle	Manitoba Moose (WPG)	G	32	1992-05-30	USA	No	201 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	702,020$	484,900$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Kurtis Gabriel	Manitoba Moose (WPG)	RW	31	1993-04-20	CAN	No	212 Lbs	6 ft6	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	518,041$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Kyle MacLean	Manitoba Moose (WPG)	C/LW	25	1999-04-29	USA	Yes	190 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	4	2024-08-27	False	False	Pro & Farm	800,000$	552,577$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
MacKenzie Entwistle	Manitoba Moose (WPG)	RW	25	1999-07-14	CAN	No	205 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2	2024-08-21	False	False	Pro & Farm	850,000$	587,113$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Mackenzie MacEachern	Manitoba Moose (WPG)	LW	30	1994-03-09	USA	No	193 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	535,309$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matthew Peca	Manitoba Moose (WPG)	C	31	1993-04-27	CAN	No	181 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	700,000$	483,505$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Philip Broberg	Manitoba Moose (WPG)	D	23	2001-06-25	SWE	Yes	212 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2024-11-20	No	No	1		False	False	Pro & Farm	925,000$	638,918$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Sam Gagner	Manitoba Moose (WPG)	C/LW	35	1989-07-28	CAN	No	200 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2024-02-19	No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	535,309$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Vladislav Kolyachonok	Manitoba Moose (WPG)	D	23	2001-05-26	BLR	No	193 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	535,309$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
19	28.16	198 Lbs	6 ft2	1.89	780,106$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				38	1	2	2
2				30	1	2	2
3				22	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			38	1	2	2
2			30	1	2	2
3			22	1	2	2
4			10	1	2	2

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

Défense en avantage 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			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		40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			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

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

	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	Bakersfield Condors	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.500	7	14	21	0	0	23	20	11	4	73	226	247	221	21	86	20	10	64	1	0	0.00%	5	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
2	Bridgeport Islanders	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	8	12	0	0	23	20	11	4	38	226	247	221	21	51	12	0	32	1	1	100.00%	0	0	0%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
3	Charlotte Checkers	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	23	20	11	4	42	226	247	221	21	30	8	2	26	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
4	Chicago Wolves	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0.500	4	8	12	0	0	23	20	11	4	14	226	247	221	21	47	9	9	14	2	1	50.00%	2	2	0.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
5	Cleveland Monsters	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	0	0.000	0	0	0	0	0	23	20	11	4	11	226	247	221	21	57	14	4	28	0	0	0%	2	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
6	Coachella Valley Firebirds	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	0	0.000	0	0	0	0	0	23	20	11	4	8	226	247	221	21	50	12	4	9	1	0	0.00%	2	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
7	Colorado Eagles	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	23	20	11	4	14	226	247	221	21	42	15	2	26	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
8	Hartford Wolf Pack	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	9	18	27	0	0	23	20	11	4	118	226	247	221	21	79	20	2	83	1	1	100.00%	1	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
9	Hershey Bears	2	1	1	0	0	0	0	0	8	6	2	2	1	1	0	0	0	0	0	8	6	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.500	8	16	24	0	0	23	20	11	4	87	226	247	221	21	86	16	4	37	3	0	0.00%	2	1	50.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
10	Iowa Wild	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	1	2	3	0	0	23	20	11	4	14	226	247	221	21	38	4	4	9	3	0	0.00%	2	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
11	Laval Rocket	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	4	7	0	0	23	20	11	4	31	226	247	221	21	31	9	0	16	1	0	0.00%	0	0	0%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
12	Milwaukee Admirals	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	3	6	9	0	0	23	20	11	4	34	226	247	221	21	58	19	2	27	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
13	Rochester Americans	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	1	1	2	0	0	23	20	11	4	7	226	247	221	21	34	10	17	7	1	0	0.00%	2	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
14	Rockford IceHogs	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	10	15	0	0	23	20	11	4	42	226	247	221	21	47	16	2	30	0	0	0%	1	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
15	San Diego Gulls	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	1.000	5	10	15	0	0	23	20	11	4	35	226	247	221	21	33	13	8	23	1	0	0.00%	4	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
16	Syracuse Crunch	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	23	20	11	4	39	226	247	221	21	49	11	2	20	2	1	50.00%	1	0	100.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
17	Toronto Marlies	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	3	6	9	0	0	23	20	11	4	62	226	247	221	21	58	13	0	26	1	0	0.00%	0	0	0%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
18	Utica Comets	1	0	1	0	0	0	0	0	0	6	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	0	6	-6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	23	20	11	4	6	226	247	221	21	40	12	2	8	3	0	0.00%	1	1	0.00%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
19	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	4	0	4	0	0	0	0	0	0	19	-19	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	3	0	3	0	0	0	0	0	0	16	-16	0	0.000	0	0	0	0	0	23	20	11	4	31	226	247	221	21	151	50	14	38	8	0	0.00%	7	1	85.71%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
	Total	25	6	15	0	1	0	1	2	56	102	-46	13	4	7	0	0	0	1	1	33	50	-17	12	2	8	0	1	0	0	1	23	52	-29	18	0.360	56	109	165	0	0	23	20	11	4	706	226	247	221	21	1067	283	88	523	32	4	12.50%	35	5	85.71%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
	_Since Last GM Reset	25	6	15	0	1	0	1	2	56	102	-46	13	4	7	0	0	0	1	1	33	50	-17	12	2	8	0	1	0	0	1	23	52	-29	18	0.360	56	109	165	0	0	23	20	11	4	706	226	247	221	21	1067	283	88	523	32	4	12.50%	35	5	85.71%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114
	_Vs Conference	16	3	9	0	1	0	1	2	34	64	-30	10	3	5	0	0	0	1	1	25	36	-11	6	0	4	0	1	0	0	1	9	28	-19	12	0.375	34	65	99	0	0	23	20	11	4	475	226	247	221	21	656	170	52	307	24	4	16.67%	17	5	70.59%	0	225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%	427	299	823	164	267	114

			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
25	18	L1	56	109	165	706	1067	283	88	523	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
25	6	15	1	0	1	2	56	102

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
13	4	7	0	0	1	1	33	50

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
12	2	8	1	0	0	1	23	52

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	5	0	0	1	1

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
32	4	12.50%	35	5	85.71%	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
226	247	221	21	23	20	11	4

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
225	517	43.52%	227	641	35.41%	147	374	39.30%

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
427	299	823	164	267	114

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	SO	Lien
5	18	Manitoba Moose	4	Chicago Wolves	5	L	X	X	Sommaire du match
6	27	Hershey Bears	4	Manitoba Moose	3	L			Sommaire du match
8	39	Manitoba Moose	0	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	6	L			Sommaire du match
11	56	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	3	Manitoba Moose	0	L			Sommaire du match
13	73	Utica Comets	6	Manitoba Moose	0	L			Sommaire du match
15	86	Manitoba Moose	5	San Diego Gulls	4	W			Sommaire du match
17	106	Bakersfield Condors	5	Manitoba Moose	2	L			Sommaire du match
21	127	Manitoba Moose	1	Rochester Americans	4	L			Sommaire du match
23	142	Hartford Wolf Pack	4	Manitoba Moose	6	W			Sommaire du match
25	165	Charlotte Checkers	3	Manitoba Moose	0	L			Sommaire du match
28	183	Manitoba Moose	0	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	4	L			Sommaire du match
30	196	Hartford Wolf Pack	2	Manitoba Moose	3	W			Sommaire du match
31	213	Syracuse Crunch	6	Manitoba Moose	2	L			Sommaire du match
35	236	Manitoba Moose	0	Cleveland Monsters	4	L			Sommaire du match
38	253	Manitoba Moose	4	Bridgeport Islanders	3	W	X		Sommaire du match
39	266	Colorado Eagles	6	Manitoba Moose	1	L			Sommaire du match
42	285	Manitoba Moose	5	Rockford IceHogs	3	W			Sommaire du match
43	297	Bakersfield Condors	3	Manitoba Moose	5	W			Sommaire du match
46	321	Hershey Bears	2	Manitoba Moose	5	W			Sommaire du match
47	336	Manitoba Moose	0	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	6	L			Sommaire du match
50	354	Laval Rocket	2	Manitoba Moose	3	W	X	X	Sommaire du match
53	367	Manitoba Moose	3	Milwaukee Admirals	4	L			Sommaire du match
55	383	Manitoba Moose	1	Iowa Wild	4	L			Sommaire du match
58	390	Toronto Marlies	4	Manitoba Moose	3	L	X	X	Sommaire du match
60	400	Manitoba Moose	0	Coachella Valley Firebirds	5	L			Sommaire du match
62	421	Abbotsford Canucks	-	Manitoba Moose	-
64	435	Manitoba Moose	-	Rochester Americans	-
67	455	Bridgeport Islanders	-	Manitoba Moose	-
72	482	Grand Rapids Griffins	-	Manitoba Moose	-
75	507	Manitoba Moose	-	Toronto Marlies	-
76	516	San Jose Barracuda	-	Manitoba Moose	-
80	534	Manitoba Moose	-	Chicago Wolves	-
85	548	Toronto Marlies	-	Manitoba Moose	-
89	576	Providence Bruins	-	Manitoba Moose	-
90	591	Manitoba Moose	-	San Jose Barracuda	-
92	604	Utica Comets	-	Manitoba Moose	-
95	624	Manitoba Moose	-	Texas Stars	-
97	637	Manitoba Moose	-	Hershey Bears	-
98	646	Belleville Senators	-	Manitoba Moose	-
100	668	Syracuse Crunch	-	Manitoba Moose	-
103	688	Manitoba Moose	-	San Diego Gulls	-
104	699	Manitoba Moose	-	Charlotte Checkers	-
106	708	Grand Rapids Griffins	-	Manitoba Moose	-
108	727	Manitoba Moose	-	Providence Bruins	-
110	743	Chicago Wolves	-	Manitoba Moose	-
113	763	Manitoba Moose	-	Charlotte Checkers	-
114	772	Chicago Wolves	-	Manitoba Moose	-
117	798	Springfield Thunderbirds	-	Manitoba Moose	-
120	812	Manitoba Moose	-	Syracuse Crunch	-
123	830	Manitoba Moose	-	Hershey Bears	-
125	835	Tucson Roadrunners	-	Manitoba Moose	-
126	849	Manitoba Moose	-	Belleville Senators	-
129	864	Manitoba Moose	-	LeHigh Valley Phantoms	-
142	874	Charlotte Checkers	-	Manitoba Moose	-
145	898	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Manitoba Moose	-
147	910	Manitoba Moose	-	Calgary Wranglers	-
149	929	Rochester Americans	-	Manitoba Moose	-
150	934	Manitoba Moose	-	Ontario Reign	-
152	950	Manitoba Moose	-	Utica Comets	-
155	968	LeHigh Valley Phantoms	-	Manitoba Moose	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
159	995	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Manitoba Moose	-
163	1008	Manitoba Moose	-	Syracuse Crunch	-
166	1014	Manitoba Moose	-	Laval Rocket	-
168	1027	Manitoba Moose	-	Hartford Wolf Pack	-
170	1037	Texas Stars	-	Manitoba Moose	-
173	1058	Manitoba Moose	-	Hartford Wolf Pack	-
175	1071	Henderson Silver Knights	-	Manitoba Moose	-
178	1094	Manitoba Moose	-	Laval Rocket	-
181	1102	Hartford Wolf Pack	-	Manitoba Moose	-
182	1103	Manitoba Moose	-	Bakersfield Condors	-
187	1131	Manitoba Moose	-	Chicago Wolves	-
191	1139	Hartford Wolf Pack	-	Manitoba Moose	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	24,001	12,483
Assistance PCT	92.31%	96.02%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
23	2806 - 93.55%	93,245$	1,212,189$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
464,747$	1,482,202$	1,295,606$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
7,640$	464,747$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
2,144,642$	134	7,640$	1,023,760$

Manitoba Moose Leaders statistiques des joueurs (saison régulière)

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#	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

Manitoba Moose Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

Manitoba Moose Statistiques de l'Équipe de Carrière

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

Manitoba Moose Leaders statistiques des joueurs (séries éliminatoires)

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#	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

Manitoba Moose Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

	Manitoba Moose
	GP: 25 \| W: 8 \| L: 15 \| OTL: 2 \| P: 18 GF: 56 \| GA: 102 \| PP%: 12.50% \| PK%: 85.71% DG: Alexandre Rivard \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #421 vs Abbotsford Canucks