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Centre de jeu
	Phantoms 11-13-11, 33pts	3	Sommaire du match	1	Thunderbirds 13-19-3, 29pts

Team Stats
W2	Séquence	L4
6-8-3	Fiche domicile	5-10-2
5-5-8	Fiche domicile	8-9-1
4-5-1	Derniers 10 matchs	2-7-1
2.40	Buts par match	2.20
3.09	Buts contre par match	2.74
16.28%	Pourcentage en avantage numérique	12.31%
78.95%	Pourcentage en désavantage numérique	86.36%

Phantoms
11-13-11, 33pts

Sommaire du match

Checkers
18-15-3, 39pts

Team Stats
W2	Séquence	L2
6-8-3	Fiche domicile	9-6-3
5-5-8	Fiche domicile	9-9-0
4-5-1	Derniers 10 matchs	4-3-3
2.40	Buts par match	2.83
3.09	Buts contre par match	2.78
16.28%	Pourcentage en avantage numérique	14.48%
78.95%	Pourcentage en désavantage numérique	80.65%

Gulls
17-16-1, 35pts

Jour 48

Phantoms
11-13-11, 33pts

Statistiques d’équipe
SOL1	Séquence	W2
10-8-0	Fiche domicile	6-8-3
7-8-1	Fiche visiteur	5-5-8
7-2-1	10 derniers matchs	4-5-1
2.71	Buts par match	2.40
2.76	Buts contre par match	2.40
14.07%	Pourcentage en avantage numérique	16.28%
80.30%	Pourcentage en désavantage numérique	78.95%

Meneurs d'équipe
	Buts Hendrix Lapierre 13	Passes Joakim Kemell 17

	Points Jakob Pelletier 21	Plus/Moins Mark Friedman 6

	Victoires Jakub Dobes 11	Pourcentage d’arrêts Jakub Dobes 0.905

Statistiques d’équipe
Buts pour 84 2.40 GFG	Tirs pour 885 25.29 Avg	Pourcentage en avantage numérique 16.3% 21 GF	Début de zone offensive 38.6%
Buts contre 108 3.09 GAA	Tirs contre 983 28.09 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 78.9%% 24 GA	Début de la zone défensive 42.6%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Interim - Flyers
	Division	Nord
	Conférence	Est Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	3,000
	Billets de saison	3,000
Informations de la formation
	Équipe Pro	22
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	40 / 50
	Espoirs	15

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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	Jonas Rondbjerg (R)	0		X	X		100.00	68	30	95	76	81	82	85	66	60	61	59	76	62	65	67	0	79	68	0	27	1	775,000$
2	Jakob Pelletier (R)	0	X	X			100.00	71	30	88	75	63	83	88	74	60	67	64	70	69	62	63	0	79	68	0	25	3	775,000$
3	Hendrix Lapierre (R)	0	X				100.00	61	30	87	77	70	79	85	68	73	70	68	64	70	62	64	0	79	68	0	24	1	863,333$
4	Garrett Wilson	0		X	X		100.00	76	30	34	73	87	85	86	64	50	61	63	67	60	72	78	0	79	67	0	35	1	775,000$
5	Gage Quinney	0	X				100.00	68	30	92	72	72	83	90	63	78	61	64	67	62	69	71	0	79	67	0	30	1	775,000$
6	Fedor Svechkov (R)	0	X	X			100.00	74	30	89	84	72	84	75	64	78	63	62	64	69	51	53	0	79	66	0	23	2	925,000$
7	Joakim Kemell (R)	0			X		100.00	63	30	89	83	69	89	89	63	50	64	62	63	68	51	52	0	79	66	0	22	3	886,667$
8	Rourke Chartier	0	X				100.00	72	30	93	74	69	81	77	63	79	62	61	65	64	66	68	0	79	65	0	30	1	550,000$
9	Samuel Honzek (R)	0	X	X			100.00	77	30	88	71	84	79	82	57	60	56	56	64	60	62	63	0	79	63	0	21	4	918,333$
10	Matthew Strome (R)	0		X			100.00	79	30	80	69	78	79	75	58	55	54	53	65	55	65	67	0	79	62	0	27	1	550,000$
11	Jakub Demek (R)	0			X		100.00	79	30	87	60	88	79	79	58	61	56	58	60	58	61	61	0	79	62	0	23	2	851,683$
12	Viktor Neuchev (R)	0		X			100.00	72	30	94	74	63	73	75	59	50	59	57	62	55	51	53	0	79	61	0	22	2	870,000$
13	Joe Hicketts	0				X	100.00	66	30	73	77	64	80	85	67	30	67	56	68	50	67	69	0	79	68	0	30	2	775,000$
14	Maxime Lajoie	0				X	100.00	68	30	77	73	76	82	83	62	30	64	58	71	50	67	69	0	79	68	0	28	1	550,000$
15	Dennis Cholowski	0				X	100.00	67	30	93	75	82	80	84	65	30	68	48	68	50	66	66	0	79	68	0	28	2	775,000$
16	Tristan Luneau (R)	0				X	100.00	67	30	85	76	76	86	71	64	30	70	53	70	50	60	60	0	79	68	0	22	3	865,000$
17	Mark Friedman	0				X	100.00	68	30	75	73	71	82	75	63	30	61	50	74	50	70	60	0	79	67	0	30	1	775,000$
18	Simon Lundmark (R)	0				X	100.00	72	30	92	70	81	77	85	54	30	59	50	67	50	60	60	0	79	65	0	25	2	775,000$
Rayé
1	Chaz Lucius (R)	0	X				100.00	75	30	89	83	69	76	74	62	75	65	50	64	58	54	54	0	64	64	0	23	2	894,167$
2	Jake Chiasson (R)	0	X		X		100.00	76	30	92	60	73	70	72	44	55	48	44	60	50	62	64	0	64	56	0	23	2	843,333$

	MOYENNE D’ÉQUIPE						100.00	71	30	85	74	74	80	81	62	53	62	57	66	58	62	63	0	78	65

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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 gardien	#	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Jakub Dobes (R)	0	100.00	88	87	83	89	79	78	80	79	78	80	87	64	71	0	81	78	0	25	1	925,000$
2	Felix Sandstrom	0	100.00	74	80	75	83	73	72	74	73	72	74	73	68	71	0	76	72	0	29	1	775,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE		100.00	81	84	79	86	76	75	77	76	75	77	80	66	71	0	79	75

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

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Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Jakob Pelletier	Phantoms (PHI)	C/LW	35	7	14	21	-8	12	62	42	111	27	75	6.31%	7	717	20.51	1	7	8	25	109	0	20	3	0	47.06%	68	0	0	0.59	2	7	0	2	0
2	Joakim Kemell	Phantoms (PHI)	RW	35	4	17	21	-11	6	32	32	73	19	63	5.48%	6	703	20.09	1	7	8	19	109	0	0	0	2	41.46%	41	0	0	0.60	2	7	0	2	2
3	Hendrix Lapierre	Phantoms (PHI)	C	35	13	7	20	-11	6	29	79	99	21	67	13.13%	8	702	20.07	3	1	4	20	109	0	0	0	1	46.80%	829	0	1	0.57	0	7	2	0	0
4	Garrett Wilson	Phantoms (PHI)	LW/RW	35	8	11	19	-2	34	94	32	73	17	49	10.96%	10	679	19.41	2	4	6	17	107	4	80	1	1	46.81%	47	0	0	0.56	0	0	3	1	1
5	Joe Hicketts	Phantoms (PHI)	D	35	6	13	19	-13	28	47	30	45	24	38	13.33%	30	689	19.69	5	5	10	30	111	0	14	2	0	0%	0	0	0	0.55	0	0	0	1	1
6	Dennis Cholowski	Phantoms (PHI)	D	35	1	15	16	-4	10	29	30	23	17	23	4.35%	29	727	20.77	1	5	6	17	111	0	35	0	0	0%	0	0	0	0.44	0	0	0	1	0
7	Tristan Luneau	Phantoms (PHI)	D	35	3	13	16	-4	22	52	42	36	14	31	8.33%	42	782	22.35	2	1	3	22	112	0	89	1	0	0%	0	0	0	0.41	0	0	0	0	3
8	Gage Quinney	Phantoms (PHI)	C	35	6	9	15	0	0	7	61	61	26	49	9.84%	6	691	19.77	0	2	2	14	113	4	91	1	1	51.04%	864	0	0	0.43	0	2	1	3	1
9	Fedor Svechkov	Phantoms (PHI)	C/LW	35	6	9	15	-1	6	10	49	99	27	56	6.06%	8	702	20.06	2	3	5	22	113	3	92	1	1	48.56%	208	0	0	0.43	0	6	0	1	2
10	Maxime Lajoie	Phantoms (PHI)	D	35	4	10	14	-12	28	53	23	45	10	38	8.89%	34	749	21.41	4	4	8	27	111	1	79	0	2	0%	0	0	0	0.37	0	0	0	1	0
11	Mark Friedman	Phantoms (PHI)	D	35	3	8	11	6	18	49	42	24	7	20	12.50%	39	645	18.45	0	0	0	0	3	1	83	0	1	0%	0	0	0	0.34	0	0	1	0	1
12	Jonas Rondbjerg	Phantoms (PHI)	LW/RW	35	7	4	11	-3	4	25	43	60	21	46	11.67%	11	533	15.24	0	0	0	0	9	2	92	0	1	37.84%	37	1	0	0.41	0	1	2	0	1
13	Rourke Chartier	Phantoms (PHI)	C	35	5	5	10	-4	10	17	32	37	12	44	13.51%	4	423	12.10	0	0	0	0	3	0	4	1	0	55.56%	405	0	0	0.47	0	4	1	0	1
14	Simon Lundmark	Phantoms (PHI)	D	35	1	9	10	3	16	27	13	10	11	9	10.00%	26	653	18.66	0	0	0	0	2	0	86	0	0	0%	0	0	0	0.31	0	0	0	0	0
15	Viktor Neuchev	Phantoms (PHI)	LW	35	4	4	8	-3	10	25	12	34	9	19	11.76%	1	416	11.90	0	0	0	0	3	0	0	0	0	26.32%	19	0	0	0.38	0	0	0	1	0
16	Samuel Honzek	Phantoms (PHI)	C/LW	35	3	1	4	2	2	8	18	21	5	25	14.29%	0	204	5.84	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50.46%	216	0	0	0.39	0	0	0	1	0
17	Jakub Demek	Phantoms (PHI)	RW	35	3	0	3	1	4	15	1	15	7	8	20.00%	1	206	5.91	0	0	0	0	0	0	0	1	0	50.00%	14	0	0	0.29	0	0	0	1	0
18	Matthew Strome	Phantoms (PHI)	LW	35	0	2	2	2	4	8	14	19	7	14	0%	0	209	5.98	0	0	0	0	0	0	4	0	0	55.56%	9	0	0	0.19	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				630	84	151	235	-62	220	589	595	885	281	674	9.49%	262	10436	16.57	21	39	60	213	1134	15	775	11	10	49.55%	2757	1	1	0.45	4	34	10	15	13

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2
1	Jakub Dobes	Phantoms (PHI)	33	11	10	11	0.905	2.62	1992	8	87	914	0.667	33	32	3	4	2
2	Felix Sandstrom	Phantoms (PHI)	3	0	3	0	0.797	5.60	150	0	14	69	0	0	3	32	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			36	11	13	11	0.897	2.83	2142	8	101	983		33	35	35	4	2

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Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	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
Chaz Lucius	Phantoms (PHI)	C	23	2003-05-02	USA	Yes	177 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-26	False	False	Pro & Farm	894,167$	37,257$	0$	0$	No	894,167$	-	-	-	-	-	-	-	-	894,167$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Dennis Cholowski	Phantoms (PHI)	D	28	1998-02-15	CAN	No	210 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	Yes	2	2025-12-10	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Fedor Svechkov	Phantoms (PHI)	C/LW	23	2003-04-05	RUS	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-26	False	False	Pro & Farm	925,000$	38,542$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Felix Sandstrom	Phantoms (PHI)	G	29	1997-01-12	SWE	No	191 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2025-12-23	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Gage Quinney	Phantoms (PHI)	C	30	1995-07-29	USA	No	200 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2024-11-11	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Garrett Wilson	Phantoms (PHI)	LW/RW	35	1991-03-16	CAN	No	218 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2026-04-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Hendrix Lapierre	Phantoms (PHI)	C	24	2002-02-09	CAN	Yes	180 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2024-07-04	No	No	1		False	False	Pro & Farm	863,333$	35,972$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jake Chiasson	Phantoms (PHI)	C/RW	23	2003-05-25	CAN	Yes	181 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2025-09-22	False	False	Pro & Farm	843,333$	35,139$	0$	0$	No	843,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	843,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jakob Pelletier	Phantoms (PHI)	C/LW	25	2001-03-07	CAN	Yes	170 Lbs	5 ft9	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-12-10	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jakub Demek	Phantoms (PHI)	RW	23	2003-06-06	SVK	Yes	215 Lbs	6 ft4	No	No	Prospect		No	No	2	2024-11-08	False	False	Pro & Farm	851,683$	35,487$	0$	0$	No	851,683$	-	-	-	-	-	-	-	-	851,683$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jakub Dobes	Phantoms (PHI)	G	25	2001-05-27	CZE	Yes	205 Lbs	6 ft4	No	No	Prospect		No	No	1	2024-07-22	False	False	Pro & Farm	925,000$	38,542$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Joakim Kemell	Phantoms (PHI)	RW	22	2004-04-27	FIN	Yes	182 Lbs	5 ft11	No	No	Prospect		No	No	3	2024-06-26	False	False	Pro & Farm	886,667$	36,944$	0$	0$	No	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Joe Hicketts	Phantoms (PHI)	D	30	1996-05-04	CAN	No	180 Lbs	5 ft8	No	No	Free Agent		No	Yes	2	2025-12-23	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jonas Rondbjerg	Phantoms (PHI)	LW/RW	27	1999-03-30	DNK	Yes	202 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Mark Friedman	Phantoms (PHI)	D	30	1995-12-25	CAN	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2025-12-23	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Matthew Strome	Phantoms (PHI)	LW	27	1999-01-06	CAN	Yes	206 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent		No	No	1	2026-04-08	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Maxime Lajoie	Phantoms (PHI)	D	28	1997-11-05	CAN	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2025-12-10	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Rourke Chartier	Phantoms (PHI)	C	30	1996-04-03	CAN	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2026-04-08	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Samuel Honzek	Phantoms (PHI)	C/LW	21	2004-11-12	SVK	Yes	186 Lbs	6 ft4	No	No	Prospect		No	No	4	2025-09-22	False	False	Farm Only	918,333$	38,264$	0$	0$	No	886,666$	886,666$	886,666$	-	-	-	-	-	-	886,666$	886,666$	886,666$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Simon Lundmark	Phantoms (PHI)	D	25	2000-10-08	SWE	Yes	204 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	No	2	2026-04-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tristan Luneau	Phantoms (PHI)	D	22	2004-01-12	CAN	Yes	195 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2024-07-04	No	No	3	2024-06-26	False	False	Pro & Farm	865,000$	36,042$	0$	0$	No	865,000$	865,000$	-	-	-	-	-	-	-	865,000$	865,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Viktor Neuchev	Phantoms (PHI)	LW	22	2003-10-25	RUS	Yes	165 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-26	False	False	Pro & Farm	870,000$	36,250$	0$	0$	No	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
22	26.00	192 Lbs	6 ft1	1.77	793,978$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jakob Pelletier	Hendrix Lapierre	Joakim Kemell	35	0	1	4
2	Fedor Svechkov	Gage Quinney	Garrett Wilson	30	1	2	2
3	Viktor Neuchev	Rourke Chartier	Jonas Rondbjerg	25	1	3	1
4	Matthew Strome	Samuel Honzek	Jakub Demek	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dennis Cholowski	Tristan Luneau	34	1	2	2
2	Joe Hicketts	Maxime Lajoie	33	1	2	2
3	Mark Friedman	Simon Lundmark	33	1	2	2
4	Mark Friedman	Simon Lundmark	0	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jakob Pelletier	Hendrix Lapierre	Joakim Kemell	50	0	0	5
2	Fedor Svechkov	Gage Quinney	Garrett Wilson	50	0	0	5

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dennis Cholowski	Tristan Luneau	50	0	1	4
2	Maxime Lajoie	Joe Hicketts	50	0	1	4

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Gage Quinney	Jonas Rondbjerg	50	1	4	0
2	Fedor Svechkov	Garrett Wilson	50	1	4	0

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mark Friedman	Maxime Lajoie	50	1	4	0
2	Simon Lundmark	Tristan Luneau	50	1	4	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Gage Quinney	50	1	4	0	Mark Friedman	Maxime Lajoie	50	1	4	0
2	Fedor Svechkov	50	1	4	0	Simon Lundmark	Tristan Luneau	50	1	4	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Hendrix Lapierre	Joakim Kemell	50	0	2	3
2	Fedor Svechkov	Jakob Pelletier	50	0	2	3

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dennis Cholowski	Tristan Luneau	50	1	2	2
2	Joe Hicketts	Maxime Lajoie	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Jakob Pelletier	Hendrix Lapierre	Joakim Kemell	Dennis Cholowski	Tristan Luneau

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Fedor Svechkov	Gage Quinney	Jonas Rondbjerg	Maxime Lajoie	Mark Friedman

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Garrett Wilson, Viktor Neuchev, Jakub Demek	Rourke Chartier, Viktor Neuchev	Jakob Pelletier

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Joe Hicketts, Simon Lundmark, Dennis Cholowski	Mark Friedman	Dennis Cholowski, Joe Hicketts

Tirs de pénalité
Hendrix Lapierre, Joakim Kemell, Jakob Pelletier, Fedor Svechkov, Rourke Chartier

Gardien
#1 : Jakub Dobes, #2 : Felix Sandstrom

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Hendrix Lapierre, Joakim Kemell, Jakob Pelletier, Jonas Rondbjerg, Fedor Svechkov, Garrett Wilson, Gage Quinney, Rourke Chartier, Jakub Demek, Viktor Neuchev

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Tristan Luneau, Dennis Cholowski, Joe Hicketts, Simon Lundmark, Maxime Lajoie

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Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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	Admirals	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	28	27	29	4	26	293	295	281	50	28	5	8	25	6	1	16.67%	4	1	75.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
2	Americans	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	7	12	0	0	28	27	29	4	17	293	295	281	50	25	5	6	20	4	1	25.00%	3	2	33.33%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
3	Barracuda	2	0	2	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	1	2	3	0	0	28	27	29	4	37	293	295	281	50	36	20	18	39	8	0	0.00%	9	2	77.78%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
4	Bears	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0.500	6	12	18	0	0	28	27	29	4	39	293	295	281	50	59	12	6	24	4	2	50.00%	3	0	100.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
5	Bruins	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	2	3	0	0	28	27	29	4	25	293	295	281	50	27	7	6	14	5	0	0.00%	3	1	66.67%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
6	Canucks	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	2	4	6	0	0	28	27	29	4	29	293	295	281	50	27	3	2	14	7	1	14.29%	1	0	100.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
7	Checkers	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	1.000	3	6	9	0	0	28	27	29	4	22	293	295	281	50	27	6	12	14	3	1	33.33%	6	0	100.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
8	Comets	2	0	1	0	0	1	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.250	3	5	8	0	0	28	27	29	4	56	293	295	281	50	57	16	12	35	6	0	0.00%	6	0	100.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
9	Condors	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	1	1	2	0	0	28	27	29	4	14	293	295	281	50	41	7	16	17	1	1	100.00%	8	1	87.50%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
10	Crunch	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	28	27	29	4	30	293	295	281	50	35	8	8	19	6	1	16.67%	4	1	75.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
11	Eagles	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	1.000	3	6	9	0	0	28	27	29	4	30	293	295	281	50	26	8	8	16	1	1	100.00%	4	1	75.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
12	Griffins	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	0.500	2	4	6	0	0	28	27	29	4	19	293	295	281	50	37	3	4	17	2	0	0.00%	2	0	100.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
13	IceHogs	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	28	27	29	4	32	293	295	281	50	15	6	4	26	6	1	16.67%	2	0	100.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
14	Islanders	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	9	16	25	0	0	28	27	29	4	52	293	295	281	50	51	18	10	34	9	1	11.11%	5	1	80.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
15	Marlies	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0.500	3	6	9	0	0	28	27	29	4	33	293	295	281	50	40	15	10	15	3	0	0.00%	5	1	80.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
16	Moose	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	28	27	29	4	17	293	295	281	50	39	12	8	29	1	0	0.00%	4	1	75.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
17	Penguins	2	0	1	0	0	0	0	1	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0.250	4	8	12	0	0	28	27	29	4	54	293	295	281	50	52	14	10	24	7	0	0.00%	5	0	100.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
18	Reign	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	28	27	29	4	22	293	295	281	50	44	13	10	10	4	2	50.00%	5	1	80.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
19	Rocket	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	5	8	0	0	28	27	29	4	28	293	295	281	50	29	3	8	23	2	0	0.00%	4	2	50.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
20	Senators	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	1.000	2	4	6	0	0	28	27	29	4	20	293	295	281	50	15	7	6	13	2	0	0.00%	3	0	100.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
21	Stars	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0.500	2	4	6	0	0	28	27	29	4	30	293	295	281	50	23	11	4	15	2	0	0.00%	2	1	50.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
22	Thunderbirds	2	1	0	0	0	1	0	0	6	5	1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	3	0.750	6	10	16	0	0	28	27	29	4	60	293	295	281	50	38	13	8	36	11	2	18.18%	4	0	100.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
23	Wild	2	1	0	0	0	0	0	1	6	6	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	3	0.750	6	11	17	0	0	28	27	29	4	52	293	295	281	50	67	17	10	30	12	1	8.33%	5	0	100.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
24	Wolf Pack	2	1	0	0	0	0	0	1	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	3	0.750	6	9	15	0	0	28	27	29	4	52	293	295	281	50	57	16	10	39	6	2	33.33%	5	2	60.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
25	Wolves	2	0	1	0	0	1	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.250	4	5	9	0	0	28	27	29	4	56	293	295	281	50	51	12	14	30	7	2	28.57%	7	3	57.14%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
26	Wranglers	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	28	27	29	4	33	293	295	281	50	37	5	10	11	4	1	25.00%	5	3	40.00%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
	Total	35	11	13	0	0	4	0	7	84	108	-24	17	6	8	0	0	1	0	2	44	56	-12	18	5	5	0	0	3	0	5	40	52	-12	33	0.471	84	151	235	0	0	28	27	29	4	885	293	295	281	50	983	262	228	589	129	21	16.28%	114	24	78.95%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
	_Since Last GM Reset	35	11	13	0	0	4	0	7	84	108	-24	17	6	8	0	0	1	0	2	44	56	-12	18	5	5	0	0	3	0	5	40	52	-12	33	0.471	84	151	235	0	0	28	27	29	4	885	293	295	281	50	983	262	228	589	129	21	16.28%	114	24	78.95%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
	_Vs Conference	19	7	6	0	0	2	0	4	52	58	-6	9	4	4	0	0	0	0	1	27	29	-2	10	3	2	0	0	2	0	3	25	29	-4	20	0.526	52	91	143	0	0	28	27	29	4	484	293	295	281	50	525	139	118	304	64	10	15.63%	59	13	77.97%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225
	_Vs Division	12	4	4	0	0	2	0	2	32	36	-4	6	3	3	0	0	0	0	0	16	16	0	6	1	1	0	0	2	0	2	16	20	-4	12	0.500	32	55	87	0	0	28	27	29	4	309	293	295	281	50	327	88	62	186	39	7	17.95%	31	6	80.65%	0	529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%	850	594	848	260	445	225

			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
35	33	W2	84	151	235	885	983	262	228	589	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
35	11	13	0	4	0	7	84	108

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
17	6	8	0	1	0	2	44	56

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	5	5	0	3	0	5	40	52

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	5	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
129	21	16.28%	114	24	78.95%	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
293	295	281	50	28	27	29	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
529	1047	50.53%	566	1154	49.05%	271	508	53.35%

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
850	594	848	260	445	225

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
1	2	Phantoms	0	Barracuda	3	L			Sommaire du match
2	25	Wranglers	5	Phantoms	2	L			Sommaire du match
3	38	Phantoms	3	Penguins	4	L	X	X	Sommaire du match
5	43	Thunderbirds	4	Phantoms	3	L	X		Sommaire du match
6	61	Phantoms	3	Eagles	2	W			Sommaire du match
7	80	Penguins	2	Phantoms	1	L			Sommaire du match
9	96	IceHogs	2	Phantoms	1	L			Sommaire du match
10	108	Phantoms	2	Wild	3	L	X	X	Sommaire du match
11	112	Phantoms	3	Marlies	4	L	X	X	Sommaire du match
12	134	Phantoms	2	Stars	3	L	X		Sommaire du match
13	141	Comets	1	Phantoms	0	L			Sommaire du match
14	157	Phantoms	2	Griffins	3	L	X	X	Sommaire du match
15	165	Wild	3	Phantoms	4	W			Sommaire du match
17	184	Rocket	4	Phantoms	3	L	X	X	Sommaire du match
18	203	Condors	2	Phantoms	1	L	X	X	Sommaire du match
20	219	Phantoms	2	Canucks	6	L			Sommaire du match
21	234	Phantoms	1	Barracuda	2	L			Sommaire du match
22	245	Phantoms	4	Islanders	2	W			Sommaire du match
23	248	Crunch	5	Phantoms	3	L			Sommaire du match
24	266	Wolf Pack	2	Phantoms	4	W			Sommaire du match
25	282	Phantoms	2	Wolf Pack	3	L	X	X	Sommaire du match
26	291	Phantoms	3	Comets	4	L	X		Sommaire du match
27	304	Reign	2	Phantoms	4	W			Sommaire du match
28	317	Phantoms	2	Senators	1	W			Sommaire du match
30	333	Americans	4	Phantoms	5	W			Sommaire du match
31	348	Phantoms	3	Wolves	4	L	X		Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
32	359	Islanders	3	Phantoms	5	W			Sommaire du match
33	372	Phantoms	1	Bears	3	L			Sommaire du match
34	389	Bears	3	Phantoms	5	W			Sommaire du match
35	394	Phantoms	1	Bruins	3	L			Sommaire du match
37	416	Admirals	6	Phantoms	2	L			Sommaire du match
39	437	Wolves	5	Phantoms	1	L			Sommaire du match
42	463	Moose	3	Phantoms	0	L			Sommaire du match
43	468	Phantoms	3	Thunderbirds	1	W			Sommaire du match
45	485	Phantoms	3	Checkers	1	W			Sommaire du match
48	503	Gulls	-	Phantoms	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	34,000	17,000
Assistance PCT	100.00%	100.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
1	3000 - 100.00%	126,650$	2,153,050$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,677,944$	1,746,751$	1,745,918$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
36,373$	1,677,117$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
126,650$	2	36,391$	72,782$

Phantoms 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

Phantoms 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

Phantoms 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

Phantoms 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

Phantoms 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

	Phantoms
	GP: 35 \| W: 11 \| L: 13 \| OTL: 11 \| P: 33 GF: 84 \| GA: 108 \| PP%: 16.28% \| PK%: 78.95% DG: Interim - Flyers \| Morale : 75 \| Moyenne d’équipe : 66 Prochains matchs #503 vs Gulls