Sabres
Domicile
Formation
Statistiques joueurs
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier

Centre de jeu
	Americans 20-16-4, 44pts	1	Sommaire du match	2	Senators 24-14-2, 50pts

Team Stats
L2	Séquence	L1
13-5-2	Fiche domicile	15-4-1
7-11-2	Fiche domicile	9-10-1
5-4-1	Derniers 10 matchs	7-3-0
1.90	Buts par match	1.83
1.88	Buts contre par match	1.78
24.36%	Pourcentage en avantage numérique	23.53%
75.26%	Pourcentage en désavantage numérique	79.88%

Americans
20-16-4, 44pts

Sommaire du match

Admirals
20-19-1, 41pts

Team Stats
L2	Séquence	L1
13-5-2	Fiche domicile	10-10-0
7-11-2	Fiche domicile	10-9-1
5-4-1	Derniers 10 matchs	6-4-0
1.90	Buts par match	1.98
1.88	Buts contre par match	1.85
24.36%	Pourcentage en avantage numérique	30.18%
75.26%	Pourcentage en désavantage numérique	69.89%

Meneurs d'équipe
	Buts Kevin Korchinski 3	Passes Kevin Korchinski 4

	Points Kevin Korchinski 7	Plus/Moins Kevin Korchinski 0

Statistiques d’équipe
Buts pour 76 1.90 GFG	Tirs pour 595 14.88 Avg	Pourcentage en avantage numérique 24.4% 38 GF	Début de zone offensive 30.3%
Buts contre 75 1.88 GAA	Tirs contre 671 16.78 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 75.3%% 47 GA	Début de la zone défensive 35.6%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Sébastien Charron
	Division	Nord
	Conférence	Conference Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	8,000
	Assistance	0
	Billets de saison	1,600
Informations de la formation
	Équipe Pro	6
	Équipe Mineure	17
	Limite contact	23 / 250
	Espoirs	41

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	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	Frank Nazar (R)	0	X			100.00	67	42	86	85	68	72	91	69	70	71	74	71	75	50	50	74	55	75	0	20	2	950,000$
2	Patrick Giles (R)	0		X		100.00	77	45	99	75	82	53	73	59	60	50	57	65	25	45	45	62	65	66	0	24	2	775,000$
3	Kevin Korchinski	0			X	100.00	57	40	85	69	69	71	87	65	25	45	48	68	25	55	55	59	54	65	0	20	2	918,333$
Rayé
1	Owen Sillinger	0	X			100.00	72	65	87	67	65	63	63	62	78	60	61	63	58	44	44	64	20	66	0	27	1	775,000$
2	Cameron Crotty (R)	0			X	100.00	72	70	75	67	70	73	81	46	25	37	39	59	37	44	44	52	20	61	0	25	1	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	69	52	86	73	71	66	79	60	52	53	56	65	44	48	48	62	43	67

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	#	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
Rayé
1	Brandon Halverson (R)	0	100.00	61	53	66	96	62	65	65	69	68	67	30	44	44	64	35	59	0	28	2	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE		100.00	61	53	66	96	62	65	65	69	68	67	30	44	44	64	35	59

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

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Kevin Korchinski	Americans (BUF)	D	40	3	4	7	0	34	20	9	33	41	18	21	7.32%	21	1145	28.64	2	3	5	5	167	0	0	0	1	110	0	0	0%	0	5	70	0	0	0.12	0	4	0	2	2	0	2	2
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				40	3	4	7	0	34	20	9	33	41	18	21	7.32%	21	1145	28.64	2	3	5	5	167	0	0	0	1	110	0	0	0.00%	0	5	70	0	0	0.12	0	4	0	2	2	0	2	2

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	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
Brandon Halverson	Americans (BUF)	G	28	1996-03-29	USA	Yes	235 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	Yes	2	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cameron Crotty	Americans (BUF)	D	25	1999-05-05	CAN	Yes	182 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually		No	Yes	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Frank Nazar	Americans (BUF)	C	20	2004-01-14	USA	Yes	190 Lbs	5 ft10	No	No	Trade	2025-12-04	No	No	2	False	False	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Kevin Korchinski	Americans (BUF)	D	20	2004-06-21	CAN	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-12-04	No	No	2	False	False	Pro & Farm	918,333$	0$	0$	No	918,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	918,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Owen Sillinger	Americans (BUF)	C	27	1997-09-23	CAN	No	182 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	Yes	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Patrick Giles	Americans (BUF)	RW	24	2000-01-03	USA	Yes	218 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	2	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
6	24.00	199 Lbs	6 ft2	1.67	828,056$

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

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

Attaque en 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
, , , ,

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	Admirals	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	0.500	5	10	15	0	0	15	28	30	3	29	122	216	242	18	36	9	38	23	9	4	44.44%	8	4	50.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
2	Barracuda	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	7	11	0	0	15	28	30	3	19	122	216	242	18	18	3	18	8	3	2	66.67%	4	1	75.00%	1	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
3	Bears	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	15	28	30	3	16	122	216	242	18	10	5	16	10	3	1	33.33%	3	1	66.67%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
4	Bruins	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	15	28	30	3	14	122	216	242	18	16	1	64	9	3	0	0.00%	7	2	71.43%	1	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
5	Checkers	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0.000	0	0	0	0	0	15	28	30	3	6	122	216	242	18	19	7	19	4	1	0	0.00%	7	2	71.43%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
6	Comets	2	1	1	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	0.500	4	8	12	0	0	15	28	30	3	35	122	216	242	18	27	9	41	18	7	1	14.29%	13	3	76.92%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
7	Condors	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	7	13	20	0	0	15	28	30	3	21	122	216	242	18	17	3	11	5	8	4	50.00%	3	1	66.67%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
8	Crunch	2	0	1	0	0	1	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	1	0.250	1	2	3	0	0	15	28	30	3	24	122	216	242	18	40	11	25	16	2	1	50.00%	10	2	80.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
9	Devils	2	1	0	0	0	0	1	0	9	4	5	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	4	1.000	9	16	25	0	0	15	28	30	3	51	122	216	242	18	21	8	31	21	7	3	42.86%	8	4	50.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
10	Eagles	2	2	0	0	0	0	0	0	4	0	4	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	4	1.000	4	8	12	0	2	15	28	30	3	40	122	216	242	18	24	10	92	16	18	3	16.67%	6	0	100.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
11	Griffins	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	15	28	30	3	10	122	216	242	18	10	1	12	8	3	2	66.67%	1	0	100.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
12	Gulls	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	1	2	3	0	0	15	28	30	3	15	122	216	242	18	8	5	11	10	6	0	0.00%	3	2	33.33%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
13	Heat	1	0	0	0	0	1	0	0	0	1	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	0	1	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	0	0	0	0	0	15	28	30	3	19	122	216	242	18	16	6	12	18	2	0	0.00%	1	0	100.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
14	Hockey Club	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	4	6	0	0	15	28	30	3	12	122	216	242	18	21	9	16	11	3	1	33.33%	3	0	100.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
15	IceHogs	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	0	15	28	30	3	16	122	216	242	18	26	11	18	13	5	2	40.00%	4	1	75.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
16	Marlies	2	1	0	0	0	1	0	0	3	3	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	3	0.750	3	6	9	0	0	15	28	30	3	17	122	216	242	18	28	7	25	18	8	3	37.50%	9	2	77.78%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
17	Monsters	2	0	2	0	0	0	0	0	1	5	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	1	1	2	0	0	15	28	30	3	24	122	216	242	18	48	14	31	12	5	1	20.00%	13	3	76.92%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
18	Moose	1	0	0	0	0	1	0	0	0	1	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	0	1	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	0	0	0	0	0	15	28	30	3	15	122	216	242	18	8	5	16	15	7	0	0.00%	3	0	100.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
19	Penguins	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	0	0.000	0	0	0	0	0	15	28	30	3	13	122	216	242	18	16	8	109	9	2	0	0.00%	7	2	71.43%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
20	Phantoms	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	4	6	0	0	15	28	30	3	17	122	216	242	18	17	3	8	9	4	2	50.00%	4	1	75.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
21	Rampage	1	0	1	0	0	0	0	0	2	9	-7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	9	-7	0	0.000	2	4	6	0	0	15	28	30	3	16	122	216	242	18	27	9	91	14	3	1	33.33%	8	6	25.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
22	Reign	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	2	1.000	2	3	5	0	1	15	28	30	3	14	122	216	242	18	13	2	12	8	5	1	20.00%	1	0	100.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
23	Rocket	2	1	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0.500	3	6	9	0	0	15	28	30	3	26	122	216	242	18	40	12	60	21	6	1	16.67%	15	3	80.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
24	Sagnéens	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	1	1	2	0	0	15	28	30	3	10	122	216	242	18	15	4	85	8	5	1	20.00%	5	1	80.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
25	Senators	2	0	2	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	2	4	6	0	0	15	28	30	3	24	122	216	242	18	38	13	60	15	7	0	0.00%	15	4	73.33%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
26	Sound Tigers	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	15	28	30	3	10	122	216	242	18	18	7	18	10	7	3	42.86%	4	0	100.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
27	Stars	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	1.000	4	7	11	0	0	15	28	30	3	24	122	216	242	18	14	2	37	3	2	1	50.00%	6	1	83.33%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
28	Thunderbirds	1	0	0	0	1	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	2	1	1	2	1.000	2	4	6	0	0	15	28	30	3	11	122	216	242	18	12	4	63	9	6	0	0.00%	4	0	100.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
29	Wild	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	0	0.000	0	0	0	0	0	15	28	30	3	19	122	216	242	18	18	7	43	7	2	0	0.00%	4	0	100.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
30	Wolf Pack	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	0	0.000	0	0	0	0	0	15	28	30	3	15	122	216	242	18	28	14	28	12	3	0	0.00%	4	0	100.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
31	Wolves	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	4	6	0	0	15	28	30	3	13	122	216	242	18	22	3	24	10	4	0	0.00%	7	1	85.71%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
	Total	40	17	16	0	2	4	1	0	76	75	1	20	12	5	0	1	2	0	0	47	33	14	20	5	11	0	1	2	1	0	29	42	-13	44	0.550	76	144	220	0	3	15	28	30	3	595	122	216	242	18	671	212	1134	370	156	38	24.36%	190	47	75.26%	2	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
	_Since Last GM Reset	40	17	16	0	2	4	1	0	76	75	1	20	12	5	0	1	2	0	0	47	33	14	20	5	11	0	1	2	1	0	29	42	-13	44	0.550	76	144	220	0	3	15	28	30	3	595	122	216	242	18	671	212	1134	370	156	38	24.36%	190	47	75.26%	2	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
	_Vs Conference	22	7	11	0	1	2	1	0	35	43	-8	10	5	5	0	0	0	0	0	19	18	1	12	2	6	0	1	2	1	0	16	25	-9	20	0.455	35	67	102	0	0	15	28	30	3	303	122	216	242	18	378	123	598	193	71	16	22.54%	123	29	76.42%	1	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246
	_Vs Division	10	4	7	0	0	2	1	0	19	21	-2	4	3	4	0	0	0	0	0	12	7	5	6	1	3	0	0	2	1	0	7	14	-7	12	0.600	19	35	54	0	0	15	28	30	3	152	122	216	242	18	177	66	260	87	32	10	31.25%	50	13	74.00%	0	254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%	937	657	986	279	491	246

			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
40	44	L2	76	144	220	595	671	212	1134	370	0	3

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	17	16	2	4	1	0	76	75

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	12	5	1	2	0	0	47	33

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	5	11	1	2	1	0	29	42

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	4	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
156	38	24.36%	190	47	75.26%	2

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
122	216	242	18	15	28	30	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
254	505	50.30%	292	594	49.16%	280	569	49.21%

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
937	657	986	279	491	246

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 - 2025-10-05	15	Devils	2	Americans	6	W			Sommaire du match
3 - 2025-10-07	35	Senators	2	Americans	1	L			Sommaire du match
4 - 2025-10-08	43	Americans	4	Stars	1	W			Sommaire du match
5 - 2025-10-09	62	Crunch	2	Americans	0	L			Sommaire du match
6 - 2025-10-10	74	Americans	2	Eagles	0	W			Sommaire du match
7 - 2025-10-11	89	Americans	1	Gulls	2	L			Sommaire du match
9 - 2025-10-13	109	Monsters	3	Americans	0	L			Sommaire du match
11 - 2025-10-15	113	Americans	2	Thunderbirds	1	W	X		Sommaire du match
12 - 2025-10-16	133	Griffins	2	Americans	4	W			Sommaire du match
14 - 2025-10-18	154	Americans	0	Wolf Pack	3	L			Sommaire du match
16 - 2025-10-20	167	Rocket	1	Americans	2	W			Sommaire du match
17 - 2025-10-21	190	Americans	1	Sagnéens	2	L			Sommaire du match
18 - 2025-10-22	196	Americans	3	Comets	1	W			Sommaire du match
19 - 2025-10-23	218	Comets	2	Americans	1	L			Sommaire du match
20 - 2025-10-24	230	Americans	2	Reign	0	W			Sommaire du match
21 - 2025-10-25	246	Sound Tigers	1	Americans	4	W			Sommaire du match
23 - 2025-10-27	264	Americans	0	Wild	1	L			Sommaire du match
25 - 2025-10-29	276	Admirals	3	Americans	4	W			Sommaire du match
26 - 2025-10-30	297	Phantoms	1	Americans	2	W			Sommaire du match
27 - 2025-10-31	303	Americans	0	Penguins	3	L			Sommaire du match
28 - 2025-11-01	327	Americans	1	Monsters	2	L			Sommaire du match
29 - 2025-11-02	335	Eagles	0	Americans	2	W			Sommaire du match
30 - 2025-11-03	354	Americans	1	Crunch	2	L	X		Sommaire du match
31 - 2025-11-04	367	Hockey Club	1	Americans	2	W			Sommaire du match
33 - 2025-11-06	393	Heat	1	Americans	0	L	X		Sommaire du match
35 - 2025-11-08	420	Marlies	1	Americans	2	W			Sommaire du match
37 - 2025-11-10	440	Americans	1	Rocket	3	L			Sommaire du match
38 - 2025-11-11	454	Bruins	3	Americans	1	L			Sommaire du match
39 - 2025-11-12	467	Americans	1	Marlies	2	L	X		Sommaire du match
40 - 2025-11-13	484	Wolves	1	Americans	2	W			Sommaire du match
41 - 2025-11-14	503	Americans	0	Checkers	2	L			Sommaire du match
42 - 2025-11-15	504	Americans	3	Devils	2	W	X	X	Sommaire du match
43 - 2025-11-16	523	Moose	1	Americans	0	L	X		Sommaire du match
45 - 2025-11-18	549	Barracuda	2	Americans	4	W			Sommaire du match
46 - 2025-11-19	555	Americans	3	Bears	2	W			Sommaire du match
48 - 2025-11-21	580	IceHogs	2	Americans	3	W	X		Sommaire du match
50 - 2025-11-23	594	Americans	2	Rampage	9	L			Sommaire du match
51 - 2025-11-24	610	Condors	2	Americans	7	W			Sommaire du match
52 - 2025-11-25	612	Americans	1	Senators	2	L			Sommaire du match
53 - 2025-11-26	623	Americans	1	Admirals	2	L			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	5000	3000
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$	8000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
3,100,020$	4,968,333$	4,968,333$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	3,100,020$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	90,333$	0$

Americans Leaders statistiques des joueurs (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Americans Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

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

Americans Statistiques de l'Équipe de Carrière

Afficher ou masquer des colonnes

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

Americans Leaders statistiques des joueurs (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Americans Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

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

	Americans
	GP: 40 \| W: 20 \| L: 16 \| OTL: 4 \| P: 44 GF: 76 \| GA: 75 \| PP%: 24.36% \| PK%: 75.26% DG: Sébastien Charron \| Morale : 69 \| Moyenne d’équipe : 65