NASHVILLE Predators
Domicile
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Statistiques d’équipe en carrière

Centre de jeu
	MILWAUKEE Admirals 23-42-3, 49pts	5	FINAL	6	UTICA Comets 50-16-4, 104pts

Team Stats
W1	Séquence	L2
11-22-1	Fiche domicile	26-7-1
12-20-2	Fiche domicile	24-9-3
8-1-1	Derniers 10 matchs	8-2-0
4.34	Buts par match	6.69
6.56	Buts contre par match	3.80
35.60%	Pourcentage en avantage numérique	52.92%
45.83%	Pourcentage en désavantage numérique	64.29%

CAROLINA Checkers
12-56-2, 26pts

FINAL

MILWAUKEE Admirals
23-42-3, 49pts

Team Stats
W1	Séquence	W1
5-27-2	Fiche domicile	11-22-1
7-29-0	Fiche domicile	12-20-2
1-8-1	Derniers 10 matchs	8-1-1
4.44	Buts par match	4.34
8.97	Buts contre par match	6.56
38.94%	Pourcentage en avantage numérique	35.60%
36.34%	Pourcentage en désavantage numérique	45.83%

MILWAUKEE Admirals
23-42-3, 49pts

2024-05-09

MANITOBA Moose
12-52-3, 27pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L1
11-22-1	Fiche domicile	8-24-2
12-20-2	Fiche visiteur	4-28-1
8-1-1	10 derniers matchs	1-9-0
4.34	Buts par match	3.94
6.56	Buts contre par match	3.94
35.60%	Pourcentage en avantage numérique	34.48%
45.83%	Pourcentage en désavantage numérique	35.91%

MILWAUKEE Admirals
23-42-3, 49pts

2024-05-10

ROCKFORD IceHogs
48-17-4, 100pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W1
11-22-1	Fiche domicile	25-7-2
12-20-2	Fiche visiteur	23-10-2
8-1-1	10 derniers matchs	5-4-1
4.34	Buts par match	7.20
6.56	Buts contre par match	7.20
35.60%	Pourcentage en avantage numérique	59.21%
45.83%	Pourcentage en désavantage numérique	59.09%

BINGHAMTON Devils
33-34-2, 68pts

2024-05-11

MILWAUKEE Admirals
23-42-3, 49pts

Statistiques d’équipe
W2	Séquence	W1
18-14-2	Fiche domicile	11-22-1
15-20-0	Fiche visiteur	12-20-2
6-3-1	10 derniers matchs	8-1-1
5.90	Buts par match	4.34
6.35	Buts contre par match	4.34
52.49%	Pourcentage en avantage numérique	35.60%
42.00%	Pourcentage en désavantage numérique	45.83%

Meneurs d'équipe
	Buts Emil Bemstrom 36	Passes Tomas Hyka 39

	Points Emil Bemstrom 66	Plus/Moins Matej Pekar 38

Statistiques d’équipe
Buts pour 295 4.34 GFG	Tirs pour 1474 21.68 Avg	Pourcentage en avantage numérique 35.6% 68 GF	Début de zone offensive 26.2%
Buts contre 446 6.56 GAA	Tirs contre 2042 30.03 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 45.8%% 143 GA	Début de la zone défensive 32.7%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Louis Bourgault
	Entraîneur	Maxime Talbot
	Division	Guitard
	Conférence	Conference B
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	17
	Équipe Mineure	19
	Limite contact	36 / 55
	Espoirs	32

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Brett Murray		X			100.00	87	88	84	69	88	82	87	63	50	59	62	71	59	45	45	67	99	69	0	24	2	750,000$
2	Emil Bemstrom	X				100.00	61	41	96	82	70	62	78	69	37	72	64	60	25	61	61	67	99	69	0	23	2	750,000$
3	Markus Hannikainen		X			100.00	68	35	93	62	77	78	74	63	55	61	62	56	63	75	68	36	99	67	0	29	1	750,000$
4	Trey Fix-Wolansky (R)			X		100.00	69	64	81	68	64	78	80	71	50	68	70	64	67	45	45	70	99	67	0	23	5	850,000$
5	Clark Bishop	X				100.00	73	72	76	67	72	67	70	57	71	49	57	65	54	58	58	60	99	63	0	26	5	850,000$
6	Tomas Hyka			X		100.00	51	35	73	69	64	58	58	68	56	66	65	57	66	51	50	47	99	61	0	29	1	750,000$
7	Matej Pekar		X			100.00	73	64	93	65	64	51	52	49	61	48	44	60	42	44	44	53	99	55	0	22	2	800,000$
8	Zac Jones				X	100.00	57	36	93	65	70	85	81	64	30	73	58	65	50	62	66	67	99	69	0	21	6	850,000$
9	Thomas Schemitsch				X	100.00	77	34	79	60	86	70	91	58	30	60	54	58	49	66	68	61	99	67	0	25	2	750,000$
10	Maxime Lajoie				X	100.00	72	72	73	63	72	76	81	59	25	52	51	64	48	52	53	60	99	63	0	24	4	750,000$
11	Benjamin Gleason (R)				X	100.00	73	69	82	63	69	78	85	54	25	49	45	61	43	44	44	57	99	61	0	24	4	775,000$
12	Olivier Leblanc				X	100.00	60	38	85	53	69	63	61	52	30	53	50	51	45	66	68	47	99	58	0	26	1	750,000$
13	Frederic Allard				X	100.00	69	66	76	61	66	60	64	47	25	36	41	59	39	51	51	50	99	54	0	24	2	850,000$
14	Jack Dougherty				X	100.00	74	69	84	63	69	46	47	46	25	36	39	61	37	49	49	50	99	52	0	26	2	775,000$
Rayé
1	Michael Spacek (R)	X				100.00	61	35	93	60	71	87	82	58	69	59	61	56	62	67	64	59	99	66	0	25	0	0$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	68	55	84	65	71	69	73	59	43	56	55	61	50	56	56	57	99	63

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Charlie Lindgren	100.00	62	65	63	69	65	58	83	65	65	62	95	50	50	66	99	61	0	28	5	900,000$
2	Cal Petersen	100.00	59	54	54	70	65	52	83	62	65	59	95	56	57	63	99	59	0	27	2	750,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	61	60	59	70	65	55	83	64	65	61	95	53	54	65	99	60

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Maxime Talbot	75	66	63	60	59	55	87	CAN	40	5	250,000$

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	HT	P/20	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Emil Bemstrom	MILWAUKEE Admirals (NSH)	C	24	36	30	66	33	2	0	38	46	129	36	71	27.91%	9	573	23.90	10	8	18	11	45	1	1	2	6	50	3	0	61.13%	728	27	22	4	2.30	0	0	0	5	4	4
2	Tomas Hyka	MILWAUKEE Admirals (NSH)	RW	24	23	39	62	28	12	0	32	25	83	31	49	27.71%	11	465	19.40	8	14	22	17	41	0	0	0	0	17	2	1	66.67%	30	24	23	2	2.66	0	0	0	4	1	4
3	Clark Bishop	MILWAUKEE Admirals (NSH)	C	24	25	34	59	33	25	5	32	31	90	25	42	27.78%	8	482	20.09	6	12	18	9	41	2	1	3	2	35	4	0	72.93%	362	18	29	4	2.45	0	0	1	3	5	2
4	Trey Fix-Wolansky	MILWAUKEE Admirals (NSH)	RW	24	23	26	49	22	16	0	46	26	86	35	72	26.74%	17	519	21.64	7	5	12	9	46	0	0	0	0	0	1	1	66.67%	42	31	29	1	1.89	0	0	0	0	7	3
5	Matej Pekar	MILWAUKEE Admirals (NSH)	LW	24	22	21	43	38	5	5	29	28	55	8	30	40.00%	11	484	20.18	7	3	10	6	39	1	2	3	4	40	3	1	68.42%	19	6	27	3	1.78	0	1	0	2	1	4
6	Markus Hannikainen	MILWAUKEE Admirals (NSH)	LW	24	10	20	30	25	2	0	36	21	45	10	30	22.22%	13	579	24.15	1	8	9	2	46	1	0	1	5	52	2	0	70.00%	40	7	25	0	1.04	0	0	0	0	2	1
7	Thomas Schemitsch	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	24	0	15	15	24	12	0	28	18	32	6	15	0%	26	503	20.99	0	6	6	2	56	0	2	2	1	56	0	0	0%	0	3	42	0	0.60	0	0	0	0	0	0
8	Maxime Lajoie	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	24	1	10	11	14	15	5	22	12	29	10	7	3.45%	13	386	16.10	0	1	1	0	32	0	0	0	1	31	0	0	0%	0	4	28	0	0.57	0	0	1	0	0	0
9	Benjamin Gleason	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	24	2	8	10	15	33	15	16	8	21	7	6	9.52%	22	385	16.07	1	0	1	2	32	0	0	0	1	31	1	0	0%	0	2	22	0	0.52	1	0	2	0	0	0
10	Frederic Allard	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	24	1	6	7	14	10	0	11	8	23	11	8	4.35%	11	314	13.10	0	0	0	1	8	0	0	0	0	5	0	0	0%	1	2	18	0	0.45	0	0	0	0	0	0
11	Jack Dougherty	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	24	0	6	6	15	2	0	14	5	25	11	9	0%	11	261	10.90	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	4	19	0	0.46	0	0	0	0	0	0
12	Olivier Leblanc	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	24	1	4	5	14	2	0	9	11	24	12	6	4.17%	6	327	13.65	1	0	1	1	7	0	0	0	0	14	0	0	0%	0	4	15	0	0.31	0	0	0	0	0	0
13	Zac Jones	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	4	1	2	3	7	0	0	6	2	20	5	3	5.00%	8	117	29.38	1	1	2	1	12	0	0	0	0	8	0	0	0%	0	4	8	0	0.51	0	0	0	0	0	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				292	145	221	366	282	136	30	319	241	662	207	348	21.90%	166	5401	18.50	42	58	100	61	411	5	6	11	20	346	16	3	65.30%	1222	136	307	14	1.36	1	1	4	14	20	19

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
1	Charlie Lindgren	MILWAUKEE Admirals (NSH)	24	18	5	1	0.890	3.08	1443	0	2	74	675	390	2	0	0	0	24	0	3	0	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			24	18	5	1	0.890	3.08	1443	0	2	74	675	390	2	0		0	24	0	3	0	1

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	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
Benjamin Gleason	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	24	1998-03-25	Yes	84 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	4	2024-01-25	False	False	Pro & Farm	775,000$	149,312$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Brett Murray	MILWAUKEE Admirals (NSH)	LW	24	1998-07-20	No	107 Kg	196 CM	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	144,495$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Cal Petersen	MILWAUKEE Admirals (NSH)	G	27	1994-10-19	No	84 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	144,495$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Charlie Lindgren	MILWAUKEE Admirals (NSH)	G	28	1993-12-18	No	83 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	5		False	False	Pro & Farm	900,000$	173,394$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Clark Bishop	MILWAUKEE Admirals (NSH)	C	26	1996-03-29	No	90 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	5	2024-01-25	False	False	Pro & Farm	850,000$	163,761$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	850,000$	850,000$	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Emil Bemstrom	MILWAUKEE Admirals (NSH)	C	23	1999-06-01	No	86 Kg	183 CM	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	144,495$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Frederic Allard	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	24	1997-12-27	No	81 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	2	2024-01-25	False	False	Pro & Farm	850,000$	163,761$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jack Dougherty	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	26	1996-05-25	No	84 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	2	2024-01-25	False	False	Pro & Farm	775,000$	149,312$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Markus Hannikainen	MILWAUKEE Admirals (NSH)	LW	29	1993-03-26	No	91 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	144,495$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Matej Pekar	MILWAUKEE Admirals (NSH)	LW	22	2000-02-10	No	77 Kg	183 CM	No	No	N/A	No	No	2	2024-01-25	False	False	Pro & Farm	800,000$	154,128$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Maxime Lajoie	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	24	1997-11-05	No	89 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	4		False	False	Pro & Farm	750,000$	144,495$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Michael Spacek	MILWAUKEE Admirals (NSH)	C	25	1997-04-09	Yes	85 Kg	180 CM	No	No	N/A	No	No	0		False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Olivier Leblanc	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	26	1996-02-17	No	78 Kg	183 CM	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	144,495$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Thomas Schemitsch	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	25	1996-10-26	No	91 Kg	193 CM	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	144,495$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tomas Hyka	MILWAUKEE Admirals (NSH)	RW	29	1993-03-23	No	73 Kg	180 CM	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	144,495$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Trey Fix-Wolansky	MILWAUKEE Admirals (NSH)	RW	23	1999-05-26	Yes	84 Kg	173 CM	No	No	N/A	No	No	5	2024-02-07	False	False	Pro & Farm	850,000$	163,761$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	850,000$	850,000$	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Zac Jones	MILWAUKEE Admirals (NSH)	D	21	2000-10-18	No	80 Kg	178 CM	No	No	N/A	No	No	6	2024-02-07	False	False	Pro & Farm	850,000$	163,761$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	850,000$	850,000$	850,000$	-	-	-	-	850,000$	850,000$	850,000$	850,000$	850,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
17	25.06	85 Kg	185 CM	2.71	744,118$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Markus Hannikainen	Emil Bemstrom	Trey Fix-Wolansky	31	1	2	2
2	Matej Pekar	Clark Bishop	Tomas Hyka	26	1	2	2
3	Markus Hannikainen	Emil Bemstrom	Trey Fix-Wolansky	23	1	2	2
4	Markus Hannikainen	Emil Bemstrom	Trey Fix-Wolansky	20	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Thomas Schemitsch	31	1	2	2
2	Maxime Lajoie	Benjamin Gleason	26	1	2	2
3	Olivier Leblanc	Frederic Allard	23	1	2	2
4	Jack Dougherty		20	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Markus Hannikainen	Emil Bemstrom	Trey Fix-Wolansky	55	1	2	2
2	Matej Pekar	Clark Bishop	Tomas Hyka	45	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Thomas Schemitsch	55	1	2	2
2	Maxime Lajoie	Benjamin Gleason	45	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Emil Bemstrom	Markus Hannikainen	55	1	2	2
2	Clark Bishop	Matej Pekar	45	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Thomas Schemitsch	55	1	2	2
2	Maxime Lajoie	Benjamin Gleason	45	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Emil Bemstrom	55	1	2	2		Thomas Schemitsch	55	1	2	2
2	Clark Bishop	45	1	2	2	Maxime Lajoie	Benjamin Gleason	45	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Emil Bemstrom	Markus Hannikainen	55	1	2	2
2	Clark Bishop	Matej Pekar	45	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Thomas Schemitsch	55	1	2	2
2	Maxime Lajoie	Benjamin Gleason	45	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Markus Hannikainen	Emil Bemstrom	Trey Fix-Wolansky		Thomas Schemitsch

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Markus Hannikainen	Emil Bemstrom	Trey Fix-Wolansky		Thomas Schemitsch

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Tomas Hyka, Matej Pekar,	Tomas Hyka, Matej Pekar	Tomas Hyka

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Olivier Leblanc, Frederic Allard, Jack Dougherty	Olivier Leblanc	Olivier Leblanc, Frederic Allard

Tirs de pénalité
Emil Bemstrom, Trey Fix-Wolansky, Markus Hannikainen, Clark Bishop, Tomas Hyka

Gardien
#1 : Charlie Lindgren, #2 : Cal Petersen

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Emil Bemstrom, Trey Fix-Wolansky, Markus Hannikainen, Clark Bishop, Tomas Hyka, Matej Pekar, Matej Pekar, Benjamin Gleason, Frederic Allard, Maxime Lajoie,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, Thomas Schemitsch, Maxime Lajoie, Benjamin Gleason, Olivier Leblanc

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	BAKERSFIELD Condors	2	0	2	0	0	0	0	0	5	18	-13	1	0	1	0	0	0	0	0	2	11	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0.000	5	7	12	0	0	66	110	114	5	34	423	506	539	6	69	13	46	18	7	2	28.57%	18	12	33.33%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
2	BELLEVILLE Senators	2	1	1	0	0	0	0	0	15	14	1	1	0	1	0	0	0	0	0	6	8	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	9	6	3	2	0.500	15	28	43	0	0	66	110	114	5	29	423	506	539	6	71	29	12	16	10	3	30.00%	6	4	33.33%	1	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
3	BINGHAMTON Devils	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	2	4	0	0	66	110	114	5	18	423	506	539	6	32	3	2	15	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
4	BRIDGEPORT Sound Tigers	1	0	1	0	0	0	0	0	6	12	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	6	12	-6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	6	10	16	0	0	66	110	114	5	18	423	506	539	6	39	18	8	14	6	2	33.33%	4	2	50.00%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
5	BROOKLYN Wolfpack	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	9	14	0	0	66	110	114	5	24	423	506	539	6	19	9	2	14	4	1	25.00%	1	1	0.00%	1	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
6	CAROLINA Checkers	3	3	0	0	0	0	0	0	32	7	25	2	2	0	0	0	0	0	0	20	5	15	1	1	0	0	0	0	0	0	12	2	10	6	1.000	32	44	76	0	1	66	110	114	5	100	423	506	539	6	55	19	45	55	15	12	80.00%	15	2	86.67%	2	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
7	CHICAGO Wolves	4	0	4	0	0	0	0	0	7	37	-30	2	0	2	0	0	0	0	0	3	10	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	4	27	-23	0	0.000	7	13	20	0	0	66	110	114	5	61	423	506	539	6	103	23	36	27	5	1	20.00%	19	12	36.84%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
8	CLEVELAND Monsters	4	2	2	0	0	0	0	0	21	17	4	1	1	0	0	0	0	0	0	9	4	5	3	1	2	0	0	0	0	0	12	13	-1	4	0.500	21	32	53	0	0	66	110	114	5	110	423	506	539	6	151	49	14	60	12	4	33.33%	7	2	71.43%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
9	COLORADO Eagles	4	0	3	0	0	1	0	0	11	30	-19	4	0	3	0	0	1	0	0	11	30	-19	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.125	11	21	32	0	0	66	110	114	5	78	423	506	539	6	89	36	36	29	8	4	50.00%	13	10	23.08%	1	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
10	GRAND RAPIDS Griffins	4	0	4	0	0	0	0	0	7	44	-37	1	0	1	0	0	0	0	0	1	13	-12	3	0	3	0	0	0	0	0	6	31	-25	0	0.000	7	14	21	0	0	66	110	114	5	60	423	506	539	6	143	41	63	38	9	0	0.00%	24	17	29.17%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
11	HERSEY Bears	2	2	0	0	0	0	0	0	17	5	12	1	1	0	0	0	0	0	0	10	1	9	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	4	1.000	17	28	45	0	0	66	110	114	5	70	423	506	539	6	33	8	10	40	3	3	100.00%	5	2	60.00%	1	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
12	IOWA Wild	5	0	5	0	0	0	0	0	9	38	-29	2	0	2	0	0	0	0	0	5	19	-14	3	0	3	0	0	0	0	0	4	19	-15	0	0.000	9	18	27	0	0	66	110	114	5	99	423	506	539	6	180	51	42	47	8	2	25.00%	16	9	43.75%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
13	LAVAL Rocket	2	0	2	0	0	0	0	0	6	19	-13	1	0	1	0	0	0	0	0	3	11	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	0	0.000	6	11	17	0	0	66	110	114	5	33	423	506	539	6	85	23	52	13	4	3	75.00%	11	6	45.45%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
14	LEHIGH VALLEY Phantoms	2	0	2	0	0	0	0	0	4	22	-18	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	15	-13	0	0.000	4	8	12	0	0	66	110	114	5	28	423	506	539	6	97	29	31	15	4	1	25.00%	9	7	22.22%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
15	MANITOBA Moose	3	2	0	0	1	0	0	0	19	6	13	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	1	0	0	1	0	0	0	15	3	12	6	1.000	19	31	50	0	1	66	110	114	5	52	423	506	539	6	44	25	22	41	10	6	60.00%	6	0	100.00%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
16	PROVIDENCE Bruins	2	1	0	0	0	1	0	0	16	9	7	1	1	0	0	0	0	0	0	11	3	8	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	3	0.750	16	25	41	0	0	66	110	114	5	56	423	506	539	6	41	17	26	33	13	4	30.77%	3	1	66.67%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
17	ROCHESTER Americans	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	6	9	15	0	0	66	110	114	5	48	423	506	539	6	85	31	2	18	6	2	33.33%	1	0	100.00%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
18	ROCKFORD IceHogs	3	0	3	0	0	0	0	0	8	30	-22	2	0	2	0	0	0	0	0	4	20	-16	1	0	1	0	0	0	0	0	4	10	-6	0	0.000	8	14	22	0	0	66	110	114	5	41	423	506	539	6	100	27	90	26	8	2	25.00%	15	9	40.00%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
19	SAN ANTONIO Rampage	2	2	0	0	0	0	0	0	23	4	19	1	1	0	0	0	0	0	0	11	2	9	1	1	0	0	0	0	0	0	12	2	10	4	1.000	23	37	60	0	0	66	110	114	5	64	423	506	539	6	37	14	12	34	9	4	44.44%	6	1	83.33%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
20	SAN DIEGO Gulls	3	1	2	0	0	0	0	0	15	12	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	1	5	2	0	2	0	0	0	0	0	9	11	-2	2	0.333	15	29	44	0	0	66	110	114	5	45	423	506	539	6	46	16	28	50	10	2	20.00%	14	2	85.71%	1	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
21	SCRANTON Penguins	2	0	1	0	1	0	0	0	5	14	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	1	11	-10	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	0.500	5	9	14	0	0	66	110	114	5	44	423	506	539	6	75	27	20	23	2	0	0.00%	10	6	40.00%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
22	STOCKTON Flames	4	1	3	0	0	0	0	0	12	15	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	0.250	12	16	28	0	0	66	110	114	5	122	423	506	539	6	98	25	28	72	8	2	25.00%	14	7	50.00%	1	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
23	SYRACUSE Crunch	2	1	1	0	0	0	0	0	10	7	3	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	10	15	25	0	0	66	110	114	5	36	423	506	539	6	29	11	12	29	5	2	40.00%	6	2	66.67%	1	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
24	TUSCON Roadrunners	5	0	4	0	1	0	0	0	21	48	-27	3	0	2	0	1	0	0	0	15	25	-10	2	0	2	0	0	0	0	0	6	23	-17	2	0.200	21	42	63	0	0	66	110	114	5	133	423	506	539	6	190	58	72	53	15	1	6.67%	26	19	26.92%	3	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
25	UTICA Comets	3	0	1	0	1	1	0	0	13	29	-16	1	0	1	0	0	0	0	0	2	18	-16	2	0	0	0	1	1	0	0	11	11	0	3	0.500	13	23	36	0	0	66	110	114	5	71	423	506	539	6	131	48	33	27	9	5	55.56%	14	10	28.57%	0	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
	Total	68	18	42	0	5	3	0	0	295	446	-151	34	10	22	0	1	1	0	0	154	232	-78	34	8	20	0	4	2	0	0	141	214	-73	49	0.360	295	495	790	0	2	66	110	114	5	1474	423	506	539	6	2042	650	744	807	191	68	35.60%	264	143	45.83%	12	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
	_Since Last GM Reset	68	18	42	0	5	3	0	0	295	446	-151	34	10	22	0	1	1	0	0	154	232	-78	34	8	20	0	4	2	0	0	141	214	-73	49	0.360	295	495	790	0	2	66	110	114	5	1474	423	506	539	6	2042	650	744	807	191	68	35.60%	264	143	45.83%	12	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
	_Vs Conference	42	8	29	0	3	2	0	0	164	284	-120	21	4	15	0	1	1	0	0	79	152	-73	21	4	14	0	2	1	0	0	85	132	-47	24	0.286	164	283	447	0	1	66	110	114	5	910	423	506	539	6	1238	385	459	484	109	35	32.11%	168	93	44.64%	6	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582
	_Vs Division	24	4	17	0	2	1	0	0	89	169	-80	13	2	9	0	1	1	0	0	48	101	-53	11	2	8	0	1	0	0	0	41	68	-27	13	0.271	89	158	247	0	1	66	110	114	5	513	423	506	539	6	754	246	276	256	61	19	31.15%	83	49	40.96%	4	403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%	1122	539	1599	756	1370	582

			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
68	49	W1	295	495	790	1474	2042	650	744	807	0	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
68	18	42	5	3	0	0	295	446

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
34	10	22	1	1	0	0	154	232

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
34	8	20	4	2	0	0	141	214

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
8	1	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
191	68	35.60%	264	143	45.83%	12

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
423	506	539	6	66	110	114	5

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
403	912	44.19%	403	1136	35.48%	576	1427	40.36%

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
1122	539	1599	756	1370	582

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	Lien
2 - 2024-02-12	12	MILWAUKEE Admirals	4	MANITOBA Moose	3	W	X	Sommaire du match
3 - 2024-02-13	24	TUSCON Roadrunners	8	MILWAUKEE Admirals	4	L		Sommaire du match
4 - 2024-02-14	39	COLORADO Eagles	12	MILWAUKEE Admirals	2	L		Sommaire du match
5 - 2024-02-15	47	MILWAUKEE Admirals	1	GRAND RAPIDS Griffins	6	L		Sommaire du match
7 - 2024-02-17	61	ROCKFORD IceHogs	16	MILWAUKEE Admirals	1	L		Sommaire du match
8 - 2024-02-18	75	MILWAUKEE Admirals	2	CHICAGO Wolves	12	L		Sommaire du match
9 - 2024-02-19	87	COLORADO Eagles	6	MILWAUKEE Admirals	5	L	X	Sommaire du match
10 - 2024-02-20	103	MILWAUKEE Admirals	2	CLEVELAND Monsters	4	L		Sommaire du match
11 - 2024-02-21	114	IOWA Wild	10	MILWAUKEE Admirals	2	L		Sommaire du match
12 - 2024-02-22	124	MILWAUKEE Admirals	2	IOWA Wild	7	L		Sommaire du match
14 - 2024-02-24	139	TUSCON Roadrunners	14	MILWAUKEE Admirals	7	L		Sommaire du match
16 - 2024-02-26	152	MILWAUKEE Admirals	2	TUSCON Roadrunners	11	L		Sommaire du match
17 - 2024-02-27	164	MILWAUKEE Admirals	1	GRAND RAPIDS Griffins	13	L		Sommaire du match
18 - 2024-02-28	175	BAKERSFIELD Condors	11	MILWAUKEE Admirals	2	L		Sommaire du match
19 - 2024-02-29	188	MILWAUKEE Admirals	4	GRAND RAPIDS Griffins	12	L		Sommaire du match
21 - 2024-03-02	202	ROCKFORD IceHogs	4	MILWAUKEE Admirals	3	L		Sommaire du match
22 - 2024-03-03	216	MILWAUKEE Admirals	4	SCRANTON Penguins	3	W	X	Sommaire du match
23 - 2024-03-04	228	SCRANTON Penguins	11	MILWAUKEE Admirals	1	L		Sommaire du match
25 - 2024-03-06	243	SAN DIEGO Gulls	1	MILWAUKEE Admirals	6	W		Sommaire du match
26 - 2024-03-07	254	MILWAUKEE Admirals	5	SAN DIEGO Gulls	6	L		Sommaire du match
27 - 2024-03-08	269	BRIDGEPORT Sound Tigers	12	MILWAUKEE Admirals	6	L		Sommaire du match
29 - 2024-03-10	284	MILWAUKEE Admirals	4	TUSCON Roadrunners	12	L		Sommaire du match
30 - 2024-03-11	293	MILWAUKEE Admirals	1	CLEVELAND Monsters	6	L		Sommaire du match
31 - 2024-03-12	306	IOWA Wild	9	MILWAUKEE Admirals	3	L		Sommaire du match
33 - 2024-03-14	320	COLORADO Eagles	9	MILWAUKEE Admirals	4	L		Sommaire du match
34 - 2024-03-15	333	MILWAUKEE Admirals	4	ROCKFORD IceHogs	10	L		Sommaire du match
35 - 2024-03-16	345	MILWAUKEE Admirals	3	LAVAL Rocket	8	L		Sommaire du match
36 - 2024-03-17	357	LAVAL Rocket	11	MILWAUKEE Admirals	3	L		Sommaire du match
38 - 2024-03-19	372	LEHIGH VALLEY Phantoms	7	MILWAUKEE Admirals	2	L		Sommaire du match
39 - 2024-03-20	384	MILWAUKEE Admirals	2	CHICAGO Wolves	15	L		Sommaire du match
40 - 2024-03-21	397	GRAND RAPIDS Griffins	13	MILWAUKEE Admirals	1	L		Sommaire du match
41 - 2024-03-22	410	MILWAUKEE Admirals	9	BELLEVILLE Senators	6	W		Sommaire du match
42 - 2024-03-23	424	UTICA Comets	18	MILWAUKEE Admirals	2	L		Sommaire du match
43 - 2024-03-24	435	MILWAUKEE Admirals	2	LEHIGH VALLEY Phantoms	15	L		Sommaire du match
44 - 2024-03-25	447	MILWAUKEE Admirals	4	SAN DIEGO Gulls	5	L		Sommaire du match
46 - 2024-03-27	460	MANITOBA Moose	3	MILWAUKEE Admirals	4	W		Sommaire du match
47 - 2024-03-28	474	MILWAUKEE Admirals	1	IOWA Wild	7	L		Sommaire du match
48 - 2024-03-29	486	CHICAGO Wolves	4	MILWAUKEE Admirals	1	L		Sommaire du match
49 - 2024-03-30	499	MILWAUKEE Admirals	5	PROVIDENCE Bruins	6	L	X	Sommaire du match
50 - 2024-03-31	512	BELLEVILLE Senators	8	MILWAUKEE Admirals	6	L		Sommaire du match
52 - 2024-04-02	526	MILWAUKEE Admirals	2	SYRACUSE Crunch	4	L		Sommaire du match
53 - 2024-04-03	537	MILWAUKEE Admirals	2	STOCKTON Flames	5	L		Sommaire du match
54 - 2024-04-04	545	COLORADO Eagles	3	MILWAUKEE Admirals	0	L		Sommaire du match
55 - 2024-04-05	563	CHICAGO Wolves	6	MILWAUKEE Admirals	2	L		Sommaire du match
57 - 2024-04-07	578	PROVIDENCE Bruins	3	MILWAUKEE Admirals	11	W		Sommaire du match
58 - 2024-04-08	589	MILWAUKEE Admirals	3	STOCKTON Flames	1	W		Sommaire du match
59 - 2024-04-09	600	MILWAUKEE Admirals	3	BAKERSFIELD Condors	7	L		Sommaire du match
61 - 2024-04-11	615	HERSEY Bears	1	MILWAUKEE Admirals	10	W		Sommaire du match
63 - 2024-04-13	631	MILWAUKEE Admirals	4	ROCHESTER Americans	2	W		Sommaire du match
64 - 2024-04-14	640	STOCKTON Flames	5	MILWAUKEE Admirals	4	L		Sommaire du match
65 - 2024-04-15	657	SYRACUSE Crunch	3	MILWAUKEE Admirals	8	W		Sommaire du match
66 - 2024-04-16	669	MILWAUKEE Admirals	7	HERSEY Bears	4	W		Sommaire du match
68 - 2024-04-18	682	MILWAUKEE Admirals	6	UTICA Comets	5	W	X	Sommaire du match
69 - 2024-04-19	689	MILWAUKEE Admirals	12	SAN ANTONIO Rampage	2	W		Sommaire du match
70 - 2024-04-20	700	TUSCON Roadrunners	3	MILWAUKEE Admirals	4	W	X	Sommaire du match
72 - 2024-04-22	712	MILWAUKEE Admirals	1	IOWA Wild	5	L		Sommaire du match
73 - 2024-04-23	725	STOCKTON Flames	4	MILWAUKEE Admirals	3	L		Sommaire du match
74 - 2024-04-24	743	BROOKLYN Wolfpack	1	MILWAUKEE Admirals	5	W		Sommaire du match
76 - 2024-04-26	760	MILWAUKEE Admirals	11	MANITOBA Moose	0	W		Sommaire du match
77 - 2024-04-27	769	MILWAUKEE Admirals	2	BINGHAMTON Devils	1	W	X	Sommaire du match
78 - 2024-04-28	776	CLEVELAND Monsters	4	MILWAUKEE Admirals	9	W		Sommaire du match
79 - 2024-04-29	796	MILWAUKEE Admirals	9	CLEVELAND Monsters	3	W		Sommaire du match
80 - 2024-04-30	798	MILWAUKEE Admirals	12	CAROLINA Checkers	2	W		Sommaire du match
81 - 2024-05-01	811	CAROLINA Checkers	0	MILWAUKEE Admirals	8	W		Sommaire du match
82 - 2024-05-02	828	ROCHESTER Americans	5	MILWAUKEE Admirals	2	L		Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
84 - 2024-05-04	847	SAN ANTONIO Rampage	2	MILWAUKEE Admirals	11	W		Sommaire du match
86 - 2024-05-06	861	MILWAUKEE Admirals	5	UTICA Comets	6	L	X	Sommaire du match
87 - 2024-05-07	873	CAROLINA Checkers	5	MILWAUKEE Admirals	12	W		Sommaire du match
89 - 2024-05-09	889	MILWAUKEE Admirals	-	MANITOBA Moose	-
90 - 2024-05-10	899	MILWAUKEE Admirals	-	ROCKFORD IceHogs	-
91 - 2024-05-11	907	BINGHAMTON Devils	-	MILWAUKEE Admirals	-
92 - 2024-05-12	924	SAN ANTONIO Rampage	-	MILWAUKEE Admirals	-
94 - 2024-05-14	936	MILWAUKEE Admirals	-	COLORADO Eagles	-
95 - 2024-05-15	952	BAKERSFIELD Condors	-	MILWAUKEE Admirals	-
97 - 2024-05-17	972	CLEVELAND Monsters	-	MILWAUKEE Admirals	-
100 - 2024-05-20	994	MANITOBA Moose	-	MILWAUKEE Admirals	-
101 - 2024-05-21	1005	MILWAUKEE Admirals	-	BRIDGEPORT Sound Tigers	-
103 - 2024-05-23	1017	ROCKFORD IceHogs	-	MILWAUKEE Admirals	-
107 - 2024-05-27	1030	MILWAUKEE Admirals	-	COLORADO Eagles	-
108 - 2024-05-28	1038	MILWAUKEE Admirals	-	BROOKLYN Wolfpack	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
6	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,225,496$	1,265,000$	1,265,000$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
11,606$	1,023,685$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	21	13,899$	291,879$

MILWAUKEE Admirals 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

MILWAUKEE Admirals 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

MILWAUKEE Admirals 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

MILWAUKEE Admirals 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

MILWAUKEE Admirals 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

	MILWAUKEE Admirals
	GP: 68 \| W: 23 \| L: 42 \| OTL: 3 \| P: 49 GF: 295 \| GA: 446 \| PP%: 35.60% \| PK%: 45.83% DG: Louis Bourgault \| Morale : 99 \| Moyenne d’équipe : 62 Prochains matchs #889 vs MANITOBA Moose