NY Islanders
Accueil
Formation
Statistiques joueurs
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance

Centre de jeu
	Bruins 2-7-3, 7pts	1	Sommaire du match	3	Hammers 7-3-1, 15pts

Team Stats
L4	Séquence	L1
2-3-1	Fiche domicile	6-0-0
0-4-2	Fiche domicile	1-3-1
2-6-2	Derniers 10 matchs	6-3-1
2.58	Buts par match	3.91
4.00	Buts contre par match	3.27
27.91%	Pourcentage en avantage numérique	22.95%
70.31%	Pourcentage en désavantage numérique	70.37%

Hammers
7-3-1, 15pts

Sommaire du match

Condors
4-7-1, 9pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
6-0-0	Fiche domicile	3-3-0
1-3-1	Fiche domicile	1-4-1
6-3-1	Derniers 10 matchs	4-5-1
3.91	Buts par match	2.67
3.27	Buts contre par match	3.17
22.95%	Pourcentage en avantage numérique	20.83%
70.37%	Pourcentage en désavantage numérique	84.91%

Thunderbirds
7-5-0, 14pts

Jour 28

Hammers
7-3-1, 15pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L1
4-2-0	Fiche domicile	6-0-0
3-3-0	Fiche visiteur	1-3-1
6-4-0	10 derniers matchs	6-3-1
3.17	Buts par match	3.91
3.08	Buts contre par match	3.91
18.00%	Pourcentage en avantage numérique	22.95%
87.50%	Pourcentage en désavantage numérique	70.37%

Hammers
7-3-1, 15pts

Jour 30

Bruins
2-7-3, 7pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L4
6-0-0	Fiche domicile	2-3-1
1-3-1	Fiche visiteur	0-4-2
6-3-1	10 derniers matchs	2-6-2
3.91	Buts par match	2.58
3.27	Buts contre par match	2.58
22.95%	Pourcentage en avantage numérique	27.91%
70.37%	Pourcentage en désavantage numérique	70.31%

Hammers
7-3-1, 15pts

Jour 31

Wolf Pack
6-4-2, 14pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
6-0-0	Fiche domicile	4-1-0
1-3-1	Fiche visiteur	2-3-2
6-3-1	10 derniers matchs	5-3-2
3.91	Buts par match	3.33
3.27	Buts contre par match	3.33
22.95%	Pourcentage en avantage numérique	23.19%
70.37%	Pourcentage en désavantage numérique	78.72%

Meneurs d'équipe
Buts Max McCormick 9			Passes Jesse Ylonen 9

Points Max McCormick 15			Plus/Moins Jake Livanavage 8

Victoires Evan Cormier 4			Pourcentage d’arrêts Spencer Martin 0.916

Statistiques d’équipe
Buts pour 43 3.91 GFG	Tirs pour 298 27.09 Avg	Pourcentage en avantage numérique 23.0% 14 GF	Début de zone offensive 40.3%
Buts contre 36 3.27 GAA	Tirs contre 319 29.00 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 70.4%% 16 GA	Début de la zone défensive 39.8%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Yves Martel
	Entraîneur	Don Granato
	Division	Atlantic
	Conférence	Conference Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,966
	Billets de saison	900
Informations de la formation
	Équipe Pro	30
	Équipe Mineure	19
	Limite Contrat	49 / 99
	Espoirs	46

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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Mark Jankowski	0	X				100.00	75	44	78	65	85	79	85	66	82	67	68	74	64	74	76	54	70	69		0	32	1	2,101,000$
2	Max McCormick	0	X	X			100.00	79	64	50	64	74	63	96	73	53	74	74	64	62	77	77	24	70	69		0	34	1	3,200,000$
3	Jesse Ylonen	0		X	X		100.00	47	20	99	67	75	74	77	67	60	72	69	66	69	73	73	61	70	67		0	27	1	1,705,000$
4	Casey Cizikas	0	X	X			97.00	67	29	99	59	76	47	86	52	90	55	69	90	75	99	99	49	70	67		0	35	2	1,845,000$
5	Aidan McDonough	0		X	X		100.00	72	72	91	66	76	62	69	68	51	60	73	67	68	70	69	68	70	65		0	26	3	1,449,000$
6	Connor Milburn	0	X	X	X		100.00	65	38	73	64	69	67	73	63	45	72	57	74	55	58	58	70	70	64		0	25	1	1,055,000$
7	James Stefan (R)	0		X	X		100.00	58	32	71	62	56	64	68	68	46	71	72	61	69	54	57	77	70	63		0	23	2	900,000$
8	Jackson Cates	0	X	X			100.00	51	24	97	65	73	66	74	61	76	60	62	60	62	73	75	46	70	62		0	29	1	975,000$
9	Olivier Nadeau	0	X		X		100.00	68	35	77	63	78	63	60	59	64	62	62	67	63	63	60	68	70	62		0	23	1	900,000$
10	Grant Cruikshank	0	X	X			100.00	68	60	99	66	72	55	69	66	67	52	52	68	50	73	72	47	70	61		0	28	2	615,000$
11	Cedric Pare	0	X	X			100.00	76	73	99	61	79	60	72	53	63	55	55	66	57	74	76	50	70	61		0	27	1	1,076,000$
12	Alex Rochefort	0	X	X	X		100.00	69	64	61	68	78	69	70	58	59	58	58	61	60	55	55	90	70	60	N	2	21	1	895,000$
13	Jarred Tinordi	0				X	100.00	99	99	26	55	87	45	81	57	50	59	47	79	50	85	86	39	70	67		0	34	2	1,813,000$
14	Simon Johansson	0				X	100.00	64	58	95	74	72	66	77	57	30	62	55	67	59	71	69	63	70	65		0	27	2	1,289,000$
15	Charles-Alexis Legault (R)	0				X	100.00	68	48	67	60	65	66	72	56	45	65	54	70	50	62	59	72	70	62		0	23	2	835,000$
16	Jake Livanavage (R)	0				X	100.00	56	30	73	62	58	67	73	64	45	76	55	69	55	51	59	77	70	62		0	22	2	835,000$
17	Montana Onyebuchi	0				X	100.00	92	79	54	64	78	55	73	46	25	52	51	63	59	68	65	63	70	62		0	26	2	1,162,000$
18	Zachary Massicotte	0				X	100.00	83	81	88	61	80	57	69	43	30	50	50	64	46	66	65	44	70	61		0	25	3	835,000$
Rayé
1	Emilio Petterson	0	X	X			100.00	58	32	90	66	73	48	78	63	66	66	66	63	66	69	68	56	70	63		0	26	1	1,215,000$
2	Reese Johnson	0	X		X		100.00	94	69	51	65	76	66	73	58	52	56	59	63	61	75	73	44	70	62		0	28	3	1,218,000$
3	Trevor Kuntar	0	X	X			100.00	90	77	58	61	75	65	71	63	61	56	57	65	53	61	61	66	70	61		0	25	3	1,148,000$
4	Jordy Bellerive	0	X				100.00	70	31	68	62	74	53	79	55	72	58	54	64	62	69	65	51	70	60		0	27	3	1,079,000$
5	Jacob McGrew	0			X		100.00	58	32	71	59	58	68	72	59	46	62	67	60	62	63	57	70	70	60		0	27	1	615,000$
6	Kole Sherwood	0			X		100.00	80	49	77	59	79	62	70	55	51	54	53	64	62	74	71	36	70	60		0	29	1	1,250,009$
7	Ludvig Jansson (R)	0				X	100.00	60	30	73	61	58	66	72	59	45	67	54	68	51	62	63	73	70	61		0	22	2	835,000$
8	Robbie Russo	0				X	100.00	35	23	99	63	75	56	78	51	25	36	38	73	50	79	79	21	70	60		0	33	2	1,105,000$
9	Lachlan Getz	0				X	100.00	60	43	68	60	61	67	73	56	45	64	51	67	49	57	58	67	70	60	N	0	24	3	600,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE						99.89	69	49	76	63	73	62	74	59	53	61	59	67	59	69	68	57	70	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	Spencer Martin	0	99.00	74	82	77	81	77	78	80	79	78	78	77	74	88	50	70	77	0	31	2	3,200,000$
2	Evan Cormier	0	100.00	61	69	67	81	70	82	84	83	82	73	72	81	85	35	70	76	0	28	2	1,796,000$
Rayé
1	Callum Tung (R)	0	100.00	66	70	66	79	70	65	67	66	65	67	66	63	68	44	70	67	0	22	4	3,200,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE		99.67	67	74	70	80	72	75	77	76	75	73	72	73	80	43	70	73

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Don Granato	78	82	80	83	90	84	59	USA	58	2	900,000$

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	P/20	PSG	PSS	FW	S1	S2	S3
1	Max McCormick	Hammers (NYI)	C/LW	11	9	6	15	4	16	0	39	21	42	10	19	21.43%	2	205	18.67	2	3	5	9	47	0	0	0	0	0	1	0	50.00%	12	1.46	0	0	0	1	2	3
2	Jesse Ylonen	Hammers (NYI)	LW/RW	11	5	9	14	3	0	0	1	17	32	8	26	15.63%	0	208	18.91	2	4	6	11	43	0	0	0	0	0	0	0	71.43%	14	1.35	0	1	0	1	0	0
3	Mark Jankowski	Hammers (NYI)	C	11	6	7	13	3	4	0	7	31	38	13	27	15.79%	1	232	21.13	4	1	5	15	48	1	0	1	1	26	1	0	55.79%	242	1.12	0	0	0	1	1	2
4	Connor Milburn	Hammers (NYI)	C/LW/RW	11	5	6	11	-4	4	0	15	18	17	2	13	29.41%	1	198	18.05	2	5	7	4	43	0	0	0	3	45	0	0	38.10%	21	1.11	0	0	0	1	1	0
5	Jake Livanavage	Hammers (NYI)	D	11	1	9	10	8	0	0	0	22	8	5	10	12.50%	22	236	21.48	0	5	5	6	44	0	0	0	0	40	0	0	0%	0	0.85	0	0	0	1	0	0
6	Casey Cizikas	Hammers (NYI)	C/LW	11	6	4	10	7	6	0	4	33	30	9	21	20.00%	8	215	19.61	2	1	3	12	47	0	0	0	1	42	1	0	57.27%	330	0.93	1	1	0	1	0	0
7	Simon Johansson	Hammers (NYI)	D	11	1	5	6	2	0	0	0	12	16	3	11	6.25%	8	256	23.36	0	2	2	9	46	0	0	0	0	41	0	0	0%	0	0.47	0	0	0	0	1	0
8	Aidan McDonough	Hammers (NYI)	LW/RW	11	1	5	6	8	6	0	6	12	23	13	37	4.35%	2	174	15.85	0	2	2	3	49	0	0	0	0	0	0	0	57.14%	14	0.69	0	0	0	0	0	1
9	Charles-Alexis Legault	Hammers (NYI)	D	11	0	5	5	-2	6	0	10	10	7	1	5	0%	9	173	15.76	0	0	0	0	6	0	0	0	0	5	0	0	0%	0	0.58	0	0	0	0	0	0
10	James Stefan	Hammers (NYI)	LW/RW	11	3	2	5	7	4	0	3	9	19	4	10	15.79%	1	119	10.83	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	27.27%	11	0.84	0	0	0	1	0	0
11	Olivier Nadeau	Hammers (NYI)	C/RW	11	1	3	4	-2	4	0	12	15	12	1	13	8.33%	1	133	12.17	0	0	0	0	20	0	0	0	0	0	0	0	47.02%	151	0.60	0	0	0	0	0	0
12	Montana Onyebuchi	Hammers (NYI)	D	11	0	3	3	8	33	5	36	1	3	1	3	0%	9	223	20.30	0	0	0	1	43	0	0	0	0	32	0	0	0%	0	0.27	0	0	1	0	0	0
13	Emilio Petterson	Hammers (NYI)	C/LW	7	2	1	3	-3	0	0	3	8	10	3	5	20.00%	0	93	13.29	2	0	2	4	23	0	0	0	1	20	2	0	43.24%	37	0.65	0	0	0	0	0	1
14	Jackson Cates	Hammers (NYI)	C/LW	11	0	2	2	-1	0	0	0	10	9	5	9	0%	1	110	10.03	0	1	1	1	7	0	0	0	0	20	0	0	67.74%	31	0.36	0	0	0	0	0	0
15	Jarred Tinordi	Hammers (NYI)	D	11	1	1	2	3	22	0	31	7	3	0	4	33.33%	11	197	17.96	0	0	0	0	0	0	0	0	0	28	0	1	0%	0	0.20	0	0	0	0	0	0
16	Zachary Massicotte	Hammers (NYI)	D	11	0	1	1	-2	14	0	17	4	5	0	1	0%	8	182	16.60	0	0	0	0	2	0	1	1	0	20	0	0	0%	0	0.11	0	0	0	0	0	0
17	Alex Rochefort	Hammers (NYI)	C/LW/RW	4	1	0	1	1	2	0	3	0	7	0	3	14.29%	0	41	10.47	0	0	0	1	3	0	0	0	0	3	0	0	25.00%	4	0.48	0	0	0	0	0	0
18	Grant Cruikshank	Hammers (NYI)	C/LW	11	0	1	1	-1	2	0	1	14	11	10	7	0%	1	126	11.48	0	0	0	0	1	0	0	0	0	10	0	0	70.00%	10	0.16	0	0	0	0	0	0
19	Cedric Pare	Hammers (NYI)	C/LW	11	0	1	1	-1	4	0	6	10	6	1	2	0%	0	80	7.33	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	50.56%	89	0.25	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				198	42	71	113	38	127	5	194	254	298	89	226	14.09%	85	3209	16.21	14	24	38	76	480	1	1	2	6	342	6	1	53.83%	966	0.70	1	2	1	7	5	7

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	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S2
1	Evan Cormier	Hammers (NYI)	7	4	2	1	0.877	3.68	424	2	26	211	1	0	1.000	3	7	4	1
2	Spencer Martin	Hammers (NYI)	4	3	1	0	0.916	2.27	238	0	9	107	4	1	0	0	4	7	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			11	7	3	1	0.890	3.17	663	2	35	318	5	1		3	11	11	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	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	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
Aidan McDonough	Hammers (NYI)	LW/RW	26	1999-11-06	USA	No	202 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2026-01-30	No	No	3	2026-05-31	False	False	Pro & Farm	1,449,000$	0$	0$	No	1,449,000$	1,449,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,449,000$	1,449,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Alex Rochefort	Hammers (NYI)	C/LW/RW	21	2005-08-24	CAN	No	216 Lbs	6 ft4	Yes	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	895,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Callum Tung	Hammers (NYI)	G	22	2003-11-23	CAN	Yes	202 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	4	2025-08-22	False	False	Pro & Farm	3,200,000$	0$	0$	No	3,200,000$	3,200,000$	3,200,000$	-	-	-	-	-	-	3,200,000$	3,200,000$	3,200,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Casey Cizikas	Hammers (NYI)	C/LW	35	1991-02-27	CAN	No	215 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2026-01-18	No	No	2	2026-05-31	False	False	Pro & Farm	1,845,000$	0$	0$	No	1,845,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,845,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Cedric Pare	Hammers (NYI)	C/LW	27	1999-01-24	CAN	No	218 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2024-11-27	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,076,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Charles-Alexis Legault	Hammers (NYI)	D	23	2003-09-05	CAN	Yes	220 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent		No	No	2	2026-06-05	False	False	Pro & Farm	835,000$	0$	0$	No	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Connor Milburn	Hammers (NYI)	C/LW/RW	25	2001-04-11	CAN	No	212 Lbs	6 ft5	No	No	Free Agent		No	No	1	2026-07-04	False	False	Pro & Farm	1,055,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Emilio Petterson	Hammers (NYI)	C/LW	26	2000-04-03	NOR	No	193 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2025-01-26	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,215,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Evan Cormier	Hammers (NYI)	G	28	1997-11-06	CAN	No	217 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2	2025-05-25	False	False	Pro & Farm	1,796,000$	0$	0$	No	1,796,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,796,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Grant Cruikshank	Hammers (NYI)	C/LW	28	1998-07-19	USA	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2025-11-30	No	No	2	2024-07-23	False	False	Pro & Farm	615,000$	0$	0$	No	615,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	615,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jackson Cates	Hammers (NYI)	C/LW	29	1997-09-28	USA	No	195 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	975,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jacob McGrew	Hammers (NYI)	RW	27	1999-02-25	USA	No	190 Lbs	5 ft10	No	No	Free Agent		No	No	1	2026-06-05	False	False	Pro & Farm	615,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jake Livanavage	Hammers (NYI)	D	22	2004-05-06	USA	Yes	174 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	No	2	2026-06-05	False	False	Pro & Farm	835,000$	0$	0$	No	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
James Stefan	Hammers (NYI)	LW/RW	23	2003-08-09	USA	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	2	2026-06-05	False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jarred Tinordi	Hammers (NYI)	D	34	1992-02-20	USA	No	253 Lbs	6 ft6	No	No	N/A		No	No	2	2026-05-31	False	False	Pro & Farm	1,813,000$	0$	0$	No	1,813,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,813,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jesse Ylonen	Hammers (NYI)	LW/RW	27	1999-10-03	FIN	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2026-08-31	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,705,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jordy Bellerive	Hammers (NYI)	C	27	1999-05-02	CAN	No	204 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	3	2026-05-31	False	False	Pro & Farm	1,079,000$	0$	0$	No	1,079,000$	1,079,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,079,000$	1,079,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Kole Sherwood	Hammers (NYI)	RW	29	1997-01-22	USA	No	218 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,250,009$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Lachlan Getz	Hammers (NYI)	D	24	2002-02-01	USA	No	194 Lbs	6 ft3	Yes	No	Free Agent		No	No	3	2026-09-02	False	False	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	Yes	Yes	-	-	-	-	-	-	-
Ludvig Jansson	Hammers (NYI)	D	22	2003-12-27	SWE	Yes	181 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	2	2026-09-29	False	False	Pro & Farm	835,000$	0$	0$	No	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Mark Jankowski	Hammers (NYI)	C	32	1994-09-13	CAN	No	219 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2025-09-01	No	No	1		False	False	Pro & Farm	2,101,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Max McCormick	Hammers (NYI)	C/LW	34	1992-05-01	USA	No	200 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-07-15	False	False	Pro & Farm	3,200,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Montana Onyebuchi	Hammers (NYI)	D	26	2000-03-08	CAN	No	208 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2024-07-14	No	No	2	2025-05-25	False	False	Pro & Farm	1,162,000$	0$	0$	No	1,162,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,162,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Olivier Nadeau	Hammers (NYI)	C/RW	23	2003-01-15	CAN	No	209 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2025-03-05	No	No	1		False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Reese Johnson	Hammers (NYI)	C/RW	28	1998-07-10	CAN	No	203 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-11-30	No	No	3	2026-05-31	False	False	Pro & Farm	1,218,000$	0$	0$	No	1,218,000$	1,218,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,218,000$	1,218,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Robbie Russo	Hammers (NYI)	D	33	1993-02-15	USA	No	202 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2026-05-31	False	False	Pro & Farm	1,105,000$	0$	0$	No	1,105,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,105,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Simon Johansson	Hammers (NYI)	D	27	1999-06-14	SWE	No	175 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2	2025-05-25	False	False	Pro & Farm	1,289,000$	0$	0$	No	1,289,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,289,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Spencer Martin	Hammers (NYI)	G	31	1995-06-08	CAN	No	217 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-07-15	False	False	Pro & Farm	3,200,000$	0$	0$	No	3,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	3,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Trevor Kuntar	Hammers (NYI)	C/LW	25	2001-06-20	USA	No	208 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2026-09-05	No	No	3	2026-05-31	False	False	Pro & Farm	1,148,000$	0$	0$	No	1,148,000$	1,148,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,148,000$	1,148,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Zachary Massicotte	Hammers (NYI)	D	25	2001-03-15	CAN	No	219 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2026-01-30	No	No	3	2024-07-17	False	False	Pro & Farm	835,000$	0$	0$	No	835,000$	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	835,000$	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
30	26.97	205 Lbs	6 ft2	1.90	1,358,200$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Max McCormick	Mark Jankowski	Jesse Ylonen	40	0	1	4
2	Aidan McDonough	Casey Cizikas	James Stefan	30	0	2	3
3	Grant Cruikshank	Olivier Nadeau	Connor Milburn	20	1	3	1
4	Jackson Cates	Cedric Pare	Alex Rochefort	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jarred Tinordi	Simon Johansson	40	0	1	4
2	Montana Onyebuchi	Jake Livanavage	30	0	2	3
3	Charles-Alexis Legault	Zachary Massicotte	20	0	4	1
4	Jarred Tinordi	Simon Johansson	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Max McCormick	Casey Cizikas	Aidan McDonough	60	0	1	4
2	Connor Milburn	Olivier Nadeau	Jesse Ylonen	40	0	1	4

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mark Jankowski	Simon Johansson	60	0	1	4
2	Montana Onyebuchi	Jake Livanavage	40	0	1	4

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Casey Cizikas	Connor Milburn	60	1	4	0
2	Mark Jankowski	Grant Cruikshank	40	1	4	0

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jarred Tinordi	Simon Johansson	60	1	4	0
2	Montana Onyebuchi	Jake Livanavage	40	1	4	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Casey Cizikas	60	1	4	0	Jarred Tinordi	Simon Johansson	60	1	4	0
2	Mark Jankowski	40	1	4	0	Montana Onyebuchi	Jake Livanavage	40	1	4	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Casey Cizikas	Max McCormick	60	1	2	2
2	Mark Jankowski	Aidan McDonough	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jarred Tinordi	Simon Johansson	60	1	2	2
2	Montana Onyebuchi	Jake Livanavage	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Max McCormick	Casey Cizikas	Aidan McDonough	Jarred Tinordi	Simon Johansson

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Casey Cizikas	Mark Jankowski	Connor Milburn	Jarred Tinordi	Simon Johansson

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Aidan McDonough, Casey Cizikas, Max McCormick	Connor Milburn, Max McCormick	Jackson Cates

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Charles-Alexis Legault, Zachary Massicotte, Montana Onyebuchi	Charles-Alexis Legault	Zachary Massicotte, Montana Onyebuchi

Tirs de pénalité
Casey Cizikas, Jesse Ylonen, Aidan McDonough, Connor Milburn, Alex Rochefort

Gardien
#1 : Spencer Martin, #2 : Evan Cormier

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	RI
1	Bears	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	8	11	19	0	0	13	16	13	1	53	90	101	104	5	55	19	23	40	10	3	30.00%	8	5	37.50%	0	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
2	Bruins	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	4	7	0	0	13	16	13	1	33	90	101	104	5	18	3	8	13	7	2	28.57%	4	1	75.00%	0	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
3	Condors	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	3	5	1	0	13	16	13	1	16	90	101	104	5	37	8	12	21	3	0	0.00%	4	1	75.00%	0	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
4	Penguins	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	13	16	13	1	23	90	101	104	5	16	2	10	19	4	0	0.00%	4	0	100.00%	0	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
5	Phantoms	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	4	1.000	9	16	25	0	0	13	16	13	1	55	90	101	104	5	60	19	28	41	9	1	11.11%	14	3	78.57%	1	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
6	Thunderbirds	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.500	3	6	9	0	0	13	16	13	1	35	90	101	104	5	33	5	8	8	5	1	20.00%	4	1	75.00%	0	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
7	Wolf Pack	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	8	13	0	0	13	16	13	1	27	90	101	104	5	32	10	20	19	5	2	40.00%	9	2	77.78%	0	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
8	Wolves	2	1	1	0	0	0	0	0	9	11	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	2	0.500	9	15	24	0	0	13	16	13	1	56	90	101	104	5	68	19	20	33	18	5	27.78%	7	3	57.14%	0	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
	Total	11	6	3	0	0	1	1	0	43	36	7	6	5	0	0	0	0	1	0	28	13	15	5	1	3	0	0	1	0	0	15	23	-8	15	0.682	43	71	114	1	0	13	16	13	1	298	90	101	104	5	319	85	129	194	61	14	22.95%	54	16	70.37%	1	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
	_Since Last GM Reset	11	6	3	0	0	1	1	0	43	36	7	6	5	0	0	0	0	1	0	28	13	15	5	1	3	0	0	1	0	0	15	23	-8	15	0.682	43	71	114	1	0	13	16	13	1	298	90	101	104	5	319	85	129	194	61	14	22.95%	54	16	70.37%	1	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
	_Vs Conference	10	6	2	0	0	1	1	0	41	32	9	6	5	0	0	0	0	1	0	28	13	15	4	1	2	0	0	1	0	0	13	19	-6	15	0.750	41	68	109	0	0	13	16	13	1	282	90	101	104	5	282	77	117	173	58	14	24.14%	50	15	70.00%	1	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70
	_Vs Division	1	6	2	0	0	1	1	0	2	4	-2	0	5	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	1	2	0	0	1	0	0	2	4	-2	15	7.500	2	3	5	1	0	13	16	13	1	16	90	101	104	5	37	8	12	21	3	0	0.00%	4	1	75.00%	0	210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%	261	177	263	85	141	70

			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
11	15	L1	43	71	114	298	319	85	129	194	1	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
11	6	3	0	1	1	0	43	36

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	5	0	0	0	1	0	28	13

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	1	3	0	1	0	0	15	23

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	3	0	1	1	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
61	14	22.95%	54	16	70.37%	1

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
90	101	104	5	13	16	13	1

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
210	387	54.26%	200	382	52.36%	110	192	57.29%

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
261	177	263	85	141	70

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
2	14	Wolves	4	Hammers	7	W			Sommaire du match
4	27	Hammers	2	Wolves	7	L			Sommaire du match
6	46	Hammers	3	Thunderbirds	4	L	X		Sommaire du match
8	60	Wolf Pack	4	Hammers	5	W	X	X	Sommaire du match
11	76	Penguins	1	Hammers	4	W			Sommaire du match
14	99	Phantoms	1	Hammers	4	W			Sommaire du match
15	107	Hammers	3	Bears	5	L			Sommaire du match
18	124	Hammers	5	Phantoms	3	W			Sommaire du match
21	138	Bears	2	Hammers	5	W			Sommaire du match
24	162	Bruins	1	Hammers	3	W			Sommaire du match
26	183	Hammers	2	Condors	4	L			Sommaire du match
28	194	Thunderbirds	-	Hammers	-
30	207	Hammers	-	Bruins	-
31	215	Hammers	-	Wolf Pack	-
34	234	Checkers	-	Hammers	-
36	251	Hammers	-	IceHogs	-
39	263	Hammers	-	Barracuda	-
41	274	Barracuda	-	Hammers	-
43	296	Hammers	-	Phantoms	-
45	307	Wild	-	Hammers	-
48	328	Firebird	-	Hammers	-
50	347	Hammers	-	Checkers	-
53	360	Hammers	-	Senators	-
54	371	Thunderbirds	-	Hammers	-
58	390	Hammers	-	Roadrunners	-
60	404	Wolf Pack	-	Hammers	-
62	422	Hammers	-	Gulls	-
63	429	Hammers	-	Comets	-
65	441	Wolves	-	Hammers	-
69	469	IceHogs	-	Hammers	-
71	486	Hammers	-	Bruins	-
74	499	Wranglers	-	Hammers	-
77	517	Hammers	-	Firebird	-
79	533	Gulls	-	Hammers	-
81	550	Hammers	-	Wolves	-
83	564	Senators	-	Hammers	-
85	584	Hammers	-	Crunch	-
86	593	Penguins	-	Hammers	-
89	609	Hammers	-	Griffins	-
91	627	Griffins	-	Hammers	-
94	652	Moose	-	Hammers	-
97	664	Hammers	-	Moose	-
99	677	Hammers	-	Admirals	-
100	692	Bears	-	Hammers	-
103	714	Hammers	-	Americans	-
104	722	Admirals	-	Hammers	-
108	748	Stars	-	Hammers	-
110	762	Hammers	-	Thunderbirds	-
112	778	Marlies	-	Hammers	-
117	799	Hammers	-	Penguins	-
119	812	Monsters	-	Hammers	-
121	827	Hammers	-	Bears	-
123	843	Phantoms	-	Hammers	-
125	858	Hammers	-	Monsters	-
126	872	Hammers	-	Canucks	-
128	885	Reign	-	Hammers	-
131	908	Comets	-	Hammers	-
135	934	Roadrunners	-	Hammers	-
140	960	Hammers	-	Wranglers	-
141	971	Rockets	-	Hammers	-
144	991	Hammers	-	Rockets	-
146	1002	Silver Knight	-	Hammers	-
148	1016	Hammers	-	Marlies	-
150	1032	Americans	-	Hammers	-
152	1048	Hammers	-	Penguins	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
155	1064	Crunch	-	Hammers	-
160	1094	Hammers	-	Reign	-
161	1098	Condors	-	Hammers	-
164	1122	Hammers	-	Silver Knight	-
166	1129	Eagles	-	Hammers	-
169	1152	Hammers	-	Eagles	-
170	1158	Bruins	-	Hammers	-
176	1186	Canucks	-	Hammers	-
182	1202	Hammers	-	Wild	-
183	1211	Hammers	-	Stars	-
185	1216	Hammers	-	Wolf Pack	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	50	30
Assistance	11,794	6,000
Assistance PCT	98.28%	100.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité de l’aréna	Popularité de l’équipe
32	2966 - 98.86%	191,142$	1,146,854$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,319,802$	8,149,202$	8,149,202$	900,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	1,188,447$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
6,116,555$	158	48,915$	7,728,570$

Hammers 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

Hammers 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

Hammers 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

Hammers 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

Hammers 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

	Hammers
	GP: 11 \| W: 7 \| L: 3 \| OTL: 1 \| P: 15 GF: 43 \| GA: 36 \| PP%: 22.95% \| PK%: 70.37% DG: Yves Martel \| Morale : 70 \| Moyenne d’équipe : 64 Prochains matchs #194 vs Thunderbirds