Day : 0

Day : 1

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe

Informations de l'équipe
	Directeur général	Jason Perreault
	Division	Grands Lacs
	Conférence	Hamel
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	38
	Équipe Mineure	15
	Limite contact	53 / 50
	Espoirs	23

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Spencer Smallman			X		100.00	80	35	85	78	83	85	76	78	64	73	71	70	70	77	76	4	50	0		0	28	3	1,100,000$
2	Nino Niederreiter		X	X		100.00	87	40	81	80	85	83	84	81	63	75	74	67	76	99	99	1	50	0		0	32	2	1,900,000$
3	Dmitrij Jaskin	X	X	X		100.00	87	40	80	81	85	87	84	80	71	75	73	66	77	97	92	1	50	0		0	31	1	800,000$
4	Quinton Howden	X	X			100.00	82	35	93	79	79	82	76	77	77	72	71	72	74	99	99	1	50	0		0	32	1	1,700,000$
5	Vincent Desharnais				X	100.00	92	52	74	75	86	81	78	76	50	74	61	90	60	76	74	5	50	0	N	0	28	2	1,300,000$
6	Connor Murphy				X	100.00	94	44	72	78	84	81	73	79	50	76	68	88	65	99	97	1	50	0	N	0	31	4	1,000,000$
7	Dillon Fournier				X	100.00	88	45	77	76	82	77	73	78	50	75	74	90	63	90	91	1	50	0		0	30	1	1,500,000$
Rayé
1	Carl Klingberg		X	X		100.00	62	37	97	78	83	77	75	77	65	71	71	66	78	96	99	1	50	0		0	33	0	0$
2	Corey Perry			X		100.00	77	46	84	70	80	86	86	82	59	74	75	70	83	99	99	1	50	0		0	39	1	1,600,000$
3	James Van Riemsdyk		X			100.00	85	45	81	72	82	86	83	81	63	72	73	64	82	99	99	1	50	0		0	35	0	0$
4	Matt Filipe	X	X			100.00	77	35	86	78	83	86	82	76	71	72	71	69	69	71	71	5	50	0		0	27	2	950,000$
5	Michael Grabner		X	X		100.00	57	25	99	79	69	78	80	81	60	73	74	67	84	99	99	1	50	0		0	37	0	0$
6	Justin Auger			X		100.00	97	45	78	75	89	85	86	79	69	74	75	71	71	87	86	1	50	0	N	0	30	3	850,000$
7	Mathieu Desgagnés (R)		X			100.00	62	40	93	78	73	82	76	76	68	71	70	64	72	67	77	5	50	0		0	24	3	975,000$
8	Angus Crookshank (R)		X			100.00	79	30	73	86	78	73	81	80	73	74	74	63	82	73	70	6	50	0		0	25	1	900,000$
9	Dmitri Katelevsky (R)	X				100.00	60	25	90	77	70	80	76	75	73	71	70	64	73	67	62	6	50	0		0	21	3	800,000$
10	Cole Huckins (R)	X		X		100.00	78	40	73	75	83	78	79	74	73	69	68	64	74	60	60	5	50	0		0	21	3	775,000$
11	Mike Vecchione	X		X		100.00	81	38	78	78	79	76	72	78	72	71	71	68	74	69	70	1	50	0		0	31	2	800,000$
12	Arturas Laukaitis		X			100.00	74	38	80	76	73	73	68	74	65	67	67	68	68	63	64	3	50	0		0	27	1	750,000$
13	Alexis Pepin		X			100.00	86	48	75	72	87	73	69	73	65	67	67	67	68	59	60	3	50	0		0	28	0	0$
14	Scott Laughton	X	X			100.00	87	38	79	79	83	84	81	79	77	75	73	71	73	83	83	1	50	0	N	0	30	2	1,000,000$
15	Kelly Klima			X		100.00	82	45	72	76	77	73	67	72	63	66	66	65	70	55	57	2	50	0		0	27	3	975,000$
16	Tyler Soy	X				100.00	63	30	90	82	70	80	76	77	72	71	69	64	73	66	66	4	50	0		0	27	1	950,000$
17	Cam York (R)				X	100.00	76	25	78	85	78	89	81	84	50	78	72	86	66	78	81	8	50	0		0	23	1	1,600,000$
18	Jakub Jerabek				X	100.00	87	35	78	75	80	76	75	81	52	73	65	83	68	81	80	1	50	0		0	33	0	0$
19	Trevor Carrick				X	100.00	93	45	74	78	88	82	83	81	50	75	72	87	68	80	81	1	50	0	N	0	30	3	900,000$
20	Toni Utunen (R)				X	100.00	75	30	82	76	74	82	76	76	55	72	63	84	63	70	71	5	50	0		0	24	1	800,000$
21	Wyatte Wylie (R)				X	100.00	74	25	83	74	79	81	81	76	55	74	64	84	69	75	72	5	50	0		0	25	1	800,000$
22	Ben Roger (R)				X	100.00	72	25	81	73	81	79	80	75	50	70	60	84	63	65	66	6	50	0		0	22	1	1,150,000$
23	Braden Schneider (R)				X	100.00	85	30	87	82	85	81	83	81	50	76	69	88	60	78	75	7	50	0		0	23	1	2,200,000$
24	Mattias Backman				X	100.00	90	40	76	75	79	81	78	77	50	75	68	85	65	94	93	1	50	0		0	32	0	0$
25	Jordan Schmaltz				X	100.00	86	40	80	77	82	78	71	79	50	72	64	89	64	80	80	1	50	0		0	31	0	0$
26	Mac Bennett				X	100.00	76	40	82	76	78	75	75	77	51	73	66	85	63	91	99	1	50	0		0	33	0	0$
27	Shane Hanna				X	100.00	77	38	83	86	78	84	77	80	50	76	68	86	70	84	85	1	50	0		0	30	3	1,400,000$
28	Matthew Cairns (R)				X	100.00	87	45	76	73	87	77	70	72	50	68	62	87	57	73	73	5	50	0		0	26	1	800,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	80	38	81	77	80	80	77	78	61	73	69	75	70	80	80	3	50	0

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Calvin Pickard	100.00	87	84	84	86	92	89	91	89	89	92	87	88	89	1	50	0	N	0	32	3	1,990,000$
2	Jacob Markstrom	100.00	83	83	84	88	91	89	92	89	89	91	87	99	99	1	50	0	N	0	34	3	1,990,000$
Rayé
1	Brandon Halverson	100.00	85	83	86	87	86	84	84	86	87	85	82	75	70	4	50	0		0	28	0	0$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	85	83	85	87	90	87	89	88	88	89	85	87	86	2	50	0

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

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	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

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	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

Nom du joueur	POS	Âge	Date de naissance	Termes	Contrat	Cap %	Année 2024	Année 2025	Année 2026	Année 2027	Année 2028	Année 2029	Année 2030
Attaquant
Alexis Pepin	LW	28	1996-01-22 10:06:36	TW	0	0.00%	UFA [Age: 28]
Angus Crookshank	LW	25	1999-01-02 01:14:05	TW	1	0.00%	900,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
Arturas Laukaitis	LW	27	1997-01-22 11:02:08	TW	1	0.00%	750,000$	UFA [Age: 28]
Carl Klingberg	LW/RW	33	1991-01-22 18:29:38	TW	0	0.00%	UFA [Age: 33]
Cole Huckins	C/RW	21	2003-01-02 01:42:28	TW	3	0.00%	775,000$	775,000$	775,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 24]
Corey Perry	RW	39	1985-01-22 06:29:38	TW	1	0.00%	1,600,000$	UFA [Age: 40]
Dmitri Katelevsky	C	21	2003-01-02 01:26:23	TW	3	0.00%	800,000$	800,000$	800,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 24]
Dmitrij Jaskin	C/LW/RW	31	1993-01-22 20:05:58	TW	1	0.00%	800,000$	UFA [Age: 32]
James Van Riemsdyk	LW	35	1989-01-22 06:29:38	TW	0	0.00%	UFA [Age: 35]
Justin Auger	RW	30	1994-01-22 12:58:49	NT TW	3	0.00%	850,000$	850,000$	850,000$	UFA [Age: 33]
Kelly Klima	RW	27	1997-01-22 09:15:06	TW	3	0.00%	975,000$	975,000$	975,000$	UFA [Age: 30]
Mathieu Desgagnés	LW	24	2000-01-02 23:35:33	TW	3	0.00%	975,000$	975,000$	975,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Matt Filipe	C/LW	27	1997-01-02 10:39:38	TW	2	0.00%	950,000$	950,000$	UFA [Age: 29]
Michael Grabner	LW/RW	37	1987-01-22 18:29:38	TW	0	0.00%	UFA [Age: 37]
Mike Vecchione	C/RW	31	1993-01-22 11:07:22	TW	2	0.00%	800,000$	800,000$	UFA [Age: 33]
Nino Niederreiter	LW/RW	32	1992-01-22 00:29:38	TW	2	0.00%	1,900,000$	1,900,000$	UFA [Age: 34]
Quinton Howden	C/LW	32	1992-01-22 12:57:41	TW	1	0.00%	1,700,000$	UFA [Age: 33]
Scott Laughton	C/LW	30	1994-01-22 08:09:57	NT TW	2	0.00%	1,000,000$	1,000,000$	UFA [Age: 32]
Spencer Smallman	RW	28	1996-01-02 10:46:18	TW	3	0.00%	1,100,000$	1,100,000$	1,100,000$	UFA [Age: 31]
Tyler Soy	C	27	1997-01-22 04:14:28	TW	1	0.00%	950,000$	UFA [Age: 28]
MOYENNE (20)		29.25				0.00%	0$	10,125,000$	5,475,000$	0$	0$	0$	0$
Défenseur
Ben Roger	D	22	2002-01-02 15:28:23	TW	1	0.00%	1,150,000$	RFA ( Groupe: 1 )[Age: 23]
Braden Schneider	D	23	2001-01-02 12:57:07	TW	1	0.00%	2,200,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 24]
Cam York	D	23	2001-01-02 23:08:33	TW	1	0.00%	1,600,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 24]
Connor Murphy	D	31	1993-01-22 13:53:45	NT TW	4	0.00%	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	UFA [Age: 35]
Dillon Fournier	D	30	1994-01-22 16:46:34	TW	1	0.00%	1,500,000$	UFA [Age: 31]
Jakub Jerabek	D	33	1991-01-22 07:16:42	TW	0	0.00%	UFA [Age: 33]
Jordan Schmaltz	D	31	1993-01-22 02:42:58	TW	0	0.00%	UFA [Age: 31]
Mac Bennett	D	33	1991-01-22 16:14:36	TW	0	0.00%	UFA [Age: 33]
Matthew Cairns	D	26	1998-01-22 15:39:52	TW	1	0.00%	800,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Mattias Backman	D	32	1992-01-22 04:13:58	TW	0	0.00%	UFA [Age: 32]
Shane Hanna	D	30	1994-01-22 16:25:35	TW	3	0.00%	1,400,000$	1,400,000$	1,400,000$	UFA [Age: 33]
Toni Utunen	D	24	2000-01-02 01:54:24	TW	1	0.00%	800,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 25]
Trevor Carrick	D	30	1994-01-22 15:12:37	NT TW	3	0.00%	900,000$	900,000$	900,000$	UFA [Age: 33]
Vincent Desharnais	D	28	1996-01-02 09:04:49	NT TW	2	0.00%	1,300,000$	1,300,000$	UFA [Age: 30]
Wyatte Wylie	D	25	1999-01-02 01:59:40	TW	1	0.00%	800,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]
MOYENNE (15)		28.07				0.00%	0$	4,600,000$	3,300,000$	1,000,000$	0$	0$	0$
Gardiens
Brandon Halverson	G	28	1996-01-02 03:15:52	TW	0	0.00%	UFA [Age: 28]
Calvin Pickard	G	32	1992-01-22 17:38:52	NT TW	3	0.00%	1,990,000$	1,990,000$	1,990,000$	UFA [Age: 35]
Jacob Markstrom	G	34	1990-01-22 18:29:38	NT TW	3	0.00%	1,990,000$	1,990,000$	1,990,000$	UFA [Age: 37]

Légendes des Termes : FV = Ballotage forcé / NT = Non-échange / IN = Blessure / TW = Contract Deux Côté ('Can Play Pro' + 'Can Play Farm')

Note: Les montants de cap salarial pour l’année courant et le % de cap salariale sont basé sur un calcul du plafond salariale simple (Salaire Moyen ou Salaire de l’année selon vos options). Si votre plafond salarial est basé sur la calcul complexe, les résultats de cette analyse pourrait être légèrement incorrects. Le plafond salarial professionnel de l’année en cours est : 89,000,050$.

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				25	1	2	2
2		Dmitrij Jaskin	Nino Niederreiter	25	1	2	2
3		Quinton Howden		25	1	2	2
4			Nino Niederreiter	25	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			25	1	2	2
2	Vincent Desharnais		25	1	2	2
3			25	1	2	2
4			25	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Dmitrij Jaskin		60	1	2	2
2		Quinton Howden	Nino Niederreiter	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	Dmitrij Jaskin		60	1	2	2
2	Quinton Howden		40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Vincent Desharnais		40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dmitrij Jaskin	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	Dmitrij Jaskin		60	1	2	2
2	Nino Niederreiter		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
	Quinton Howden	Dmitrij Jaskin

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Quinton Howden	Dmitrij Jaskin

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Dmitrij Jaskin, Nino Niederreiter,	Dmitrij Jaskin,	Dmitrij Jaskin

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
Dmitrij Jaskin, , , Nino Niederreiter, Quinton Howden

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Dmitrij Jaskin, , , Nino Niederreiter, , , , , , Quinton Howden,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , Vincent Desharnais, ,

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0

			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
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	0	0	0	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
0	0	0%	0	0	0%	0

Tirs en 1e période	Tirs en 2e période	Tirs en 3e période	Tirs en 4e période	Buts en 1e période	Buts en 2e période	Buts en 3e période	Buts en 4e période
0	0	0	0	0	0	0	0

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
0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%

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
0	0	0	0	0	0

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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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	RI	Lien

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées

Chicago Wolves Leaders statistiques des joueurs (saison régulière)

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

Chicago Wolves Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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

Chicago Wolves Statistiques de l'Équipe de Carrière

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

Chicago Wolves Leaders statistiques des joueurs (séries éliminatoires)

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

Chicago Wolves Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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



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	Chicago Wolves
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0% \| PK%: 0% DG: Jason Perreault \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A