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Centre de jeu
	Senators 42-29-9, 93pts	5	FINAL	4	Wranglers 42-33-5, 89pts

Team Stats
W4	Séquence	W1
22-17-1	Fiche domicile	21-17-2
20-12-8	Fiche domicile	21-16-3
5-4-1	Derniers 10 matchs	4-6-0
4.10	Buts par match	4.20
4.05	Buts contre par match	4.16
25.50%	Pourcentage en avantage numérique	21.80%
78.70%	Pourcentage en désavantage numérique	79.82%

Wranglers
42-33-5, 89pts

FINAL

Rockets
39-36-5, 83pts

Team Stats
W1	Séquence	L2
21-17-2	Fiche domicile	21-17-2
21-16-3	Fiche domicile	18-19-3
4-6-0	Derniers 10 matchs	5-5-0
4.20	Buts par match	3.91
4.16	Buts contre par match	4.13
21.80%	Pourcentage en avantage numérique	22.26%
79.82%	Pourcentage en désavantage numérique	77.74%

Meneurs d'équipe
	Buts Peter Cehlarik 63	Passes Peter Cehlarik 76

	Points Peter Cehlarik 139	Plus/Moins Dominik Masin 13

	Victoires Vitek Vanecek 33	Pourcentage d’arrêts Vitek Vanecek 0.874

Statistiques d’équipe
Buts pour 336 4.20 GFG	Tirs pour 2629 32.86 Avg	Pourcentage en avantage numérique 21.8% 63 GF	Début de zone offensive 36.3%
Buts contre 333 4.16 GAA	Tirs contre 2510 31.38 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 79.8%% 69 GA	Début de la zone défensive 35.8%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Steve Landry
	Entraîneur	Craig MacTavish
	Division	Fritz-Kraatz
	Conférence	Robert-Lebel
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,821
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	33
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	53 / 250
	Espoirs	0

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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	Nom du joueur	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	Peter Cehlarik		X			100.00	72	44	82	72	74	78	77	77	75	78	75	65	73	62	54	43	69	73	0	24	1	900,000$
2	Barclay Goodrow			X		100.00	82	29	77	73	76	75	75	71	67	69	73	75	68	62	54	32	66	72	0	26	1	900,000$
3	Jesper Bratt (R)		X			100.00	69	46	74	74	76	78	74	74	75	75	72	64	76	55	46	58	51	71	0	21	2	900,000$
4	Nico Sturm	X				100.00	69	29	87	74	81	81	80	69	73	78	63	70	71	60	58	41	66	71	0	24	2	900,000$
5	Phillip Danault		X			100.00	72	31	75	73	76	75	79	74	71	63	76	70	74	61	55	33	70	70	0	26	1	900,000$
6	Chandler Stephenson	X				100.00	71	38	82	76	67	72	73	72	71	74	68	60	76	50	54	36	45	69	0	25	1	750,000$
7	Ryan Donato (R)	X				100.00	74	38	77	66	78	67	73	68	76	69	76	52	69	51	45	43	66	67	0	23	2	850,000$
8	Taylor Raddysh (R)			X		100.00	62	47	83	69	72	68	63	73	71	65	68	63	70	45	45	54	66	67	0	21	3	750,000$
9	Tanner Jeannot (R)		X			100.00	79	41	66	71	77	64	75	71	62	72	64	63	66	45	46	53	68	66	0	22	2	600,000$
10	Vladislav Kamenev (R)	X				100.00	73	31	76	57	73	69	71	71	64	57	75	62	75	46	45	44	66	65	0	23	2	800,000$
11	Vitali Kravtsov (R)		X			100.00	71	43	76	66	65	64	72	67	65	65	69	59	68	43	43	60	67	64	0	20	1	500,000$
12	Kaapo Kakko (R)			X		100.00	58	44	70	57	63	68	53	68	63	62	58	48	68	40	40	79	36	59	0	18	2	500,000$
13	Frank Corrado				X	100.00	70	40	74	74	76	72	77	70	61	71	63	73	60	69	54	33	66	71	0	26	1	900,000$
14	Dominik Masin (R)				X	100.00	70	31	88	72	73	73	72	62	38	66	50	80	57	57	49	44	66	70	0	23	1	700,000$
15	Erik Brannstrom (R)				X	100.00	61	29	75	77	64	62	79	88	47	86	67	75	46	53	45	65	66	70	0	20	2	800,000$
16	Christian Jaros (R)				X	100.00	70	29	81	69	69	66	70	67	42	73	49	76	55	51	49	39	66	68	0	23	1	700,000$
17	Petteri Lindbohm				X	100.00	61	39	75	68	69	71	73	72	51	67	72	73	59	56	55	31	27	68	0	26	2	800,000$
18	Trevor Carrick				X	100.00	62	38	77	81	67	67	76	77	43	76	55	67	44	50	51	29	66	68	0	25	2	750,000$
19	Darren Raddysh (R)				X	100.00	65	27	94	67	62	71	67	51	47	69	38	67	42	51	47	42	28	64	0	23	3	600,000$
Rayé
1	Radim Zohorna (R)		X			100.00	59	41	76	63	72	75	64	62	58	57	71	47	60	48	46	42	19	61	0	23	2	650,000$
2	Ivan Chekhovich (R)		X			100.00	64	26	78	50	77	57	61	62	60	62	78	40	66	42	42	56	19	60	0	20	3	600,000$
3	Skyler Brind'Amour (R)	X				100.00	46	34	78	53	55	70	58	48	55	56	57	58	56	42	42	55	19	55	0	20	3	600,000$
4	Demetrios Koumontzis (R)		X			100.00	43	31	62	56	53	57	52	57	69	64	59	33	48	41	41	51	19	53	0	19	1	500,000$
5	Filip Hallander (R)	X				100.00	46	31	68	60	49	50	50	57	46	61	50	42	46	41	41	60	20	52	0	19	1	500,000$
6	Lucas Feuk (R)		X			100.00	47	35	59	56	49	57	49	54	47	55	48	38	57	40	40	69	20	50	0	18	2	500,000$
7	Cole Schwindt (R)			X		100.00	60	37	49	47	67	38	66	54	48	45	60	42	49	40	40	82	20	50	0	18	2	500,000$
8	Brandon Hickey (R)				X	100.00	69	27	86	64	66	68	70	59	40	72	47	80	57	54	48	35	19	68	0	23	3	900,000$
9	Zac Jones (R)				X	100.00	45	34	77	79	54	53	59	74	41	77	58	68	41	43	43	68	19	63	0	19	2	500,000$
10	Yegor Zaitsev (R)				X	100.00	58	33	64	49	72	71	50	57	25	60	45	56	40	43	45	50	19	57	0	21	2	500,000$
11	Tim Berni (R)				X	100.00	59	30	58	42	53	51	57	58	19	58	51	36	33	41	41	54	20	50	0	19	1	500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	64	35	75	65	68	66	67	66	56	67	62	60	59	49	47	49	44	64

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#	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	Vitek Vanecek	100.00	61	72	69	63	63	71	78	57	62	74	64	48	49	43	81	66	0	23	3	800,000$
2	Joel Hofer	100.00	69	56	66	76	70	55	47	61	64	58	74	42	42	63	77	60	0	19	1	500,000$
Rayé
1	Collin Delia	100.00	73	57	65	72	69	60	52	58	63	56	68	43	43	49	20	61	0	25	2	700,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	68	62	67	70	67	62	59	59	63	63	69	44	45	52	59	62

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Craig MacTavish	78	75	69	75	76	67	52	CAN	57	2	800,000$

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	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	FT	S1	S2	S3
1	Peter Cehlarik	Wranglers (Cal)	LW	80	63	76	139	5	51	5	131	89	366	112	236	17.21%	45	1860	23.26	15	24	39	46	242	2	1	3	9	233	8	2	45.48%	332	78	33	0	5	1.49	1	4	1	0	9	13	6
2	Nico Sturm	Wranglers (Cal)	C	80	42	71	113	8	14	0	130	134	265	72	165	15.85%	34	1696	21.21	10	22	32	29	244	1	1	2	11	165	6	0	49.07%	2307	45	26	0	1	1.33	0	0	0	0	10	9	3
3	Barclay Goodrow	Wranglers (Cal)	RW	80	40	48	88	6	66	0	174	105	225	73	142	17.78%	41	1684	21.06	11	12	23	29	244	1	1	2	3	176	4	3	48.48%	132	45	30	1	1	1.04	0	1	0	0	6	3	9
4	Erik Brannstrom	Wranglers (Cal)	D	80	16	62	78	3	76	0	73	139	241	87	92	6.64%	96	1808	22.60	6	14	20	39	243	1	1	2	4	136	2	0	0%	0	47	66	0	0	0.86	0	0	0	0	3	3	2
5	Chandler Stephenson	Wranglers (Cal)	C	80	26	33	59	-5	16	0	123	121	206	79	135	12.62%	21	1344	16.81	5	7	12	22	191	1	1	2	2	70	3	3	50.48%	947	39	21	0	0	0.88	0	0	0	0	3	1	6
6	Frank Corrado	Wranglers (Cal)	D	80	11	43	54	10	122	0	137	116	107	47	59	10.28%	130	2129	26.62	5	11	16	17	262	0	0	0	2	261	0	0	0%	0	32	78	3	0	0.51	0	1	0	0	1	1	1
7	Jesper Bratt	Wranglers (Cal)	LW	75	21	24	45	-9	60	0	135	81	209	62	135	10.05%	24	1235	16.47	2	7	9	13	182	0	0	0	4	49	3	1	56.10%	41	43	15	0	0	0.73	2	3	0	0	0	1	0
8	Phillip Danault	Wranglers (Cal)	LW	80	21	19	40	-8	40	0	110	95	173	62	106	12.14%	29	1187	14.84	2	1	3	5	26	1	1	2	11	225	3	1	50.36%	274	30	35	0	0	0.67	0	0	0	0	4	3	0
9	Tanner Jeannot	Wranglers (Cal)	LW	80	13	23	36	-2	28	0	97	55	118	35	66	11.02%	18	839	10.50	1	1	2	5	137	0	0	0	0	0	2	0	39.39%	33	21	6	0	0	0.86	0	0	0	0	1	2	4
10	Dominik Masin	Wranglers (Cal)	D	80	3	32	35	13	10	0	65	114	82	28	47	3.66%	119	1610	20.13	0	4	4	9	87	0	1	1	1	314	0	0	0%	0	9	68	1	0	0.43	0	0	0	0	0	1	2
11	Ryan Donato	Wranglers (Cal)	C	80	15	19	34	-9	32	0	94	59	104	35	72	14.42%	15	961	12.01	1	0	1	3	13	0	0	0	0	9	2	1	55.66%	327	18	16	0	0	0.71	0	0	0	0	0	3	2
12	Taylor Raddysh	Wranglers (Cal)	RW	80	22	11	33	4	22	0	65	63	116	37	70	18.97%	27	1005	12.57	1	2	3	6	65	0	0	0	0	0	2	3	53.13%	32	9	13	0	0	0.66	0	0	0	0	1	1	3
13	Christian Jaros	Wranglers (Cal)	D	80	6	18	24	0	38	0	74	84	75	22	33	8.00%	100	1412	17.66	2	2	4	5	133	0	1	1	0	151	3	0	0%	0	8	48	0	0	0.34	0	0	0	0	1	0	1
14	Vladislav Kamenev	Wranglers (Cal)	C	80	9	11	20	-2	16	0	46	30	59	16	26	15.25%	18	571	7.14	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	51.79%	168	8	5	0	0	0.70	0	0	0	0	0	2	0
15	Vitali Kravtsov	Wranglers (Cal)	LW	80	11	9	20	8	19	5	68	28	94	27	61	11.70%	10	555	6.95	0	0	0	0	2	0	1	1	0	64	1	0	60.00%	15	11	4	0	0	0.72	0	0	0	1	1	1	0
16	Trevor Carrick	Wranglers (Cal)	D	80	2	14	16	1	26	0	54	74	52	14	36	3.85%	44	1092	13.66	1	1	2	2	45	0	0	0	0	80	1	0	0%	0	14	35	0	0	0.29	0	0	0	0	0	0	1
17	Brandon Hickey	Wranglers (Cal)	D	48	1	13	14	-1	6	0	45	62	47	20	23	2.13%	66	1033	21.54	0	0	0	2	119	0	0	0	0	117	0	0	0%	0	3	30	0	0	0.27	0	0	0	0	0	0	2
18	Kaapo Kakko	Wranglers (Cal)	RW	60	6	5	11	8	22	0	36	30	38	11	17	15.79%	11	598	9.98	0	0	0	0	4	0	0	0	0	0	0	1	58.33%	12	3	5	0	0	0.37	0	0	0	0	0	0	0
19	Petteri Lindbohm	Wranglers (Cal)	D	37	2	8	10	-3	18	0	20	32	20	6	8	10.00%	26	469	12.69	1	0	1	3	12	0	0	0	0	27	0	0	0%	0	13	8	1	0	0.43	0	0	0	0	0	0	0
20	Skyler Brind'Amour	Wranglers (Cal)	C	6	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	2	0.48	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	0	25.00%	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
21	Darren Raddysh	Wranglers (Cal)	D	24	0	0	0	-3	0	0	3	6	1	1	1	0%	4	96	4.01	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
22	Ivan Chekhovich	Wranglers (Cal)	LW	6	0	0	0	1	0	0	1	0	0	0	0	0%	0	11	1.99	0	0	0	0	0	0	0	0	0	10	0	0	25.00%	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
23	Radim Zohorna	Wranglers (Cal)	LW	6	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	4	0.73	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
24	Zac Jones	Wranglers (Cal)	D	6	0	0	0	-2	2	0	0	0	0	0	0	0%	1	27	4.60	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
25	Yegor Zaitsev	Wranglers (Cal)	D	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	1	0.18	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1474	330	539	869	25	684	10	1681	1517	2598	846	1530	12.70%	879	23242	15.77	63	108	171	235	2261	7	9	16	47	2099	40	15	49.76%	4628	476	544	6	7	0.75	3	9	1	1	40	44	42

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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
1	Vitek Vanecek	Wranglers (Cal)	67	33	23	4	0.874	3.93	3464	4	1	227	1801	917	7	3	0.500	8	61	18	4	2	0
2	Joel Hofer	Wranglers (Cal)	31	9	10	1	0.858	4.37	1331	2	1	97	685	385	4	0	0.667	3	19	51	0	1	1
3	Collin Delia	Wranglers (Cal)	2	0	0	0	0.810	6.86	35	0	0	4	21	9	0	0	0	0	0	11	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			100	42	33	5	0.869	4.07	4831	6	2	328	2507	1311	11	3		11	80	80	4	3	1

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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	Lien
Barclay Goodrow	Wranglers (Cal)	RW	26	1993-01-01	CAN	No	215 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Brandon Hickey	Wranglers (Cal)	D	23	1996-01-01	CAN	Yes	201 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	No	3	2024-09-07	False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Chandler Stephenson	Wranglers (Cal)	C	25	1994-01-01	CAN	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2024-10-20	No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Christian Jaros	Wranglers (Cal)	D	23	1996-01-01	SVK	Yes	222 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Cole Schwindt	Wranglers (Cal)	RW	18	2001-01-01	CAN	Yes	183 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-07-10	False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Collin Delia	Wranglers (Cal)	G	25	1994-01-01	USA	No	207 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Darren Raddysh	Wranglers (Cal)	D	23	1996-01-01	CAN	Yes	200 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	3	2024-09-07	False	False	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Demetrios Koumontzis	Wranglers (Cal)	LW	19	2000-01-01	USA	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Dominik Masin	Wranglers (Cal)	D	23	1996-01-01	CZE	Yes	196 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Erik Brannstrom	Wranglers (Cal)	D	20	1999-01-01	SWE	Yes	185 Lbs	5 ft10	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-09-07	False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Filip Hallander	Wranglers (Cal)	C	19	2000-01-01	SWE	Yes	190 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Frank Corrado	Wranglers (Cal)	D	26	1993-01-01	CAN	No	195 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ivan Chekhovich	Wranglers (Cal)	LW	20	1999-01-01	RUS	Yes	187 Lbs	5 ft10	No	No	Free Agent		No	No	3	2024-09-07	False	False	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Jesper Bratt	Wranglers (Cal)	LW	21	1998-01-01	SWE	Yes	185 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Joel Hofer	Wranglers (Cal)	G	19	2000-01-01	CAN	No	179 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Kaapo Kakko	Wranglers (Cal)	RW	18	2001-01-01	FIN	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-07-10	False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Lucas Feuk	Wranglers (Cal)	LW	18	2001-01-01	SWE	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-07-10	False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nico Sturm	Wranglers (Cal)	C	24	1995-01-01	DEU	No	207 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Peter Cehlarik	Wranglers (Cal)	LW	24	1995-01-01	SVN	No	185 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Petteri Lindbohm	Wranglers (Cal)	D	26	1993-01-01	FIN	No	209 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Phillip Danault	Wranglers (Cal)	LW	26	1993-01-01	CAN	No	201 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2024-10-20	No	No	1	2024-09-07	False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Radim Zohorna	Wranglers (Cal)	LW	23	1996-01-01	CZE	Yes	229 Lbs	6 ft6	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Ryan Donato	Wranglers (Cal)	C	23	1996-01-01	CAN	Yes	193 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Skyler Brind'Amour	Wranglers (Cal)	C	20	1999-01-01	USA	Yes	185 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	No	3	2024-09-07	False	False	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Tanner Jeannot	Wranglers (Cal)	LW	22	1997-01-01	CAN	Yes	214 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2024-10-20	No	No	2		False	False	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Taylor Raddysh	Wranglers (Cal)	RW	21	1998-01-01	CAN	Yes	198 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	3	2024-09-07	False	False	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Tim Berni	Wranglers (Cal)	D	19	2000-01-01	CHE	Yes	181 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Trevor Carrick	Wranglers (Cal)	D	25	1994-01-01	CAN	No	171 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Vitali Kravtsov	Wranglers (Cal)	LW	20	1999-01-01	RUS	Yes	186 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Vitek Vanecek	Wranglers (Cal)	G	23	1996-01-01	CZE	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	No	3	2024-09-07	False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Vladislav Kamenev	Wranglers (Cal)	C	23	1996-01-01	RUS	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Yegor Zaitsev	Wranglers (Cal)	D	21	1998-01-01	RUS	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-07-10	False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Zac Jones	Wranglers (Cal)	D	19	2000-01-01	USA	Yes	176 Lbs	5 ft10	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-07-10	False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
33	21.97	195 Lbs	6 ft1	1.82	689,394$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Peter Cehlarik	Nico Sturm	Barclay Goodrow	40	1	2	2
2	Jesper Bratt	Chandler Stephenson	Taylor Raddysh	30	1	2	2
3	Phillip Danault	Ryan Donato	Kaapo Kakko	20	1	2	2
4	Tanner Jeannot	Vladislav Kamenev	Peter Cehlarik	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Frank Corrado	Dominik Masin	40	1	2	2
2	Erik Brannstrom	Trevor Carrick	30	1	2	2
3	Christian Jaros	Petteri Lindbohm	20	1	2	2
4	Darren Raddysh	Dominik Masin	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Peter Cehlarik	Nico Sturm	Barclay Goodrow	60	1	2	2
2	Jesper Bratt	Chandler Stephenson	Taylor Raddysh	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Frank Corrado	Dominik Masin	60	1	2	2
2	Erik Brannstrom	Trevor Carrick	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Peter Cehlarik	Barclay Goodrow	60	1	2	2
2	Nico Sturm	Jesper Bratt	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Frank Corrado	Dominik Masin	60	1	2	2
2	Erik Brannstrom	Trevor Carrick	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Peter Cehlarik	60	1	2	2	Frank Corrado	Dominik Masin	60	1	2	2
2	Barclay Goodrow	40	1	2	2	Erik Brannstrom	Trevor Carrick	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Peter Cehlarik	Barclay Goodrow	60	1	2	2
2	Nico Sturm	Jesper Bratt	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Frank Corrado	Dominik Masin	60	1	2	2
2	Erik Brannstrom	Trevor Carrick	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Peter Cehlarik	Nico Sturm	Barclay Goodrow	Frank Corrado	Dominik Masin

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Peter Cehlarik	Nico Sturm	Barclay Goodrow	Frank Corrado	Dominik Masin

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Nico Sturm, Peter Cehlarik, Chandler Stephenson	Phillip Danault, Barclay Goodrow	Phillip Danault

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Frank Corrado, Erik Brannstrom, Petteri Lindbohm	Dominik Masin	Christian Jaros, Petteri Lindbohm

Tirs de pénalité
Peter Cehlarik, Barclay Goodrow, Nico Sturm, Jesper Bratt, Phillip Danault

Gardien
#1 : Vitek Vanecek, #2 : Joel Hofer

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Peter Cehlarik, Barclay Goodrow, Nico Sturm, Jesper Bratt, Phillip Danault, Chandler Stephenson, Taylor Raddysh, Ryan Donato, Tanner Jeannot, Vladislav Kamenev

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Frank Corrado, Dominik Masin, Erik Brannstrom, Trevor Carrick, Christian Jaros

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

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Admirals	4	3	0	0	1	0	0	0	21	12	9	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	3	3	0	0	0	0	0	0	16	8	8	8	1.000	21	36	57	0	0	68	122	140	7	135	781	898	915	43	120	45	36	91	13	4	30.77%	18	4	77.78%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
2	Americans	3	2	0	0	0	1	0	0	15	11	4	1	1	0	0	0	0	0	0	8	4	4	2	1	0	0	0	1	0	0	7	7	0	5	0.833	15	23	38	0	0	68	122	140	7	101	781	898	915	43	110	37	26	69	12	2	16.67%	13	3	76.92%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
3	Barracuda	3	2	1	0	0	0	0	0	14	10	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	2	1	1	0	0	0	0	0	11	10	1	4	0.667	14	23	37	0	1	68	122	140	7	89	781	898	915	43	81	45	24	62	10	3	30.00%	12	2	83.33%	1	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
4	Bears	3	1	1	0	0	1	0	0	16	15	1	2	1	1	0	0	0	0	0	11	9	2	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	3	0.500	16	25	41	0	0	68	122	140	7	115	781	898	915	43	103	25	22	72	4	2	50.00%	11	1	90.91%	1	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
5	Canucks	2	1	1	0	0	0	0	0	8	11	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	0.500	8	13	21	0	0	68	122	140	7	61	781	898	915	43	69	19	10	44	6	2	33.33%	5	0	100.00%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
6	Checkers	3	1	2	0	0	0	0	0	11	13	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	2	0.333	11	18	29	1	0	68	122	140	7	109	781	898	915	43	91	33	24	59	8	3	37.50%	12	2	83.33%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
7	Comets	2	2	0	0	0	0	0	0	10	4	6	1	1	0	0	0	0	0	0	6	1	5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	10	15	25	0	0	68	122	140	7	80	781	898	915	43	75	27	8	35	4	3	75.00%	4	0	100.00%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
8	Condors	3	1	1	0	0	0	0	1	12	15	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0	1	0	0	0	0	1	7	12	-5	3	0.500	12	19	31	0	0	68	122	140	7	102	781	898	915	43	95	24	22	59	13	2	15.38%	11	2	81.82%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
9	Crunch	2	1	0	0	1	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	0	0	1	0	0	0	2	1	1	4	1.000	4	8	12	0	0	68	122	140	7	55	781	898	915	43	52	20	16	36	10	1	10.00%	8	1	87.50%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
10	Eagles	2	1	0	0	0	1	0	0	3	3	0	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	3	0.750	3	5	8	0	1	68	122	140	7	66	781	898	915	43	50	23	18	45	5	0	0.00%	9	0	100.00%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
11	Firebirds	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	9	17	26	0	0	68	122	140	7	61	781	898	915	43	55	17	20	41	8	2	25.00%	10	2	80.00%	1	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
12	Griffins	3	1	2	0	0	0	0	0	10	16	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	5	13	-8	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.333	10	16	26	0	0	68	122	140	7	99	781	898	915	43	97	25	26	56	10	0	0.00%	13	4	69.23%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
13	Gulls	3	0	2	0	0	0	1	0	10	12	-2	2	0	1	0	0	0	1	0	7	8	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.333	10	17	27	0	0	68	122	140	7	115	781	898	915	43	93	39	30	58	11	3	27.27%	15	1	93.33%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
14	Icehogs	3	1	2	0	0	0	0	0	8	14	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	4	12	-8	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.333	8	12	20	0	0	68	122	140	7	94	781	898	915	43	114	33	30	59	11	4	36.36%	16	4	75.00%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
15	Islander	4	3	1	0	0	0	0	0	21	16	5	2	2	0	0	0	0	0	0	12	5	7	2	1	1	0	0	0	0	0	9	11	-2	6	0.750	21	33	54	0	0	68	122	140	7	129	781	898	915	43	132	44	28	89	17	4	23.53%	14	7	50.00%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
16	Little Stars	2	1	1	0	0	0	0	0	12	11	1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	2	0.500	12	19	31	0	0	68	122	140	7	67	781	898	915	43	74	20	14	48	8	1	12.50%	7	2	71.43%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
17	Marlies	6	2	3	0	1	0	0	0	28	27	1	3	1	2	0	0	0	0	0	11	12	-1	3	1	1	0	1	0	0	0	17	15	2	6	0.500	28	40	68	0	0	68	122	140	7	194	781	898	915	43	173	79	50	138	26	5	19.23%	24	5	79.17%	1	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
18	Moose	3	2	1	0	0	0	0	0	10	9	1	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	4	0.667	10	14	24	0	0	68	122	140	7	85	781	898	915	43	84	23	20	57	14	0	0.00%	10	1	90.00%	2	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
19	Penguins	2	0	2	0	0	0	0	0	4	12	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	4	6	10	0	0	68	122	140	7	64	781	898	915	43	69	23	17	42	9	0	0.00%	6	2	66.67%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
20	Phantoms	6	3	2	0	1	0	0	0	28	24	4	3	2	1	0	0	0	0	0	11	9	2	3	1	1	0	1	0	0	0	17	15	2	8	0.667	28	48	76	0	0	68	122	140	7	179	781	898	915	43	166	62	72	130	16	5	31.25%	36	8	77.78%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
21	Punishers	2	0	1	0	0	0	0	1	7	9	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0.250	7	13	20	0	0	68	122	140	7	70	781	898	915	43	75	26	10	44	4	0	0.00%	5	2	60.00%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
22	Rockets	10	5	4	0	0	0	1	0	54	49	5	5	3	1	0	0	0	1	0	30	22	8	5	2	3	0	0	0	0	0	24	27	-3	12	0.600	54	91	145	1	0	68	122	140	7	335	781	898	915	43	312	127	109	235	50	13	26.00%	52	9	82.69%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
23	Senators	3	0	3	0	0	0	0	0	8	12	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	8	14	22	1	0	68	122	140	7	90	781	898	915	43	94	27	30	62	5	2	40.00%	15	4	73.33%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
24	Thunderbirds	2	0	2	0	0	0	0	0	8	12	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	0	0.000	8	14	22	0	0	68	122	140	7	68	781	898	915	43	67	26	16	38	8	1	12.50%	8	3	62.50%	0	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
25	Wolfpack	2	1	1	0	0	0	0	0	5	10	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	8	-7	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	5	8	13	0	0	68	122	140	7	66	781	898	915	43	59	17	16	37	7	1	14.29%	8	0	100.00%	1	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
	Total	80	36	33	0	4	3	2	2	336	333	3	40	18	17	0	1	1	2	1	163	160	3	40	18	16	0	3	2	0	1	173	173	0	89	0.556	336	547	883	3	2	68	122	140	7	2629	781	898	915	43	2510	886	694	1706	289	63	21.80%	342	69	79.82%	7	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
	_Since Last GM Reset	80	36	33	0	4	3	2	2	336	333	3	40	18	17	0	1	1	2	1	163	160	3	40	18	16	0	3	2	0	1	173	173	0	89	0.556	336	547	883	3	2	68	122	140	7	2629	781	898	915	43	2510	886	694	1706	289	63	21.80%	342	69	79.82%	7	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
	_Vs Conference	50	22	21	0	3	1	2	1	218	211	7	25	11	11	0	1	0	2	0	103	99	4	25	11	10	0	2	1	0	1	115	112	3	56	0.560	218	353	571	2	1	68	122	140	7	1618	781	898	915	43	1539	566	475	1076	191	43	22.51%	235	47	80.00%	4	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714
	_Vs Division	22	10	9	0	2	0	1	0	110	100	10	11	6	4	0	0	0	1	0	52	43	9	11	4	5	0	2	0	0	0	58	57	1	26	0.591	110	179	289	1	0	68	122	140	7	708	781	898	915	43	651	268	231	503	92	23	25.00%	112	22	80.36%	1	903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%	1689	938	1698	755	1448	714

			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
80	89	W1	336	547	883	2629	2510	886	694	1706	3	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
80	36	33	4	3	2	2	336	333

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	18	17	1	1	2	1	163	160

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	18	16	3	2	0	1	173	173

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	6	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
289	63	21.80%	342	69	79.82%	7

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
781	898	915	43	68	122	140	7

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
903	1750	51.60%	863	1724	50.06%	662	1342	49.33%

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
1689	938	1698	755	1448	714

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	RI	Lien
2	6	Rockets	2	Wranglers	5	W			R1	Sommaire du match
5	20	Wranglers	4	Rockets	8	L				Sommaire du match
7	32	Wranglers	7	Marlies	6	W	X			Sommaire du match
8	37	Wranglers	4	Rockets	6	L			R1	Sommaire du match
10	51	Rockets	6	Wranglers	7	W	X	X		Sommaire du match
13	61	Wranglers	4	Phantoms	5	L				Sommaire du match
16	74	Phantoms	3	Wranglers	5	W				Sommaire du match
18	90	Wranglers	7	Rockets	3	W			R1	Sommaire du match
20	99	Wranglers	6	Admirals	3	W				Sommaire du match
21	104	Marlies	5	Wranglers	3	L				Sommaire du match
25	127	Rockets	4	Wranglers	5	W			R1	Sommaire du match
28	144	Wranglers	4	Marlies	5	L				Sommaire du match
30	152	Gulls	5	Wranglers	3	L				Sommaire du match
32	170	Griffins	7	Wranglers	3	L				Sommaire du match
35	182	Wranglers	3	Americans	2	W				Sommaire du match
39	199	Bears	3	Wranglers	7	W				Sommaire du match
43	217	Eagles	3	Wranglers	2	L	X			Sommaire du match
45	225	Wranglers	4	Icehogs	2	W				Sommaire du match
47	234	Wranglers	4	Wolfpack	2	W				Sommaire du match
49	246	Firebirds	2	Wranglers	6	W				Sommaire du match
51	259	Wranglers	5	Thunderbirds	7	L				Sommaire du match
54	276	Americans	4	Wranglers	8	W				Sommaire du match
58	294	Little Stars	7	Wranglers	5	L				Sommaire du match
60	305	Wranglers	2	Crunch	1	W	X			Sommaire du match
64	324	Moose	2	Wranglers	4	W				Sommaire du match
66	334	Wranglers	3	Gulls	4	L				Sommaire du match
68	347	Penguins	8	Wranglers	2	L				Sommaire du match
71	365	Wranglers	6	Islander	3	W				Sommaire du match
73	375	Gulls	3	Wranglers	4	W	X	X		Sommaire du match
75	386	Wranglers	5	Admirals	2	W				Sommaire du match
78	399	Wranglers	6	Marlies	4	W				Sommaire du match
79	408	Wolfpack	8	Wranglers	1	L				Sommaire du match
83	427	Moose	1	Wranglers	3	W				Sommaire du match
85	438	Wranglers	5	Condors	6	L	X	X		Sommaire du match
87	446	Wranglers	5	Bears	6	L	X			Sommaire du match
89	458	Wranglers	2	Condors	6	L				Sommaire du match
90	464	Islander	3	Wranglers	8	W				Sommaire du match
93	480	Wranglers	4	Americans	5	L	X			Sommaire du match
95	488	Marlies	4	Wranglers	3	L				Sommaire du match
99	509	Thunderbirds	5	Wranglers	3	L				Sommaire du match
105	533	Marlies	3	Wranglers	5	W				Sommaire du match
107	546	Wranglers	5	Griffins	3	W				Sommaire du match
109	556	Barracuda	0	Wranglers	3	W				Sommaire du match
111	570	Wranglers	3	Checkers	5	L				Sommaire du match
114	585	Comets	1	Wranglers	6	W				Sommaire du match
116	592	Wranglers	7	Little Stars	4	W				Sommaire du match
119	610	Wranglers	2	Canucks	6	L				Sommaire du match
120	615	Islander	2	Wranglers	4	W				Sommaire du match
125	636	Griffins	6	Wranglers	2	L				Sommaire du match
127	653	Wranglers	5	Punishers	6	L				Sommaire du match
129	660	Condors	3	Wranglers	5	W				Sommaire du match
132	681	Wranglers	1	Senators	3	L				Sommaire du match
133	688	Checkers	4	Wranglers	2	L				Sommaire du match
136	708	Icehogs	6	Wranglers	4	L				Sommaire du match
138	717	Wranglers	3	Moose	6	L				Sommaire du match
141	733	Canucks	5	Wranglers	6	W				Sommaire du match
143	748	Wranglers	6	Checkers	4	W				Sommaire du match
145	759	Wranglers	7	Phantoms	6	W	X			Sommaire du match
147	765	Phantoms	3	Wranglers	5	W				Sommaire du match
149	784	Icehogs	6	Wranglers	0	L				Sommaire du match
153	797	Wranglers	6	Phantoms	4	W				Sommaire du match
155	811	Phantoms	3	Wranglers	1	L				Sommaire du match
158	826	Wranglers	2	Penguins	4	L				Sommaire du match
160	836	Wranglers	3	Firebirds	2	W				Sommaire du match
161	845	Crunch	1	Wranglers	2	W				Sommaire du match
163	855	Wranglers	3	Islander	8	L				Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
166	867	Punishers	3	Wranglers	2	L	X	X		Sommaire du match
169	882	Wranglers	5	Admirals	3	W				Sommaire du match
171	894	Wranglers	4	Comets	3	W				Sommaire du match
172	896	Admirals	4	Wranglers	5	W	X			Sommaire du match
174	913	Wranglers	4	Rockets	7	L			R1	Sommaire du match
176	924	Rockets	6	Wranglers	4	L				Sommaire du match
178	934	Wranglers	5	Barracuda	3	W				Sommaire du match
180	941	Wranglers	1	Eagles	0	W				Sommaire du match
183	957	Wranglers	6	Barracuda	7	L				Sommaire du match
184	962	Rockets	4	Wranglers	9	W			R1	Sommaire du match
189	987	Senators	4	Wranglers	3	L				Sommaire du match
193	1006	Bears	6	Wranglers	4	L				Sommaire du match
196	1023	Senators	5	Wranglers	4	L				Sommaire du match
197	1027	Wranglers	5	Rockets	3	W			R1	Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	70	40
Assistance	75,480	37,363
Assistance PCT	94.35%	93.41%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2821 - 94.04%	177,926$	7,117,024$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
3,094,817$	2,275,000$	2,275,000$	800,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
11,262$	2,294,748$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	15,223$	0$

Wranglers 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

Wranglers 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

Wranglers 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

Wranglers 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

Wranglers 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

	Wranglers
	GP: 80 \| W: 42 \| L: 33 \| OTL: 5 \| P: 89 GF: 336 \| GA: 333 \| PP%: 21.80% \| PK%: 79.82% DG: Steve Landry \| Morale : 46 \| Moyenne d’équipe : 64