Ligue de hockey Simulée Ste-Flanelle

Rangers
Accueil
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Statistiques d’équipe en carrière
Client Web pour les lignes

Centre de jeu
	Wolf Pack 22-49-11, 55pts	1	FINAL	3	Manchots 43-30-9, 95pts

Team Stats
W1	Streak	W2
12-22-7	Home Record	19-17-5
10-27-4	Away Record	24-13-4
5-5-0	Last 10 Games	7-3-0
2.99	Goals Per Game	3.74
4.33	Goals Against Per Game	3.45
18.45%	Power Play Percentage	24.51%
73.25%	Penalty Kill Percentage	76.39%

Baby Hawks
44-32-6, 94pts

FINAL

Wolf Pack
22-49-11, 55pts

Team Stats
L4	Streak	W1
21-16-4	Home Record	12-22-7
23-16-2	Away Record	10-27-4
4-5-1	Last 10 Games	5-5-0
3.76	Goals Per Game	2.99
3.41	Goals Against Per Game	4.33
20.38%	Power Play Percentage	18.45%
79.54%	Penalty Kill Percentage	73.25%

Meneurs d'équipe
	Buts Nicolas Aube-Kubel 18	Passes Nicolas Aube-Kubel 41

	Points Nicolas Aube-Kubel 59	Plus/Moins Nicolas Aube-Kubel 34

	Victoires Evan Cormier 16	Pourcentage d’arrêts David Hrenak 0.944

Statistiques d’équipe
Buts pour 245 2.99 GFG	Tirs pour 2795 34.09 Avg	Pourcentage en avantage numérique 18.5% 43 GF	Début de zone offensive 37.3%
Buts contre 355 4.33 GAA	Tirs contre 3744 45.66 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 73.2% 61 GA	Début de la zone défensive 43.3%

Information d’équipe
	Directeur général	Jonathan Laroche
	Division	Nord-Est
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
	Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,209
	Billets de saison	300
Information formation
	Équipe Pro	28
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	48 / 50
	Espoirs	16
Historique d'équipe
	Saison actuelle	22-49-11 (55PTS)
	Historique	22-49-11 (0.268%)
	Apparitions séries éliminatoires
	Historique séries éliminatoires (W-L)	-

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 moyen
1	Cole Bardreau	X				100.00	72	66	87	63	66	61	61	63	79	53	67	66	64	55	55	0	50	60		0	27	1	650,000$
2	Sven Baertschi		X			100.00	74	69	87	62	69	61	61	63	50	59	58	69	55	64	65	0	50	60		0	28	1	1,800,000$
3	Christoffer Ehn	X	X	X		100.00	72	43	97	63	70	52	77	54	54	51	53	74	24	57	57	0	50	58	X	0	24	2	700,000$
4	Mathias Brome		X	X		100.00	69	42	90	72	67	65	64	65	34	54	56	64	25	46	46	0	50	58		0	26	4	925,000$
5	Dominik Simon		X	X		100.00	76	43	99	77	69	54	60	55	37	50	55	54	25	63	64	0	50	57		0	26	3	6,700,000$
6	Mike Vecchione	X		X		100.00	76	68	96	60	68	61	62	58	73	47	65	64	62	44	44	0	50	57		0	27	3	950,000$
7	Cliff Pu	X		X		100.00	75	70	88	55	70	48	45	61	76	61	57	64	54	44	44	0	50	56		0	22	1	742,500$
8	Jacob Perreault (R)	X		X		100.00	70	69	71	66	69	64	66	57	71	62	48	60	46	44	44	0	50	56		0	18	3	925,000$
9	Matt Luff			X		100.00	67	42	88	64	73	56	57	59	37	50	58	61	25	51	51	0	50	56		0	23	2	700,000$
10	Tyce Thompson (R)			X		100.00	73	66	88	66	66	53	53	55	50	48	57	61	54	44	44	0	50	55		0	21	2	912,500$
11	Hunter Shinkaruk		X			100.00	66	66	90	62	65	57	54	53	49	44	51	64	53	52	52	0	50	54		0	25	2	900,000$
12	Christian Jaros				X	100.00	85	82	91	63	82	55	57	50	25	44	39	69	37	55	55	0	50	59		0	24	1	730,000$
13	Cale Fleury				X	100.00	83	77	96	74	77	59	62	49	25	44	39	66	37	47	47	0	50	59		0	21	1	771,666$
14	Bode Wilde				X	100.00	86	80	99	60	73	58	54	55	28	41	53	69	46	44	44	0	50	58		0	20	3	778,333$
15	Juuso Riikola				X	100.00	82	43	89	73	68	60	46	65	24	49	46	55	25	53	53	0	50	58		0	26	2	850,000$
16	Kevin Czuczman				X	100.00	82	76	95	66	76	57	60	46	25	37	39	64	37	46	46	0	50	57		0	29	2	700,000$
17	Justin Barron (R)				X	100.00	75	72	83	64	72	49	48	56	25	50	48	63	46	44	44	0	50	56		0	18	3	925,000$
Rayé
1	Tyler Moy (R)	X	X	X		100.00	48	46	89	64	70	60	83	43	57	44	33	45	36	64	64	0	50	50		0	25	3	650,000$
2	Jonne Tammela (R)		X	X		100.00	34	40	40	40	57	33	33	34	40	34	34	40	37	32	30	0	50	37		0	23	1	716,112$
3	Max Zimmer (R)		X			100.00	34	40	40	40	59	33	33	34	40	34	34	40	37	32	30	0	50	37		0	22	1	650,000$
4	Daniel Sedin		X			100.00	18	20	20	20	20	18	18	18	20	18	18	20	20	20	20	0	50	21		0	40	1	6,000,000$
5	Anton Karlsson (R)				X	100.00	69	69	81	61	69	58	63	44	25	35	38	59	37	44	44	0	50	53		0	24	3	700,000$
6	Ty Emberson (R)				X	100.00	51	46	93	62	71	52	71	36	25	34	31	61	33	50	53	0	50	53		0	20	4	853,333$
7	Brady Austin				X	100.00	44	35	73	56	79	40	27	27	35	26	28	73	44	35	32	0	50	48		0	27	2	850,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	66	57	82	61	68	53	55	50	42	45	46	59	40	47	47	0	50	53

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
1	Carter Hutton	100.00	56	55	62	75	59	52	57	57	61	56	71	64	64	0	50	59	0
2	Evan Cormier (R)	100.00	49	46	66	80	47	49	50	54	48	49	30	44	44	0	50	52	0
Rayé
1	David Hrenak (R)	100.00	47	67	64	71	40	47	48	48	43	45	45	58	58	0	50	51	0
2	Karel Vejmelka (R)	100.00	32	37	35	76	32	31	31	31	31	31	29	32	30	0	50	37	0

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	46	51	57	76	45	45	47	48	46	45	44	50	49	0	50	50

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

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Dominik Simon	Wolf Pack (Ran)	LW/RW	82	30	35	65	-40	32	0	252	175	399	117	286	7.52%	42	1781	21.72	8	6	14	59	168	0	0	0	3	149	3	2	43.75%	144	0	1	0.73	3	10	0	0	0	4	4	4
2	Cliff Pu	Wolf Pack (Ran)	C/RW	82	20	42	62	-3	56	10	103	239	262	84	199	7.63%	30	1443	17.61	0	6	6	36	160	0	0	0	0	43	0	2	56.11%	1996	0	0	0.86	0	5	1	1	0	1	1	1
3	Nicolas Aube-Kubel	Rangers	RW	64	18	41	59	34	63	5	175	100	207	64	164	8.70%	20	1275	19.93	1	9	10	28	152	0	1	1	3	114	4	0	38.41%	151	1	0	0.92	1	2	0	0	1	3	4	4
4	Matt Luff	Wolf Pack (Ran)	RW	82	30	27	57	-30	14	0	164	169	375	105	247	8.00%	34	1293	15.77	6	3	9	46	135	0	0	0	0	0	1	1	39.53%	86	0	0	0.88	2	3	0	0	0	3	4	2
5	Jacob Perreault	Wolf Pack (Ran)	C/RW	82	13	41	54	-19	52	0	173	172	227	84	189	5.73%	22	1431	17.46	1	6	7	16	52	0	0	0	0	4	2	1	54.48%	424	0	0	0.75	0	0	0	0	0	2	2	1
6	Hunter Shinkaruk	Wolf Pack (Ran)	LW	76	22	25	47	-10	10	0	52	98	196	65	148	11.22%	29	1300	17.11	6	5	11	34	141	0	0	0	0	21	3	2	47.57%	103	0	0	0.72	0	3	0	0	0	2	0	2
7	Juuso Riikola	Wolf Pack (Ran)	D	82	9	35	44	-29	68	0	184	111	121	40	63	7.44%	95	1546	18.86	1	8	9	44	116	0	0	0	2	110	1	0	0.00%	0	0	0	0.57	0	0	0	0	0	1	2	0
8	Mathias Brome	Wolf Pack (Ran)	LW/RW	52	11	31	42	0	8	0	50	114	181	64	140	6.08%	12	934	17.97	4	7	11	28	110	0	0	0	1	34	2	2	43.40%	53	0	0	0.90	0	0	0	0	0	1	1	1
9	Christoffer Ehn	Wolf Pack (Ran)	C/LW/RW	66	15	24	39	9	44	10	38	115	192	53	143	7.81%	23	1067	16.17	2	5	7	21	85	0	0	0	0	22	1	2	47.95%	561	0	1	0.73	0	0	0	0	0	2	0	1
10	Matt Martin	Rangers	LW	41	12	21	33	15	32	0	147	74	153	34	98	7.84%	7	816	19.92	0	7	7	17	91	0	0	0	0	73	2	2	39.47%	76	0	0	0.81	0	2	0	0	0	1	6	0
11	Samuel Bolduc	Rangers	D	61	11	22	33	22	117	15	168	50	83	24	53	13.25%	110	1308	21.45	3	5	8	22	129	0	0	0	2	97	2	0	0.00%	0	0	0	0.50	0	0	2	1	0	1	0	1
12	Bode Wilde	Wolf Pack (Ran)	D	54	10	18	28	2	45	5	113	50	114	37	53	8.77%	88	1087	20.13	4	5	9	45	129	0	0	0	3	120	1	0	0.00%	1	0	0	0.52	0	0	0	1	0	1	0	0
13	Justin Barron	Wolf Pack (Ran)	D	82	9	18	27	-36	58	10	198	80	103	22	44	8.74%	77	1122	13.69	1	1	2	11	23	0	0	0	0	14	0	1	0.00%	0	0	0	0.48	0	0	0	0	2	2	1	1
14	Kevin Czuczman	Wolf Pack (Ran)	D	82	8	16	24	-35	65	5	139	58	94	32	57	8.51%	144	1495	18.24	0	3	3	28	99	0	0	0	0	96	3	0	0.00%	1	0	0	0.32	0	0	1	0	0	0	1	3
15	Cale Fleury	Wolf Pack (Ran)	D	65	7	16	23	13	58	10	162	35	69	16	48	10.14%	91	1419	21.83	1	4	5	21	160	0	0	0	2	164	0	0	0.00%	0	0	0	0.32	0	0	0	1	1	1	2	1
16	Mike Vecchione	Wolf Pack (Ran)	C/RW	16	9	9	18	3	0	0	23	38	58	17	48	15.52%	7	321	20.09	1	4	5	7	38	0	0	0	1	43	0	0	58.17%	208	0	0	1.12	0	0	0	0	0	3	1	1
17	Tyler Moy	Wolf Pack (Ran)	C/LW/RW	51	7	10	17	-18	6	0	29	78	57	10	35	12.28%	12	855	16.78	0	0	0	0	2	0	0	0	0	76	0	2	48.10%	867	0	0	0.40	0	0	0	0	0	0	0	1
18	Tyce Thompson	Wolf Pack (Ran)	RW	23	8	8	16	1	33	5	40	28	82	20	47	9.76%	5	362	15.75	0	0	0	0	5	0	0	0	0	0	0	0	35.00%	20	0	0	0.88	0	0	0	0	0	1	0	0
19	Christian Jaros	Wolf Pack (Ran)	D	38	7	7	14	-11	32	0	98	33	58	16	34	12.07%	68	746	19.65	4	2	6	28	81	0	1	1	0	80	1	0	0.00%	0	0	0	0.38	0	0	0	0	0	0	0	0
20	Ty Emberson	Wolf Pack (Ran)	D	62	2	12	14	-33	0	0	17	36	25	8	14	8.00%	86	876	14.14	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50	1	0	0.00%	0	0	0	0.32	0	0	0	0	0	0	0	0
21	Cole Bardreau	Wolf Pack (Ran)	C	11	8	3	11	7	0	0	16	22	45	11	27	17.78%	2	199	18.18	1	0	1	6	24	0	1	1	2	38	1	0	53.69%	149	0	0	1.10	0	0	0	0	0	3	0	0
22	Sven Baertschi	Wolf Pack (Ran)	LW	11	6	5	11	4	2	0	14	19	39	10	32	15.38%	4	207	18.83	1	2	3	7	25	1	0	1	4	35	1	1	55.56%	18	1	0	1.06	0	0	0	0	0	0	2	0
23	Anton Karlsson	Wolf Pack (Ran)	D	51	2	6	8	-2	4	0	15	7	17	9	10	11.76%	20	264	5.18	0	1	1	1	10	0	0	0	0	25	1	0	0.00%	0	0	0	0.61	0	0	0	0	0	0	0	0
24	Brady Austin	Wolf Pack (Ran)	D	8	0	0	0	-3	2	0	2	4	1	1	1	0.00%	8	55	6.92	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1324	274	472	746	-159	801	75	2372	1905	3158	943	2180	8.68%	1036	23213	17.53	45	89	134	505	1945	1	3	4	23	1419	30	18	51.71%	4858	2	2	0.64	6	25	4	4	4	32	31	24

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	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Evan Cormier	Wolf Pack (Ran)	71	16	40	10	0.904	4.46	3779	4	281	2912	5	0.545	33	69	11	9	4	6
2	Carter Hutton	Wolf Pack (Ran)	11	6	5	0	0.918	3.25	590	2	32	389	2	0.000	0	11	0	0	0	2
3	Jeremy Swayman	Rangers	8	2	4	1	0.921	3.20	450	2	24	303	0	0.500	2	8	0	2	0	2
4	David Hrenak	Wolf Pack (Ran)	11	0	2	1	0.944	2.47	437	0	18	323	0	0.667	6	0	49	1	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			101	24	51	12	0.910	4.05	5257	8	355	3927	7	0.561	41	88	60	12	4	10

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	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Link
Anton Karlsson	Wolf Pack (Ran)	D	24	1996-08-03	Yes	187 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$	700,000$		Lien
Bode Wilde	Wolf Pack (Ran)	D	20	2000-01-24	No	192 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	778,333$	77,833$	0$	No	778,333$	778,333$		Lien
Brady Austin	Wolf Pack (Ran)	D	27	1993-06-16	No	230 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	85,000$	0$	No	850,000$			Lien
Cale Fleury	Wolf Pack (Ran)	D	21	1998-11-18	No	213 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	771,666$	77,167$	0$	No				Lien
Carter Hutton	Wolf Pack (Ran)	G	34	1985-12-18	No	208 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	2,400,000$	260,000$	0$	No	2,200,000$			Lien
Christian Jaros	Wolf Pack (Ran)	D	24	1996-04-01	No	222 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	730,000$	73,000$	0$	No				Lien
Christoffer Ehn	Wolf Pack (Ran)	C/LW/RW	24	1996-04-05	No	181 Lbs	6 ft3	No	Yes	No	2	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$			Lien
Cliff Pu	Wolf Pack (Ran)	C/RW	22	1998-06-02	No	185 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No				Lien
Cole Bardreau	Wolf Pack (Ran)	C	27	1993-07-22	No	185 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	650,000$	0$	No				Lien
Daniel Sedin (contrat à 1 volet)	Wolf Pack (Ran)	LW	40	1980-09-26	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	6,000,000$	6,000,000$	0$	No				Lien
David Hrenak	Wolf Pack (Ran)	G	22	1998-05-05	Yes	181 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	820,000$	82,000$	0$	No	820,000$	820,000$	820,000$	Lien
Dominik Simon	Wolf Pack (Ran)	LW/RW	26	1994-08-08	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	6,700,000$	670,000$	0$	No	6,700,000$	6,700,000$		Lien
Evan Cormier	Wolf Pack (Ran)	G	22	1997-11-06	Yes	200 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No				Lien
Hunter Shinkaruk	Wolf Pack (Ran)	LW	25	1994-10-13	No	181 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	90,000$	0$	No	900,000$			Lien
Jacob Perreault	Wolf Pack (Ran)	C/RW	18	2002-04-15	Yes	192 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$		Lien
Jonne Tammela	Wolf Pack (Ran)	LW/RW	23	1997-08-05	Yes	186 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	716,112$	71,611$	0$	No				Lien
Justin Barron	Wolf Pack (Ran)	D	18	2001-11-15	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$		Lien
Juuso Riikola	Wolf Pack (Ran)	D	26	1993-11-09	No	189 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	85,000$	0$	No	850,000$			Lien
Karel Vejmelka	Wolf Pack (Ran)	G	24	1996-05-25	Yes	202 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	740,000$	74,000$	0$	No	740,000$			Lien
Kevin Czuczman	Wolf Pack (Ran)	D	29	1991-01-09	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$			Lien
Mathias Brome	Wolf Pack (Ran)	LW/RW	26	1994-07-28	No	183 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$	925,000$	Lien
Matt Luff	Wolf Pack (Ran)	RW	23	1997-05-05	No	196 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$			Lien
Max Zimmer	Wolf Pack (Ran)	LW	22	1997-10-29	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No				Lien
Mike Vecchione	Wolf Pack (Ran)	C/RW	27	1993-02-25	No	194 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	950,000$	95,000$	0$	No	950,000$	950,000$		Lien
Sven Baertschi	Wolf Pack (Ran)	LW	28	1992-10-04	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	1,800,000$	1,800,000$	0$	No				Lien
Ty Emberson	Wolf Pack (Ran)	D	20	2000-05-03	Yes	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Pro & Farm	853,333$	85,333$	0$	No	853,333$	853,333$	853,333$
Tyce Thompson	Wolf Pack (Ran)	RW	21	1999-07-11	Yes	178 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	912,500$	91,250$	0$	No	912,500$			Lien
Tyler Moy	Wolf Pack (Ran)	C/LW/RW	25	1995-07-18	Yes	194 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	650,000$	650,000$		Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
28	24.57	194 Lbs	6 ft1	2.14	1,274,623$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Sven Baertschi	Jacob Perreault	Mike Vecchione	40	1	2	2
2	Mathias Brome		Tyce Thompson	30	1	2	2
3	Dominik Simon	Cliff Pu	Cole Bardreau	20	1	2	2
4		Jacob Perreault	Matt Luff	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Christian Jaros	Cale Fleury	40	1	2	2
2	Bode Wilde	Juuso Riikola	30	1	2	2
3	Kevin Czuczman	Justin Barron	20	1	2	2
4	Christian Jaros	Cale Fleury	10	1	2	2

Attaque en svantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Sven Baertschi	Cole Bardreau	Mike Vecchione	60	1	2	2
2	Mathias Brome	Mike Vecchione	Cliff Pu	40	1	2	2

Défense en svantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Christian Jaros	Cale Fleury	60	1	2	2
2	Bode Wilde	Juuso Riikola	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Cole Bardreau	Sven Baertschi	60	1	2	2
2	Mike Vecchione	Mathias Brome	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Christian Jaros	Cale Fleury	60	1	2	2
2	Bode Wilde	Juuso Riikola	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Cole Bardreau	60	1	2	2	Christian Jaros	Cale Fleury	60	1	2	2
2	Mike Vecchione	40	1	2	2	Bode Wilde	Juuso Riikola	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Cole Bardreau	Sven Baertschi	60	1	2	2
2	Mike Vecchione	Mathias Brome	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Christian Jaros	Cale Fleury	60	1	2	2
2	Bode Wilde	Juuso Riikola	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Sven Baertschi	Cole Bardreau	Mike Vecchione	Christian Jaros	Cale Fleury

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Sven Baertschi	Cole Bardreau	Mike Vecchione	Christian Jaros	Cale Fleury

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Mike Vecchione, Cliff Pu, Jacob Perreault	Mike Vecchione, Cliff Pu	Mike Vecchione

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Juuso Riikola, Kevin Czuczman, Justin Barron	Juuso Riikola	Juuso Riikola, Kevin Czuczman

Tirs de pénalité
Sven Baertschi, Cole Bardreau, Mathias Brome, Dominik Simon, Mike Vecchione

Gardien
#1 : Carter Hutton, #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
1	Admirals	2	0	2	0	0	0	0	0	5	13	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	0	0.000	5	7	12	0	0	96	73	73	9	74	901	935	931	66	85	18	8	45	8	2	25.00%	3	1	66.67%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
2	Baby Hawks	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	2	0.500	8	13	21	0	0	96	73	73	9	84	901	935	931	66	88	33	12	45	4	1	25.00%	5	2	60.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
3	Bears	4	1	3	0	0	0	0	0	6	17	-11	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	1	10	-9	2	0.250	6	11	17	0	0	96	73	73	9	120	901	935	931	66	198	59	22	105	17	2	11.76%	11	3	72.73%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
4	Bruins	3	0	3	0	0	0	0	0	4	15	-11	2	0	2	0	0	0	0	0	3	10	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	4	6	10	0	0	96	73	73	9	88	901	935	931	66	150	33	20	68	8	1	12.50%	9	1	88.89%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
5	Cabaret Lady Mary Ann	3	1	2	0	0	0	0	0	14	16	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	2	0.333	14	24	38	0	0	96	73	73	9	129	901	935	931	66	139	37	12	78	8	2	25.00%	6	2	66.67%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
6	Caroline	4	3	1	0	0	0	0	0	20	15	5	2	2	0	0	0	0	0	0	10	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	10	9	1	6	0.750	20	33	53	0	0	96	73	73	9	167	901	935	931	66	143	38	23	99	12	3	25.00%	9	3	66.67%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
7	Chiefs	2	0	1	0	0	1	0	0	6	11	-5	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	0.250	6	11	17	0	0	96	73	73	9	49	901	935	931	66	105	28	12	39	3	1	33.33%	6	0	100.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
8	Chill	2	0	2	0	0	0	0	0	4	11	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	0	0.000	4	6	10	0	0	96	73	73	9	58	901	935	931	66	75	21	10	41	6	2	33.33%	5	1	80.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
9	Comets	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0.000	3	6	9	0	0	96	73	73	9	56	901	935	931	66	87	18	6	35	9	0	0.00%	3	1	66.67%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
10	Cougars	3	0	1	0	0	0	1	1	12	16	-4	2	0	1	0	0	0	0	1	7	12	-5	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	3	0.500	12	19	31	0	0	96	73	73	9	96	901	935	931	66	153	44	8	59	12	3	25.00%	4	2	50.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
11	Crunch	3	3	0	0	0	0	0	0	12	7	5	2	2	0	0	0	0	0	0	8	5	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	6	1.000	12	21	33	0	0	96	73	73	9	114	901	935	931	66	120	34	16	84	5	1	20.00%	8	2	75.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
12	Heat	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0.500	5	8	13	0	0	96	73	73	9	60	901	935	931	66	72	24	4	47	2	0	0.00%	2	0	100.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
13	Jayhawks	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	3	5	8	0	0	96	73	73	9	58	901	935	931	66	101	23	8	54	7	0	0.00%	4	1	75.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
14	Las Vegas	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.500	6	11	17	0	0	96	73	73	9	65	901	935	931	66	105	22	12	41	5	1	20.00%	5	1	80.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
15	Manchots	4	0	3	0	0	0	0	1	10	16	-6	2	0	1	0	0	0	0	1	6	8	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0.125	10	18	28	0	0	96	73	73	9	115	901	935	931	66	151	33	40	93	8	4	50.00%	20	4	80.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
16	Marlies	3	0	1	0	0	1	0	1	11	15	-4	2	0	0	0	0	1	0	1	9	11	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.333	11	18	29	0	0	96	73	73	9	111	901	935	931	66	133	40	14	67	6	3	50.00%	7	2	71.43%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
17	Minnesota	2	0	2	0	0	0	0	0	6	12	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0.000	6	10	16	0	0	96	73	73	9	78	901	935	931	66	112	24	22	56	3	0	0.00%	10	6	40.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
18	Monarchs	2	2	0	0	0	0	0	0	11	9	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	4	1.000	11	19	30	0	0	96	73	73	9	92	901	935	931	66	92	17	30	51	5	1	20.00%	8	1	87.50%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
19	Monsters	4	1	2	0	0	0	0	1	13	13	0	2	1	0	0	0	0	0	1	8	5	3	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	3	0.375	13	24	37	0	0	96	73	73	9	142	901	935	931	66	205	62	28	98	13	0	0.00%	14	2	85.71%	1	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
20	Monsters	2	0	0	0	0	0	0	2	4	6	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	2	0.500	4	7	11	0	0	96	73	73	9	73	901	935	931	66	80	36	8	40	5	1	20.00%	4	0	100.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
21	Oceanics	2	0	2	0	0	0	0	0	7	13	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	0	0.000	7	12	19	0	0	96	73	73	9	60	901	935	931	66	92	28	12	57	9	5	55.56%	6	4	33.33%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
22	Oil Kings	2	1	0	0	0	0	0	1	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	3	0.750	5	9	14	0	0	96	73	73	9	55	901	935	931	66	78	26	6	35	3	1	33.33%	3	1	66.67%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
23	Phantoms	4	1	1	0	1	0	0	1	11	11	0	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	2	0	0	0	1	0	0	1	6	6	0	5	0.625	11	21	32	0	0	96	73	73	9	152	901	935	931	66	193	56	24	86	15	1	6.67%	12	2	83.33%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
24	Rocket	3	0	3	0	0	0	0	0	8	14	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	0	0.000	8	15	23	0	0	96	73	73	9	84	901	935	931	66	138	41	28	74	7	2	28.57%	13	4	69.23%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
25	Senators	3	0	2	0	0	0	0	1	9	13	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0	1	0	0	0	0	1	7	9	-2	1	0.167	9	15	24	0	0	96	73	73	9	95	901	935	931	66	129	33	50	57	5	2	40.00%	15	4	73.33%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
26	Sharks	2	0	2	0	0	0	0	0	4	12	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	8	-7	0	0.000	4	5	9	0	0	96	73	73	9	53	901	935	931	66	110	33	24	42	6	2	33.33%	12	4	66.67%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
27	Sound Tigers	4	0	4	0	0	0	0	0	10	20	-10	2	0	2	0	0	0	0	0	4	12	-8	2	0	2	0	0	0	0	0	6	8	-2	0	0.000	10	19	29	0	0	96	73	73	9	144	901	935	931	66	215	75	19	81	13	1	7.69%	6	2	66.67%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
28	Spiders	4	0	3	0	1	0	0	0	11	20	-9	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	2	0	1	0	1	0	0	0	6	9	-3	2	0.250	11	21	32	0	0	96	73	73	9	121	901	935	931	66	177	55	16	82	15	0	0.00%	8	2	75.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
29	Stars	2	1	1	0	0	0	0	0	5	10	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	2	0.500	5	9	14	0	0	96	73	73	9	74	901	935	931	66	90	26	2	47	7	0	0.00%	1	1	0.00%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
30	Thunder	3	2	1	0	0	0	0	0	12	11	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	2	2	0	0	0	0	0	0	11	6	5	4	0.667	12	22	34	0	0	96	73	73	9	128	901	935	931	66	128	35	18	78	7	1	14.29%	9	2	77.78%	0	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
	Total	82	19	49	0	2	2	1	9	245	355	-110	41	12	22	0	0	2	0	5	128	171	-43	41	7	27	0	2	0	1	4	117	184	-67	55	0.335	245	425	670	0	0	96	73	73	9	2795	901	935	931	66	3744	1052	514	1884	233	43	18.45%	228	61	73.25%	1	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
	_Since Last GM Reset	82	19	49	0	2	2	1	9	245	355	-110	41	12	22	0	0	2	0	5	128	171	-43	41	7	27	0	2	0	1	4	117	184	-67	55	0.335	245	425	670	0	0	96	73	73	9	2795	901	935	931	66	3744	1052	514	1884	233	43	18.45%	228	61	73.25%	1	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
	_Vs Conference	46	7	31	0	2	1	0	5	128	209	-81	23	4	15	0	0	1	0	3	66	102	-36	23	3	16	0	2	0	0	2	62	107	-45	24	0.261	128	224	352	0	0	96	73	73	9	1553	901	935	931	66	2133	598	335	1051	141	27	19.15%	145	35	75.86%	1	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502
	_Vs Division	28	2	10	0	2	0	0	2	81	112	-31	14	2	5	0	0	0	0	1	43	54	-11	14	0	5	0	2	0	0	1	38	58	-20	10	0.179	81	147	228	0	0	96	73	73	9	961	901	935	931	66	1282	378	172	644	93	11	11.83%	80	18	77.50%	1	1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%	1782	1213	2145	606	1050	502

			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
82	55	W1	245	425	670	2795	3744	1052	514	1884	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	19	49	2	2	1	9	245	355

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	12	22	0	2	0	5	128	171

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	7	27	2	0	1	4	117	184

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	5	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
233	43	18.45%	228	61	73.25%	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
901	935	931	66	96	73	73	9

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
1194	2720	43.90%	1302	3160	41.20%	630	1413	44.59%

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
1782	1213	2145	606	1050	502

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 - 2021-10-13	6	Oceanics	5	Wolf Pack	4	L			Sommaire du match
4 - 2021-10-15	20	Wolf Pack	5	Senators	6	L			Sommaire du match
11 - 2021-10-22	61	Oil Kings	1	Wolf Pack	3	W			Sommaire du match
16 - 2021-10-27	100	Wolf Pack	4	Spiders	3	W	X		Sommaire du match
17 - 2021-10-28	109	Wolf Pack	0	Bears	5	L			Sommaire du match
19 - 2021-10-30	124	Comets	4	Wolf Pack	3	L			Sommaire du match
21 - 2021-11-01	136	Jayhawks	4	Wolf Pack	2	L			Sommaire du match
23 - 2021-11-03	147	Crunch	2	Wolf Pack	4	W			Sommaire du match
26 - 2021-11-06	175	Bruins	6	Wolf Pack	1	L			Sommaire du match
28 - 2021-11-08	181	Thunder	5	Wolf Pack	1	L			Sommaire du match
32 - 2021-11-12	205	Wolf Pack	1	Chill	6	L			Sommaire du match
34 - 2021-11-14	221	Senators	4	Wolf Pack	2	L			Sommaire du match
36 - 2021-11-16	235	Cougars	5	Wolf Pack	4	L	X	X	Sommaire du match
37 - 2021-11-17	241	Wolf Pack	4	Caroline	6	L			Sommaire du match
40 - 2021-11-20	263	Cabaret Lady Mary Ann	7	Wolf Pack	6	L			Sommaire du match
42 - 2021-11-22	274	Manchots	5	Wolf Pack	4	L	X	X	Sommaire du match
44 - 2021-11-24	287	Wolf Pack	4	Thunder	3	W			Sommaire du match
46 - 2021-11-26	306	Wolf Pack	5	Cabaret Lady Mary Ann	7	L			Sommaire du match
50 - 2021-11-30	332	Bears	5	Wolf Pack	0	L			Sommaire du match
52 - 2021-12-02	347	Wolf Pack	2	Senators	3	L	X	X	Sommaire du match
53 - 2021-12-03	354	Wolf Pack	2	Rocket	4	L			Sommaire du match
55 - 2021-12-05	366	Minnesota	6	Wolf Pack	2	L			Sommaire du match
57 - 2021-12-07	381	Caroline	4	Wolf Pack	6	W			Sommaire du match
59 - 2021-12-09	391	Wolf Pack	1	Bruins	5	L			Sommaire du match
60 - 2021-12-10	403	Wolf Pack	2	Spiders	6	L			Sommaire du match
62 - 2021-12-12	420	Las Vegas	5	Wolf Pack	1	L			Sommaire du match
65 - 2021-12-15	444	Wolf Pack	2	Monsters	3	L			Sommaire du match
66 - 2021-12-16	448	Rocket	5	Wolf Pack	2	L			Sommaire du match
68 - 2021-12-18	465	Wolf Pack	5	Las Vegas	2	W			Sommaire du match
70 - 2021-12-20	483	Wolf Pack	6	Monarchs	5	W			Sommaire du match
72 - 2021-12-22	498	Wolf Pack	1	Sharks	8	L			Sommaire du match
74 - 2021-12-24	503	Wolf Pack	2	Admirals	7	L			Sommaire du match
76 - 2021-12-26	520	Chill	5	Wolf Pack	3	L			Sommaire du match
80 - 2021-12-30	550	Marlies	5	Wolf Pack	4	L	X	X	Sommaire du match
82 - 2022-01-01	565	Admirals	6	Wolf Pack	3	L			Sommaire du match
83 - 2022-01-02	574	Wolf Pack	3	Phantoms	4	L	X	X	Sommaire du match
87 - 2022-01-06	584	Caroline	2	Wolf Pack	4	W			Sommaire du match
88 - 2022-01-07	594	Wolf Pack	2	Marlies	4	L			Sommaire du match
91 - 2022-01-10	624	Wolf Pack	2	Oil Kings	3	L	X	X	Sommaire du match
93 - 2022-01-12	635	Wolf Pack	2	Heat	5	L			Sommaire du match
95 - 2022-01-14	651	Wolf Pack	0	Comets	2	L			Sommaire du match
98 - 2022-01-17	666	Monsters	2	Wolf Pack	1	L	X	X	Sommaire du match
100 - 2022-01-19	682	Spiders	5	Wolf Pack	1	L			Sommaire du match
102 - 2022-01-21	698	Wolf Pack	2	Chiefs	6	L			Sommaire du match
104 - 2022-01-23	710	Sound Tigers	5	Wolf Pack	2	L			Sommaire du match
107 - 2022-01-26	730	Wolf Pack	2	Sound Tigers	3	L			Sommaire du match
110 - 2022-01-29	758	Monsters	4	Wolf Pack	3	L	X	X	Sommaire du match
112 - 2022-01-31	762	Sound Tigers	7	Wolf Pack	2	L			Sommaire du match
122 - 2022-02-10	785	Cougars	7	Wolf Pack	3	L			Sommaire du match
123 - 2022-02-11	797	Wolf Pack	5	Cougars	4	W	X	X	Sommaire du match
125 - 2022-02-13	810	Stars	3	Wolf Pack	4	W			Sommaire du match
127 - 2022-02-15	825	Marlies	6	Wolf Pack	5	L	X		Sommaire du match
129 - 2022-02-17	840	Crunch	3	Wolf Pack	4	W			Sommaire du match
131 - 2022-02-19	857	Monarchs	4	Wolf Pack	5	W			Sommaire du match
133 - 2022-02-21	872	Wolf Pack	3	Oceanics	8	L			Sommaire du match
135 - 2022-02-23	887	Wolf Pack	4	Minnesota	6	L			Sommaire du match
136 - 2022-02-24	893	Wolf Pack	3	Monsters	5	L			Sommaire du match
138 - 2022-02-26	907	Bruins	4	Wolf Pack	2	L			Sommaire du match
141 - 2022-03-01	927	Wolf Pack	2	Baby Hawks	7	L			Sommaire du match
143 - 2022-03-03	942	Wolf Pack	6	Caroline	3	W			Sommaire du match
144 - 2022-03-04	953	Sharks	4	Wolf Pack	3	L			Sommaire du match
147 - 2022-03-07	971	Wolf Pack	4	Sound Tigers	5	L			Sommaire du match
149 - 2022-03-09	985	Wolf Pack	4	Rocket	5	L			Sommaire du match
150 - 2022-03-10	994	Wolf Pack	3	Phantoms	2	W	X		Sommaire du match
152 - 2022-03-12	1011	Phantoms	1	Wolf Pack	3	W			Sommaire du match
154 - 2022-03-14	1021	Chiefs	5	Wolf Pack	4	L	X		Sommaire du match
156 - 2022-03-16	1036	Bears	2	Wolf Pack	5	W			Sommaire du match
158 - 2022-03-18	1056	Spiders	6	Wolf Pack	4	L			Sommaire du match
161 - 2022-03-21	1076	Wolf Pack	1	Stars	7	L			Sommaire du match
162 - 2022-03-22	1081	Wolf Pack	3	Monsters	4	L	X	X	Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
165 - 2022-03-25	1107	Wolf Pack	1	Jayhawks	2	L			Sommaire du match
167 - 2022-03-27	1119	Heat	2	Wolf Pack	3	W			Sommaire du match
169 - 2022-03-29	1133	Manchots	3	Wolf Pack	2	L			Sommaire du match
171 - 2022-03-31	1146	Wolf Pack	3	Manchots	5	L			Sommaire du match
173 - 2022-04-02	1165	Wolf Pack	4	Crunch	2	W			Sommaire du match
175 - 2022-04-04	1178	Monsters	1	Wolf Pack	5	W			Sommaire du match
177 - 2022-04-06	1194	Wolf Pack	1	Bears	5	L			Sommaire du match
179 - 2022-04-08	1211	Wolf Pack	7	Thunder	3	W			Sommaire du match
181 - 2022-04-10	1225	Wolf Pack	3	Cabaret Lady Mary Ann	2	W			Sommaire du match
183 - 2022-04-12	1239	Phantoms	4	Wolf Pack	2	L			Sommaire du match
184 - 2022-04-13	1247	Wolf Pack	1	Manchots	3	L			Sommaire du match
186 - 2022-04-15	1257	Baby Hawks	2	Wolf Pack	6	W			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	40	20
Assistance	63,323	27,248
Assistance PCT	77.22%	66.46%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2209 - 73.63%	75,070$	3,077,880$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
3,205,603$	5,173,944$	5,193,944$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
27,775$	3,222,562$	27	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	27,668$	0$

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

	Wolf Pack
	GP: 82 \| W: 22 \| L: 49 \| OTL: 11 \| P: 55 GF: 245 \| GA: 355 \| PP%: 18.45% \| PK%: 73.25% DG: Jonathan Laroche \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 53