San Jose
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Centre de jeu
	Sharks 50-23-9, 109pts	4	FINAL	3	Heat 35-40-7, 77pts

Team Stats
W3	Streak	L1
28-9-4	Home Record	19-17-5
22-14-5	Away Record	16-23-2
8-2-0	Last 10 Games	5-4-1
4.02	Buts par match	3.50
3.56	Buts contre par match	3.76
19.78%	Pourcentage en avantage numérique	23.53%
75.69%	Pourcentage en désavantage numérique	78.33%

Sharks
50-23-9, 109pts

FINAL

Oil Kings
46-24-12, 104pts

Team Stats
W3	Streak	L1
28-9-4	Home Record	23-12-6
22-14-5	Away Record	23-12-6
8-2-0	Last 10 Games	7-3-0
4.02	Buts par match	3.56
3.56	Buts contre par match	3.02
19.78%	Pourcentage en avantage numérique	20.47%
75.69%	Pourcentage en désavantage numérique	87.25%

Meneurs d'équipe
	Buts Samuel Fagemo 60	Passes Nolan Patrick 80

	Points Nolan Patrick 130	Plus/Moins Nolan Patrick 30

	Victoires Pheonix Copley 47	Pourcentage d’arrêts Malcolm Subban 0.936

Statistiques d’équipe
Buts pour 330 4.02 GFG	Tirs pour 3694 45.05 Avg	Pourcentage en avantage numérique 19.8% 54 GF	Début de zone offensive 42.4%
Buts contre 292 3.56 GAA	Tirs contre 3164 38.59 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 75.7%% 44 GA	Début de la zone défensive 39.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Marc-Andre Bois
	Division	Atlantique
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	1,897
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	22
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	43 / 50
	Espoirs	18

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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	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Cooper Marody	X		X		100.00	69	67	72	66	67	71	72	68	80	66	66	63	63	44	44	0	50	62	0	24	1	750,000$
2	Nolan Patrick	X		X		100.00	75	44	91	79	73	59	64	72	72	65	58	64	25	54	54	0	50	62	0	23	1	750,000$
3	Matthew Phillips	X		X		100.00	64	53	91	63	53	65	65	68	80	64	69	60	66	44	44	0	50	60	0	23	1	600,000$
4	Samuel Fagemo (R)		X	X		100.00	73	69	82	70	69	72	75	62	50	54	67	63	64	44	44	0	50	60	0	21	2	795,000$
5	Tyler Benson		X			100.00	81	44	82	67	70	52	67	62	25	53	56	60	25	47	47	0	50	57	0	23	1	792,500$
6	Michal Teply (R)		X	X		100.00	79	71	96	63	71	59	59	59	50	56	58	65	55	44	44	0	50	57	0	20	2	825,833$
7	Alex Turcotte (R)	X				100.00	75	43	91	74	67	59	61	56	52	50	55	63	25	44	44	0	50	56	0	20	2	925,000$
8	Austin Wagner		X	X		100.00	63	69	49	62	69	64	67	57	50	47	60	61	57	59	59	0	50	56	0	24	1	722,000$
9	Otto Somppi	X				100.00	77	71	90	67	71	59	60	55	69	59	47	63	45	44	44	0	50	56	0	23	1	600,000$
10	Josh Wilkins	X				100.00	79	73	98	63	66	62	59	52	68	45	51	67	47	44	44	0	50	55	0	24	2	925,002$
11	Jordy Bellerive	X				100.00	66	69	58	63	69	65	68	54	68	56	48	58	46	44	44	0	50	55	0	22	3	733,333$
12	Cam Dineen				X	100.00	67	42	95	66	66	68	64	61	25	55	47	78	25	47	47	0	50	62	0	23	1	1,060,000$
13	Reilly Walsh				X	100.00	75	68	92	67	68	73	78	56	25	52	46	63	44	44	44	0	50	60	0	22	2	700,000$
14	Wyatt Kalynuk				X	100.00	69	68	71	72	68	66	69	55	25	49	46	60	44	46	46	0	50	58	0	24	3	925,000$
15	Helge Grans (R)				X	100.00	82	77	95	60	77	52	52	53	25	46	46	65	44	44	44	0	50	57	0	19	4	847,500$
16	Anttoni Honka (R)				X	100.00	45	39	99	68	65	70	95	49	25	51	38	46	40	58	58	0	50	55	0	20	4	700,000$
17	Brennan Menell				X	100.00	67	64	75	70	64	46	46	49	25	43	40	57	38	44	44	0	50	53	0	24	1	825,000$
Rayé
1	Demetrios Koumontzis (R)		X			100.00	47	44	80	64	64	45	58	36	49	32	33	42	36	50	50	0	50	44	0	21	3	650,000$
2	Henry Thrun (R)				X	100.00	49	45	99	65	71	58	75	45	25	48	34	47	36	54	54	0	50	53	0	20	4	650,000$
3	Marshall Warren (R)				X	100.00	42	34	99	66	59	56	77	38	25	37	32	41	34	54	54	0	50	49	0	20	4	560,000$
4	John St-Ivany (R)				X	100.00	46	41	88	63	64	42	54	32	25	31	27	43	29	54	54	0	50	46	0	22	3	650,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	66	57	85	67	67	60	66	54	45	50	49	59	42	48	48	0	50	56

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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	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Pheonix Copley	100.00	58	47	59	82	61	60	61	65	63	63	30	46	46	0	50	60	0	29	1	777,777$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	58	47	59	82	61	60	61	65	63	63	30	46	46	0	50	60

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	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FL	FT	S1	S2	S3
1	Nolan Patrick	Sharks (San)	C/RW	80	50	80	130	30	39	5	143	363	543	148	400	9.21%	50	1873	23.41	3	12	15	71	230	0	1	1	4	140	9	3	55.20%	2136	0	0	1.39	2	8	0	1	9	13	6
2	Samuel Fagemo	Sharks (San)	LW/RW	80	60	59	119	29	51	15	171	207	572	174	424	10.49%	52	1717	21.46	5	10	15	98	248	0	1	1	0	55	11	4	43.18%	176	1	4	1.39	1	7	1	2	14	5	2
3	Cam Dineen	Sharks (San)	D	80	21	76	97	3	28	0	177	152	240	76	185	8.75%	188	1827	22.84	8	14	22	115	257	1	1	2	1	143	3	2	0.00%	0	0	0	1.06	0	0	0	0	2	7	9
4	Matthew Phillips	Sharks (San)	C/RW	80	27	61	88	-7	12	0	40	253	378	127	281	7.14%	33	1535	19.19	7	14	21	62	202	1	1	2	3	44	2	2	57.84%	2116	0	0	1.15	1	6	0	0	3	3	2
5	Michal Teply	Sharks (San)	LW/RW	80	39	35	74	-9	50	20	133	127	346	83	275	11.27%	34	1460	18.25	10	11	21	61	198	0	0	0	0	7	5	3	42.11%	114	0	2	1.01	1	3	0	4	3	7	7
6	Alex Turcotte	Sharks (San)	C	80	28	44	72	-12	22	0	134	163	349	84	221	8.02%	31	1557	19.47	8	11	19	63	198	0	0	0	0	0	4	3	42.54%	268	0	0	0.92	0	0	0	0	3	4	4
7	Otto Somppi	Sharks (San)	C	80	15	45	60	8	22	10	67	233	219	62	160	6.85%	46	1256	15.71	0	2	2	7	25	0	0	0	0	2	3	3	56.88%	1512	0	0	0.95	0	0	2	0	2	3	3
8	Tyler Benson	Sharks (San)	LW	80	30	29	59	7	38	0	113	161	335	85	226	8.96%	43	1318	16.48	2	3	5	13	42	0	0	0	3	33	6	3	36.69%	139	0	1	0.90	0	0	0	0	4	3	1
9	Reilly Walsh	Sharks (San)	D	80	11	41	52	5	65	5	214	83	131	43	93	8.40%	131	1478	18.48	5	13	18	63	194	0	0	0	0	102	1	0	0.00%	1	0	0	0.70	0	0	0	1	2	0	7
10	Jordy Bellerive	Sharks (San)	C	80	15	37	52	13	27	5	104	136	212	72	149	7.08%	31	1313	16.42	0	1	1	0	4	0	1	1	2	72	1	0	56.86%	153	0	0	0.79	0	1	0	0	2	3	2
11	Anttoni Honka	Sharks (San)	D	80	4	17	21	15	12	0	20	35	38	19	35	10.53%	57	1468	18.36	3	6	9	24	186	0	0	0	0	107	1	0	0.00%	0	0	0	0.29	0	0	0	0	0	0	0
12	Noah Cates	San Jose	LW	11	13	7	20	12	2	0	24	26	90	11	42	14.44%	8	261	23.77	1	0	1	5	23	2	0	2	6	31	0	1	39.05%	105	1	2	1.53	0	2	0	0	2	2	0
13	Riley Stillman	San Jose	D	5	0	4	4	-1	10	0	16	4	12	5	7	0.00%	10	114	22.81	0	0	0	10	18	0	0	0	0	13	0	0	0.00%	0	0	0	0.70	0	0	0	0	0	0	0
14	Henry Thrun	Sharks (San)	D	13	1	3	4	1	2	0	20	4	4	1	1	25.00%	8	155	11.94	1	0	1	1	1	0	0	0	0	5	0	0	0.00%	0	0	0	0.52	0	0	0	0	0	0	0
15	Marshall Warren	Sharks (San)	D	13	0	1	1	-3	0	0	7	3	1	0	2	0.00%	6	147	11.31	0	0	0	0	1	0	1	1	0	14	0	0	0.00%	0	0	0	0.14	0	0	0	0	0	0	0
16	John St-Ivany	Sharks (San)	D	13	0	0	0	-2	2	0	8	0	2	0	3	0.00%	10	88	6.79	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0	0
17	Helge Grans	Sharks (San)	D	4	0	0	0	-5	24	10	8	2	6	1	2	0.00%	9	69	17.49	0	0	0	3	8	0	0	0	0	12	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	1	1	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				939	314	539	853	84	406	70	1399	1952	3478	991	2506	9.03%	747	17642	18.79	53	97	150	596	1841	4	6	10	19	789	46	24	54.76%	6720	2	9	0.97	5	27	4	9	46	50	43

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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.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Pheonix Copley	Sharks (San)	74	47	18	5	0.909	3.35	4323	4	1	241	2650	2	1	0.786	28	74	76	3	3	2
2	Malcolm Subban	San Jose	2	1	1	0	0.936	2.50	120	0	0	5	78	0	0	0.00%	0	2	0	0	0	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			76	48	19	5	0.910	3.32	4443	4	1	246	2728	2	1		28	76	76	3	3	3

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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.
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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
Alex Turcotte	Sharks (San)	C	20	2001-02-25	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien
Anttoni Honka	Sharks (San)	D	20	2000-10-05	Yes	189 Lbs	5 ft10	No	No	No	4	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	700,000$	700,000$	Lien
Austin Wagner	Sharks (San)	LW/RW	24	1997-06-23	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	Yes	1	Pro & Farm	722,000$	0$	0$	No				Lien
Brennan Menell	Sharks (San)	D	24	1997-05-24	No	177 Lbs	5 ft11	No	No	Yes	1	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No				Lien
Cam Dineen	Sharks (San)	D	23	1998-06-18	No	183 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	1,060,000$	0$	0$	No				Lien
Cooper Marody	Sharks (San)	C/RW	24	1996-12-20	No	184 Lbs	6 ft0	No	No	Yes	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No				Lien
Demetrios Koumontzis	Sharks (San)	LW	21	2000-03-24	Yes	183 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	650,000$		Lien
Helge Grans	Sharks (San)	D	19	2002-05-10	Yes	205 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	847,500$	0$	0$	No	847,500$	847,500$	847,500$	Lien
Henry Thrun	Sharks (San)	D	20	2001-03-12	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	650,000$	650,000$	Lien
John St-Ivany	Sharks (San)	D	22	1999-07-22	Yes	170 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	650,000$		Lien
Jordy Bellerive	Sharks (San)	C	22	1999-05-02	No	195 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	733,333$	0$	0$	No	733,333$	733,333$		Lien
Josh Wilkins	Sharks (San)	C	24	1997-06-11	No	181 Lbs	5 ft11	No	No	Yes	2	Pro & Farm	925,002$	0$	0$	No	925,002$			Lien
Marshall Warren	Sharks (San)	D	20	2001-04-20	Yes	163 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	560,000$	0$	0$	No	560,000$	560,000$	560,000$	Lien
Matthew Phillips	Sharks (San)	C/RW	23	1998-04-06	No	150 Lbs	5 ft7	No	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Michal Teply	Sharks (San)	LW/RW	20	2001-05-27	Yes	187 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	825,833$	0$	0$	No	825,833$			Lien
Nolan Patrick	Sharks (San)	C/RW	23	1998-09-19	No	198 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No				Lien
Otto Somppi	Sharks (San)	C	23	1998-01-12	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Pheonix Copley (contrat à 1 volet)	Sharks (San)	G	29	1992-01-18	No	198 Lbs	6 ft4	No	No	Yes	1	Pro & Farm	777,777$	0$	0$	No				Lien
Reilly Walsh	Sharks (San)	D	22	1999-04-21	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$			Lien
Samuel Fagemo	Sharks (San)	LW/RW	21	2000-03-14	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	795,000$	0$	0$	No	795,000$			Lien
Tyler Benson	Sharks (San)	LW	23	1998-03-15	No	192 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	792,500$	0$	0$	No				Lien
Wyatt Kalynuk	Sharks (San)	D	24	1997-04-14	No	180 Lbs	6 ft1	No	No	Yes	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$		Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
22	22.32	185 Lbs	6 ft0	2.14	761,998$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Nolan Patrick	Samuel Fagemo	40	1	2	2
2	Michal Teply	Matthew Phillips	Alex Turcotte	30	1	2	2
3	Tyler Benson	Otto Somppi	Jordy Bellerive	20	1	2	2
4		Alex Turcotte	Nolan Patrick	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Cam Dineen	40	1	2	2
2	Reilly Walsh	Anttoni Honka	30	1	2	2
3			20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Nolan Patrick	Samuel Fagemo	60	1	2	2
2	Michal Teply	Matthew Phillips	Alex Turcotte	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Cam Dineen	60	1	2	2
2	Reilly Walsh	Anttoni Honka	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1		Nolan Patrick	60	1	2	2
2	Samuel Fagemo	Matthew Phillips	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Cam Dineen	60	1	2	2
2	Reilly Walsh	Anttoni Honka	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2		Cam Dineen	60	1	2	2
2	Nolan Patrick	40	1	2	2	Reilly Walsh	Anttoni Honka	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1		Nolan Patrick	60	1	2	2
2	Samuel Fagemo	Matthew Phillips	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Cam Dineen	60	1	2	2
2	Reilly Walsh	Anttoni Honka	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Nolan Patrick	Samuel Fagemo		Cam Dineen

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Nolan Patrick	Samuel Fagemo		Cam Dineen

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Tyler Benson, Otto Somppi, Jordy Bellerive	Tyler Benson, Otto Somppi	Jordy Bellerive

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, Nolan Patrick, Samuel Fagemo, Matthew Phillips, Michal Teply

Gardien
#1 : , #2 : Pheonix Copley

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , , , , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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
1	Admirals	4	3	1	0	0	0	0	0	20	16	4	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	12	7	5	6	0.750	20	36	56	0	0	133	104	88	7	151	1161	1264	1229	73	146	38	36	83	12	3	25.00%	13	1	92.31%	1	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
2	Baby Hawks	3	1	1	0	0	1	0	0	11	12	-1	2	1	0	0	0	1	0	0	8	7	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	3	0.500	11	17	28	0	0	133	104	88	7	117	1161	1264	1229	73	108	36	36	53	13	1	7.69%	7	2	71.43%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
3	Bears	2	2	0	0	0	0	0	0	11	4	7	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	4	1.000	11	18	29	0	0	133	104	88	7	90	1161	1264	1229	73	69	24	12	33	14	3	21.43%	5	0	100.00%	1	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
4	Bruins	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0.500	7	12	19	0	0	133	104	88	7	109	1161	1264	1229	73	69	16	8	41	8	2	25.00%	3	1	66.67%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
5	Cabaret Lady Mary Ann	2	2	0	0	0	0	0	0	14	6	8	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	4	1.000	14	22	36	0	0	133	104	88	7	163	1161	1264	1229	73	76	15	6	63	4	0	0.00%	3	1	66.67%	2	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
6	Caroline	2	1	0	0	1	0	0	0	11	9	2	1	0	0	0	1	0	0	0	7	6	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	11	22	33	0	0	133	104	88	7	122	1161	1264	1229	73	80	27	12	52	2	1	50.00%	5	1	80.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
7	Chiefs	3	1	0	0	0	0	1	1	12	9	3	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	1	0	0	0	0	0	1	9	7	2	5	0.833	12	19	31	0	0	133	104	88	7	120	1161	1264	1229	73	102	30	16	65	14	1	7.14%	8	2	75.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
8	Chill	3	0	1	0	0	2	0	0	15	19	-4	2	0	1	0	0	1	0	0	10	13	-3	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	2	0.333	15	26	41	1	0	133	104	88	7	192	1161	1264	1229	73	187	61	10	75	7	2	28.57%	5	2	60.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
9	Comets	4	1	2	0	0	0	0	1	14	14	0	2	1	1	0	0	0	0	0	7	5	2	2	0	1	0	0	0	0	1	7	9	-2	3	0.375	14	28	42	0	0	133	104	88	7	188	1161	1264	1229	73	146	53	22	88	17	2	11.76%	11	1	90.91%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
10	Cougars	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.500	6	10	16	0	0	133	104	88	7	94	1161	1264	1229	73	85	28	9	29	10	3	30.00%	2	1	50.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
11	Crunch	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	4	1.000	8	14	22	0	1	133	104	88	7	107	1161	1264	1229	73	64	26	8	44	4	1	25.00%	4	0	100.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
12	Heat	4	2	2	0	0	0	0	0	15	15	0	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	4	0.500	15	27	42	0	0	133	104	88	7	200	1161	1264	1229	73	139	50	15	96	12	2	16.67%	5	2	60.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
13	Jayhawks	3	2	0	0	0	0	1	0	17	13	4	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	2	2	0	0	0	0	0	0	11	8	3	6	1.000	17	27	44	0	0	133	104	88	7	145	1161	1264	1229	73	124	18	18	45	10	2	20.00%	8	2	75.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
14	Las Vegas	4	2	1	0	0	0	1	0	19	16	3	2	1	0	0	0	0	1	0	11	8	3	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	6	0.750	19	33	52	0	0	133	104	88	7	174	1161	1264	1229	73	169	47	17	62	15	4	26.67%	6	1	83.33%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
15	Manchots	2	1	0	0	0	0	0	1	7	7	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	3	0.750	7	12	19	0	0	133	104	88	7	80	1161	1264	1229	73	64	13	2	39	7	0	0.00%	1	0	100.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
16	Marlies	2	1	0	0	0	0	0	1	9	8	1	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	3	0.750	9	18	27	0	0	133	104	88	7	74	1161	1264	1229	73	91	28	4	53	5	1	20.00%	2	1	50.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
17	Minnesota	3	2	0	0	0	1	0	0	8	6	2	2	1	0	0	0	1	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	5	0.833	8	13	21	0	0	133	104	88	7	137	1161	1264	1229	73	99	23	8	68	6	2	33.33%	3	0	100.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
18	Monarchs	3	3	0	0	0	0	0	0	11	5	6	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	6	1.000	11	21	32	0	0	133	104	88	7	166	1161	1264	1229	73	102	37	12	65	10	2	20.00%	6	0	100.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
19	Monsters	2	1	1	0	0	0	0	0	8	10	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	0.500	8	16	24	0	0	133	104	88	7	72	1161	1264	1229	73	68	18	14	43	8	2	25.00%	6	2	66.67%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
20	Monsters	3	2	0	0	0	0	0	1	14	7	7	2	2	0	0	0	0	0	0	11	3	8	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	5	0.833	14	26	40	0	0	133	104	88	7	122	1161	1264	1229	73	95	37	27	50	18	5	27.78%	8	0	100.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
21	Oceanics	3	3	0	0	0	0	0	0	17	10	7	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	2	0	0	0	0	0	0	13	7	6	6	1.000	17	28	45	0	0	133	104	88	7	124	1161	1264	1229	73	112	39	16	73	9	3	33.33%	8	2	75.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
22	Oil Kings	4	3	1	0	0	0	0	0	13	8	5	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	6	0.750	13	24	37	1	0	133	104	88	7	199	1161	1264	1229	73	132	36	12	68	14	2	14.29%	5	1	80.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
23	Phantoms	2	1	1	0	0	0	0	0	10	8	2	1	1	0	0	0	0	0	0	8	5	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0.500	10	17	27	0	0	133	104	88	7	77	1161	1264	1229	73	75	17	12	33	4	0	0.00%	6	3	50.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
24	Rocket	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.500	7	12	19	0	0	133	104	88	7	80	1161	1264	1229	73	95	21	20	47	4	2	50.00%	5	2	60.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
25	Seattle	3	0	2	0	1	0	0	0	6	15	-9	2	0	1	0	1	0	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	0.333	6	11	17	0	0	133	104	88	7	106	1161	1264	1229	73	136	25	16	68	9	0	0.00%	8	4	50.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
26	Senators	2	0	2	0	0	0	0	0	4	10	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	4	7	11	0	0	133	104	88	7	70	1161	1264	1229	73	77	21	4	50	4	1	25.00%	2	0	100.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
27	Sound Tigers	2	1	1	0	0	0	0	0	9	10	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	2	0.500	9	16	25	0	0	133	104	88	7	87	1161	1264	1229	73	88	31	22	50	10	3	30.00%	10	4	60.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
28	Spiders	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	8	13	21	0	0	133	104	88	7	85	1161	1264	1229	73	82	22	15	47	9	2	22.22%	5	1	80.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
29	Stars	3	1	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0	2	0	0	0	0	0	2	9	-7	2	0.333	5	9	14	0	0	133	104	88	7	94	1161	1264	1229	73	121	28	18	60	5	0	0.00%	8	2	75.00%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
30	Thunder	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	6	11	17	0	0	133	104	88	7	74	1161	1264	1229	73	87	29	14	39	1	1	100.00%	7	3	57.14%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
31	Wolf Pack	2	1	1	0	0	0	0	0	8	10	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	2	0.500	8	15	23	0	0	133	104	88	7	75	1161	1264	1229	73	76	32	27	37	8	1	12.50%	6	2	66.67%	0	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
	Total	82	45	23	0	2	4	3	5	330	292	38	41	23	9	0	2	3	3	1	173	140	33	41	22	14	0	0	1	0	4	157	152	5	109	0.665	330	580	910	2	1	133	104	88	7	3694	1161	1264	1229	73	3164	926	468	1719	273	54	19.78%	181	44	75.69%	4	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
	_Since Last GM Reset	82	45	23	0	2	4	3	5	330	292	38	41	23	9	0	2	3	3	1	173	140	33	41	22	14	0	0	1	0	4	157	152	5	109	0.665	330	580	910	2	1	133	104	88	7	3694	1161	1264	1229	73	3164	926	468	1719	273	54	19.78%	181	44	75.69%	4	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
	_Vs Conference	35	21	10	0	0	2	0	2	150	135	15	17	12	3	0	0	1	0	1	78	63	15	18	9	7	0	0	1	0	1	72	72	0	46	0.657	150	266	416	1	0	133	104	88	7	1526	1161	1264	1229	73	1393	426	208	761	116	26	22.41%	85	22	74.12%	2	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516
	_Vs Division	16	8	2	0	0	2	0	1	61	55	6	8	3	1	0	0	1	0	1	30	27	3	8	5	1	0	0	1	0	0	31	28	3	19	0.594	61	106	167	0	1	133	104	88	7	771	1161	1264	1229	73	644	184	73	366	40	11	27.50%	28	9	67.86%	2	1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%	2009	1428	1924	591	1038	516

			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	109	W3	330	580	910	3694	3164	926	468	1719	2	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	45	23	2	4	3	5	330	292

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	23	9	2	3	3	1	173	140

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	22	14	0	1	0	4	157	152

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
8	2	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
273	54	19.78%	181	44	75.69%	4

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
1161	1264	1229	73	133	104	88	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
1719	3188	53.92%	1492	2947	50.63%	732	1385	52.85%

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
2009	1428	1924	591	1038	516

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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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
4 - 2022-10-10	1	Sharks	5	Chill	6	AL	X		Sommaire du match
5 - 2022-10-11	2	Chill	5	Sharks	4	BL	X		Sommaire du match
8 - 2022-10-14	24	Caroline	6	Sharks	7	BW	X		Sommaire du match
9 - 2022-10-15	38	Baby Hawks	3	Sharks	2	BL	X		Sommaire du match
12 - 2022-10-18	51	Sharks	5	Sound Tigers	7	AL			Sommaire du match
14 - 2022-10-20	64	Sharks	1	Wolf Pack	7	AL			Sommaire du match
16 - 2022-10-22	75	Sharks	4	Spiders	2	AW			Sommaire du match
17 - 2022-10-23	91	Sharks	2	Phantoms	3	AL			Sommaire du match
19 - 2022-10-25	107	Las Vegas	4	Sharks	5	BW	X	X	Sommaire du match
21 - 2022-10-27	119	Marlies	5	Sharks	4	BL	X	X	Sommaire du match
23 - 2022-10-29	128	Thunder	2	Sharks	3	BW			Sommaire du match
26 - 2022-11-01	158	Admirals	5	Sharks	3	BL			Sommaire du match
28 - 2022-11-03	173	Cabaret Lady Mary Ann	3	Sharks	8	BW			Sommaire du match
30 - 2022-11-05	188	Admirals	4	Sharks	5	BW			Sommaire du match
35 - 2022-11-10	218	Sharks	5	Chiefs	2	AW			Sommaire du match
36 - 2022-11-11	223	Sharks	1	Stars	4	AL			Sommaire du match
38 - 2022-11-13	239	Sharks	3	Minnesota	2	AW			Sommaire du match
40 - 2022-11-15	256	Sharks	4	Las Vegas	2	AW			Sommaire du match
42 - 2022-11-17	272	Cougars	3	Sharks	2	BL			Sommaire du match
44 - 2022-11-19	288	Wolf Pack	3	Sharks	7	BW			Sommaire du match
46 - 2022-11-21	299	Senators	4	Sharks	1	BL			Sommaire du match
48 - 2022-11-23	316	Sharks	2	Seattle	6	AL			Sommaire du match
50 - 2022-11-25	331	Monarchs	2	Sharks	4	BW			Sommaire du match
52 - 2022-11-27	344	Comets	4	Sharks	3	BL			Sommaire du match
54 - 2022-11-29	354	Sharks	5	Rocket	3	AW			Sommaire du match
55 - 2022-11-30	363	Sharks	5	Marlies	3	AW			Sommaire du match
58 - 2022-12-03	383	Sharks	3	Senators	6	AL			Sommaire du match
59 - 2022-12-04	395	Sharks	3	Crunch	0	AW			Sommaire du match
62 - 2022-12-07	418	Comets	1	Sharks	4	BW			Sommaire du match
64 - 2022-12-09	433	Sharks	5	Admirals	2	AW			Sommaire du match
68 - 2022-12-13	465	Jayhawks	5	Sharks	6	BW	X	X	Sommaire du match
72 - 2022-12-17	496	Sharks	3	Monarchs	1	AW			Sommaire du match
73 - 2022-12-18	501	Heat	3	Sharks	4	BW			Sommaire du match
75 - 2022-12-20	517	Heat	5	Sharks	4	BL			Sommaire du match
77 - 2022-12-22	532	Minnesota	2	Sharks	4	BW			Sommaire du match
82 - 2022-12-27	556	Sharks	3	Comets	4	AL	X	X	Sommaire du match
84 - 2022-12-29	573	Phantoms	5	Sharks	8	BW			Sommaire du match
86 - 2022-12-31	586	Sharks	1	Stars	5	AL			Sommaire du match
87 - 2023-01-01	592	Sharks	3	Baby Hawks	5	AL			Sommaire du match
92 - 2023-01-06	627	Sharks	7	Admirals	5	AW			Sommaire du match
93 - 2023-01-07	636	Bruins	3	Sharks	5	BW			Sommaire du match
96 - 2023-01-10	657	Sharks	6	Jayhawks	4	AW			Sommaire du match
97 - 2023-01-11	661	Sharks	4	Monarchs	2	AW			Sommaire du match
99 - 2023-01-13	676	Oil Kings	2	Sharks	4	BW			Sommaire du match
102 - 2023-01-16	697	Spiders	1	Sharks	4	BW			Sommaire du match
104 - 2023-01-18	716	Stars	2	Sharks	3	BW			Sommaire du match
107 - 2023-01-21	736	Sharks	2	Monsters	6	AL			Sommaire du match
108 - 2023-01-22	748	Sharks	2	Bruins	5	AL			Sommaire du match
110 - 2023-01-24	760	Sharks	4	Cougars	3	AW			Sommaire du match
113 - 2023-01-27	783	Sharks	4	Caroline	3	AW			Sommaire du match
114 - 2023-01-28	793	Sharks	3	Manchots	4	AL	X	X	Sommaire du match
124 - 2023-02-07	814	Sharks	3	Thunder	5	AL			Sommaire du match
126 - 2023-02-09	823	Sharks	6	Cabaret Lady Mary Ann	3	AW			Sommaire du match
129 - 2023-02-12	847	Sharks	5	Bears	1	AW			Sommaire du match
131 - 2023-02-14	863	Manchots	3	Sharks	4	BW			Sommaire du match
133 - 2023-02-16	877	Sharks	4	Las Vegas	6	AL			Sommaire du match
135 - 2023-02-18	893	Crunch	4	Sharks	5	BW			Sommaire du match
137 - 2023-02-20	904	Seattle	3	Sharks	4	BW	X		Sommaire du match
140 - 2023-02-23	929	Chill	8	Sharks	6	BL			Sommaire du match
142 - 2023-02-25	946	Baby Hawks	4	Sharks	6	BW			Sommaire du match
145 - 2023-02-28	967	Rocket	3	Sharks	2	BL			Sommaire du match
147 - 2023-03-02	983	Chiefs	2	Sharks	3	BW	X	X	Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
149 - 2023-03-04	992	Bears	3	Sharks	6	BW			Sommaire du match
151 - 2023-03-06	1006	Sharks	7	Oceanics	3	AW			Sommaire du match
152 - 2023-03-07	1019	Sharks	3	Monsters	4	AL	X	X	Sommaire du match
154 - 2023-03-09	1032	Sharks	4	Chiefs	5	AL	X	X	Sommaire du match
156 - 2023-03-11	1051	Minnesota	2	Sharks	1	BL	X		Sommaire du match
159 - 2023-03-14	1074	Monsters	4	Sharks	6	BW			Sommaire du match
161 - 2023-03-16	1090	Seattle	6	Sharks	0	BL			Sommaire du match
163 - 2023-03-18	1107	Sound Tigers	3	Sharks	4	BW			Sommaire du match
165 - 2023-03-20	1118	Sharks	3	Oil Kings	1	AW			Sommaire du match
168 - 2023-03-23	1145	Sharks	4	Comets	5	AL			Sommaire du match
170 - 2023-03-25	1154	Sharks	3	Heat	4	AL			Sommaire du match
173 - 2023-03-28	1185	Oceanics	3	Sharks	4	BW			Sommaire du match
175 - 2023-03-30	1199	Las Vegas	4	Sharks	6	BW			Sommaire du match
177 - 2023-04-01	1215	Sharks	5	Jayhawks	4	AW			Sommaire du match
180 - 2023-04-04	1239	Monsters	1	Sharks	5	BW			Sommaire du match
182 - 2023-04-06	1256	Monsters	2	Sharks	6	BW			Sommaire du match
184 - 2023-04-08	1259	Oil Kings	3	Sharks	1	BL			Sommaire du match
186 - 2023-04-10	1275	Sharks	6	Oceanics	4	AW			Sommaire du match
188 - 2023-04-12	1297	Sharks	4	Heat	3	AW			Sommaire du match
189 - 2023-04-13	1308	Sharks	5	Oil Kings	2	AW			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	1750	1250
Prix des billets	50	20
Assistance	43,684	34,092
Assistance PCT	60.88%	66.52%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	1897 - 63.23%	69,903$	2,866,040$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
1,637,986$	1,598,616$	1,598,616$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
8,414$	1,637,986$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	8,414$	0$

Sharks Leaders statistiques (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

Sharks 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

Sharks 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

Sharks Leaders statistiques (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

Sharks 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

	Sharks
	GP: 82 \| W: 50 \| L: 23 \| OTL: 9 \| P: 109 GF: 330 \| GA: 292 \| PP%: 19.78% \| PK%: 75.69% DG: Marc-Andre Bois \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 56