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Centre de jeu
	Sags 7-3-0, 14pts	4	FINAL	3	Minnesota 1-8-2, 4pts

Team Stats
W2	Séquence	L1
4-1-0	Fiche domicile	0-3-2
3-2-0	Fiche domicile	1-5-0
7-3-0	Derniers 10 matchs	1-7-2
5.30	Buts par match	3.45
4.40	Buts contre par match	5.91
33.33%	Pourcentage en avantage numérique	11.76%
65.22%	Pourcentage en désavantage numérique	74.29%

Monarchs
5-6-0, 10pts

FINAL

Sags
7-3-0, 14pts

Team Stats
L1	Séquence	W2
1-2-0	Fiche domicile	4-1-0
4-4-0	Fiche domicile	3-2-0
5-5-0	Derniers 10 matchs	7-3-0
3.82	Buts par match	5.30
5.45	Buts contre par match	4.40
10.53%	Pourcentage en avantage numérique	33.33%
66.67%	Pourcentage en désavantage numérique	65.22%

Spiders
7-1-2, 16pts

2025-10-30

Sags
7-3-0, 14pts

Statistiques d’équipe
W4	Séquence	W2
4-0-1	Fiche domicile	4-1-0
3-1-1	Fiche visiteur	3-2-0
7-1-2	10 derniers matchs	7-3-0
5.60	Buts par match	5.30
4.50	Buts contre par match	5.30
15.79%	Pourcentage en avantage numérique	33.33%
72.22%	Pourcentage en désavantage numérique	65.22%

Monsters
6-3-2, 14pts

2025-11-01

Sags
7-3-0, 14pts

Statistiques d’équipe
SOL1	Séquence	W2
2-1-2	Fiche domicile	4-1-0
4-2-0	Fiche visiteur	3-2-0
5-3-2	10 derniers matchs	7-3-0
5.00	Buts par match	5.30
3.64	Buts contre par match	5.30
48.48%	Pourcentage en avantage numérique	33.33%
82.76%	Pourcentage en désavantage numérique	65.22%

Cougars
2-5-3, 7pts

2025-11-02

Sags
7-3-0, 14pts

Statistiques d’équipe
OTL2	Séquence	W2
1-3-2	Fiche domicile	4-1-0
1-2-1	Fiche visiteur	3-2-0
2-5-3	10 derniers matchs	7-3-0
4.80	Buts par match	5.30
6.10	Buts contre par match	5.30
36.11%	Pourcentage en avantage numérique	33.33%
84.21%	Pourcentage en désavantage numérique	65.22%

Meneurs d'équipe
	Buts Matthew Phillips 12	Passes Rory Kerins 13

	Points Rory Kerins 19	Plus/Moins Philippe Daoust 6

	Victoires Aleksei Kolosov 6	Pourcentage d’arrêts Aleksei Kolosov 0.877

Statistiques d’équipe
Buts pour 53 5.30 GFG	Tirs pour 250 25.00 Avg	Pourcentage en avantage numérique 33.3% 7 GF	Début de zone offensive 31.2%
Buts contre 44 4.40 GAA	Tirs contre 287 28.70 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 65.2%% 8 GA	Début de la zone défensive 35.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Nick Gagnon
	Division	Atlantique
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	1,932
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	23
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	43 / 50
	Espoirs	12

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Matthew Phillips			X		100.00	57	40	77	75	56	72	69	67	44	65	61	67	68	64	52	0	50	64		0	26	2	660,000$
2	Rory Kerins (R)	X				100.00	61	41	73	70	63	64	62	64	62	62	62	60	65	51	50	0	50	61		0	22	1	846,667$
3	Zayde Wisdom (R)			X		100.00	63	43	68	64	64	64	62	60	57	57	55	58	60	51	50	0	50	58		0	22	1	797,500$
4	Ty Tullio (R)			X		100.00	59	43	67	65	62	63	62	60	42	57	53	55	59	51	50	0	50	57		0	22	1	833,333$
5	Michal Teply (R)		X			100.00	55	42	73	63	65	60	59	59	42	56	52	52	59	51	50	0	50	56		0	23	2	620,000$
6	Tucker Robertson (R)	X				100.00	60	41	71	63	63	61	58	57	41	52	53	54	58	50	50	0	50	56		0	21	2	870,000$
7	Philippe Daoust (R)	X				100.00	56	41	66	58	60	59	57	56	54	56	52	53	55	51	50	0	50	55		0	22	3	600,000$
8	Carter Savoie (R)		X			100.00	56	41	70	65	62	58	56	56	40	52	51	56	58	50	50	0	50	55		0	22	1	925,000$
9	Cameron Berg (R)	X				100.00	40	40	40	40	40	40	40	40	40	40	40	40	40	40	40	0	50	41		0	22	3	620,000$
10	Oliver Kylington				X	100.00	57	42	76	74	73	83	76	68	40	64	63	67	68	84	73	0	50	68	N	0	27	3	635,000$
11	Jack Thompson (R)				X	100.00	57	40	78	74	74	76	66	69	40	65	64	69	69	55	50	0	50	66		0	22	1	828,333$
12	Jack Matier (R)				X	100.00	65	41	70	63	67	60	57	56	40	53	52	64	57	50	50	0	50	59		0	21	2	801,667$
13	Jack Peart (R)				X	100.00	60	42	64	62	62	61	60	58	40	54	54	61	58	50	50	0	50	58		0	21	3	925,000$
14	Anttoni Honka (R)				X	100.00	50	40	68	67	60	52	53	56	38	53	48	63	58	50	50	0	50	57		0	24	1	700,000$
15	Calle Odelius (R)				X	100.00	55	41	67	61	61	61	60	59	40	57	54	53	58	50	50	0	50	57		0	20	3	815,000$
16	Dyllan Gill (R)				X	100.00	59	40	67	62	61	59	57	57	40	54	55	59	58	50	50	0	50	57		0	20	3	870,000$
17	Oscar Plandowski (R)				X	100.00	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	0	50	38		0	21	3	620,000$
Rayé
1	Ben Meyers (R)	X	X			100.00	62	41	75	68	69	73	67	66	62	63	62	61	65	60	50	0	50	63		0	25	1	912,500$
2	James Stefan (R)			X		100.00	55	40	68	62	59	61	59	57	40	53	54	53	57	50	50	0	50	55		0	21	3	870,000$
3	Jett Woo (R)				X	100.00	65	56	56	67	65	65	64	64	40	61	55	68	62	52	50	0	50	62		0	24	1	700,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	56	42	67	63	61	61	59	58	44	56	54	58	58	52	50	0	50	57

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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
1	Aleksei Kolosov (R)	100.00	72	67	66	72	70	68	64	64	69	69	65	52	50	0	50	62	0	22	2	925,000$
2	Chase Clark (R)	100.00	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	37	0	50	35	0	21	3	620,000$
Rayé
1	Dryden McKay	100.00	59	55	53	56	55	52	52	50	52	55	53	55	50	0	50	50	0	26	1	560,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	56	53	52	55	54	52	51	50	53	54	52	48	46	0	50	49

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

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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	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	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Rory Kerins	Sags (San)	C	8	6	13	19	4	4	0	9	14	30	8	24	20.00%	0	188	23.61	1	3	4	1	9	2	10	1	0	51.89%	185	11	10	0	0	2.01	0	0	0	0	3	0
2	Matthew Phillips	Sags (San)	RW	8	12	5	17	3	0	0	11	7	38	16	19	31.58%	4	193	24.21	3	1	4	4	9	0	13	1	0	58.06%	31	7	7	0	2	1.76	0	0	0	4	0	1
3	Michal Teply	Sags (San)	LW	8	3	7	10	6	7	5	11	7	11	2	4	27.27%	1	166	20.78	0	0	0	1	9	0	3	0	1	36.36%	11	1	5	0	0	1.20	0	0	1	1	0	0
4	Ty Tullio	Sags (San)	RW	8	5	3	8	2	7	5	9	8	20	2	6	25.00%	6	125	15.66	0	0	0	1	1	1	3	0	0	33.33%	3	5	4	0	0	1.28	0	0	1	0	1	0
5	Oliver Kylington	Sags (San)	D	8	1	6	7	5	12	10	4	14	13	6	6	7.69%	12	195	24.41	1	0	1	1	14	1	14	0	0	0%	0	8	8	0	0	0.72	0	1	1	0	1	0
6	Carter Savoie	Sags (San)	LW	8	4	2	6	3	9	5	8	3	17	5	7	23.53%	2	143	17.93	1	1	2	1	8	0	4	0	2	50.00%	6	1	2	0	0	0.84	1	0	0	1	0	0
7	Jack Thompson	Sags (San)	D	8	0	6	6	4	2	0	4	14	16	8	10	0%	11	202	25.33	0	2	2	1	14	0	13	0	0	0%	0	4	13	0	0	0.59	0	0	0	0	0	1
8	Zayde Wisdom	Sags (San)	RW	8	3	3	6	1	7	5	13	8	23	7	5	13.04%	7	151	18.95	0	0	0	1	7	0	4	1	0	33.33%	12	3	6	0	0	0.79	0	1	0	0	0	1
9	Tucker Robertson	Sags (San)	C	8	3	3	6	2	5	5	12	8	10	8	2	30.00%	3	140	17.58	0	0	0	0	8	0	0	2	0	49.50%	101	4	4	0	0	0.85	0	0	1	0	1	0
10	Philippe Daoust	Sags (San)	C	8	4	1	5	6	2	0	8	9	14	3	3	28.57%	1	133	16.65	0	0	0	0	2	0	1	0	1	47.27%	55	5	4	1	0	0.75	0	0	0	1	0	1
11	Jack Peart	Sags (San)	D	8	0	5	5	5	5	5	3	7	4	5	1	0%	2	143	17.99	0	0	0	0	5	1	6	0	0	0%	0	0	12	0	0	0.70	1	0	0	0	0	0
12	Cameron Berg	Sags (San)	C	8	1	3	4	1	9	5	13	11	2	1	1	50.00%	4	127	15.92	0	0	0	0	0	0	0	0	0	55.26%	38	2	6	0	0	0.63	0	0	1	0	0	0
13	Jack Matier	Sags (San)	D	8	0	3	3	4	2	0	7	13	5	0	4	0%	7	144	18.11	0	0	0	0	5	0	5	0	0	0%	0	1	7	0	0	0.41	0	0	0	0	0	2
14	Anttoni Honka	Sags (San)	D	8	1	1	2	2	0	0	5	5	3	0	0	33.33%	3	112	14.09	0	0	0	0	1	0	0	1	0	0%	0	0	6	0	0	0.35	0	0	0	0	0	1
15	Dyllan Gill	Sags (San)	D	8	0	1	1	-3	0	0	3	4	0	1	1	0%	2	72	9.03	0	0	0	0	1	0	2	0	0	0%	1	1	4	0	0	0.28	0	0	0	0	0	0
16	Calle Odelius	Sags (San)	D	8	0	0	0	4	4	0	5	2	0	1	0	0%	2	94	11.78	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0%	0	0	7	0	0	0	0	0	0	0	0	0
17	Oscar Plandowski	Sags (San)	D	8	0	0	0	-4	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	51	6.45	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				136	43	62	105	45	75	45	125	134	206	73	93	20.87%	67	2387	17.56	6	7	13	11	100	5	86	6	4	50.34%	443	53	106	1	2	0.88	2	2	5	7	6	7

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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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")
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8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	PCT	GAA	MP	GA	SA	SAR	A	PS %	ST	BG
1	Aleksei Kolosov	Sags (San)	8	6	1	0.877	3.58	453	27	219	108	0	0	8	0
2	Chase Clark	Sags (San)	1	0	1	0.583	9.68	31	5	12	7	1	0	0	8
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			9	6	2	0.861	3.96	485	32	231	115	1		8	8

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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
Aleksei Kolosov	Sags (San)	G	22	2002-01-04	BLR	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-07-16	No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Anttoni Honka	Sags (San)	D	24	2000-10-05	FIN	Yes	179 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	Yes	1		False	False	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ben Meyers	Sags (San)	C/LW	25	1998-11-15	USA	Yes	194 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2024-01-20	Yes	Yes	1		False	False	Pro & Farm	912,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Calle Odelius	Sags (San)	D	20	2004-05-30	SWE	Yes	183 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	815,000$	0$	0$	No	815,000$	815,000$	-	-	-	-	-	-	-	815,000$	815,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cameron Berg	Sags (San)	C	22	2002-01-29	USA	Yes	205 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	620,000$	0$	0$	No	620,000$	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	620,000$	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Carter Savoie	Sags (San)	LW	22	2002-01-23	CAN	Yes	185 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Chase Clark	Sags (San)	G	21	2003-05-18	USA	Yes	200 Lbs	6 ft6	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	620,000$	0$	0$	No	620,000$	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	620,000$	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dryden McKay	Sags (San)	G	26	1997-11-25	USA	No	183 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		Yes	Yes	1		False	False	Pro & Farm	560,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dyllan Gill	Sags (San)	D	20	2004-06-07	CAN	Yes	179 Lbs	6 ft2	No	No	Draft		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	870,000$	0$	0$	No	870,000$	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	870,000$	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jack Matier	Sags (San)	D	21	2003-04-08	CAN	Yes	196 Lbs	6 ft5	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	801,667$	0$	0$	No	801,667$	-	-	-	-	-	-	-	-	801,667$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jack Peart	Sags (San)	D	21	2003-05-15	USA	Yes	194 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jack Thompson	Sags (San)	D	22	2002-03-19	CAN	Yes	189 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	828,333$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
James Stefan	Sags (San)	RW	21	2003-08-09	USA	Yes	174 Lbs	6 ft0	No	No	Draft		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	870,000$	0$	0$	No	870,000$	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	870,000$	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jett Woo	Sags (San)	D	24	2000-07-27	CAN	Yes	205 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2024-09-28	False	False	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matthew Phillips (contrat à 1 volet)	Sags (San)	RW	26	1998-04-06	CAN	No	161 Lbs	5 ft8	No	No	Free Agent		Yes	Yes	2	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	660,000$	0$	0$	No	660,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	660,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Michal Teply	Sags (San)	LW	23	2001-05-27	CZE	Yes	187 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-09-11	False	False	Pro & Farm	620,000$	0$	0$	No	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Oliver Kylington (contrat à 1 volet)	Sags (San)	D	27	1997-05-19	SWE	No	183 Lbs	6 ft0	Yes	No	Free Agent		Yes	Yes	3	2025-09-28	False	False	Pro & Farm	635,000$	0$	0$	No	635,000$	635,000$	-	-	-	-	-	-	-	635,000$	635,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Oscar Plandowski	Sags (San)	D	21	2003-05-18	CAN	Yes	200 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	620,000$	0$	0$	No	620,000$	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	620,000$	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Philippe Daoust	Sags (San)	C	22	2001-11-05	CAN	Yes	194 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2024-01-20	No	No	3		False	False	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Rory Kerins	Sags (San)	C	22	2002-04-12	CAN	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	846,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tucker Robertson	Sags (San)	C	21	2003-06-22	CAN	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	870,000$	0$	0$	No	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ty Tullio	Sags (San)	RW	22	2002-04-05	CAN	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	833,333$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Zayde Wisdom	Sags (San)	RW	22	2002-05-20	CAN	Yes	194 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	797,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
23	22.48	188 Lbs	6 ft0	2.00	763,261$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Michal Teply	Rory Kerins	Matthew Phillips	40	1	2	2
2	Carter Savoie	Tucker Robertson	Zayde Wisdom	30	1	2	2
3	Cameron Berg	Philippe Daoust	Ty Tullio	20	1	2	2
4	Matthew Phillips	Cameron Berg	Rory Kerins	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Oliver Kylington	Jack Thompson	40	1	2	2
2	Jack Matier	Jack Peart	30	1	2	2
3	Anttoni Honka	Calle Odelius	20	1	2	2
4	Dyllan Gill	Oscar Plandowski	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Michal Teply	Rory Kerins	Matthew Phillips	60	1	2	2
2	Carter Savoie	Tucker Robertson	Zayde Wisdom	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Oliver Kylington	Jack Thompson	60	1	2	2
2	Jack Matier	Jack Peart	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Matthew Phillips	Rory Kerins	60	1	2	2
2	Zayde Wisdom	Ty Tullio	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Oliver Kylington	Jack Thompson	60	1	2	2
2	Jack Matier	Jack Peart	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Matthew Phillips	60	1	2	2	Oliver Kylington	Jack Thompson	60	1	2	2
2	Rory Kerins	40	1	2	2	Jack Matier	Jack Peart	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Matthew Phillips	Rory Kerins	60	1	2	2
2	Zayde Wisdom	Ty Tullio	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Oliver Kylington	Jack Thompson	60	1	2	2
2	Jack Matier	Jack Peart	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Michal Teply	Rory Kerins	Matthew Phillips	Oliver Kylington	Jack Thompson

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Michal Teply	Rory Kerins	Matthew Phillips	Oliver Kylington	Jack Thompson

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Philippe Daoust, Tucker Robertson, Michal Teply	Philippe Daoust, Tucker Robertson	Michal Teply

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Anttoni Honka, Calle Odelius, Dyllan Gill	Anttoni Honka	Calle Odelius, Dyllan Gill

Tirs de pénalité
Matthew Phillips, Rory Kerins, Zayde Wisdom, Ty Tullio, Tucker Robertson

Gardien
#1 : Aleksei Kolosov, #2 : Chase Clark

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	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	8	12	0	0	8	22	21	2	24	50	100	95	5	36	10	60	10	0	0	0%	5	4	20.00%	0	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
2	Caroline	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	8	12	20	0	0	8	22	21	2	27	50	100	95	5	24	2	7	16	2	1	50.00%	1	1	0.00%	0	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
3	Las Vegas	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	11	17	0	0	8	22	21	2	20	50	100	95	5	20	5	6	11	4	1	25.00%	3	0	100.00%	1	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
4	Manchots	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	6	11	0	0	8	22	21	2	14	50	100	95	5	34	8	6	17	1	1	100.00%	3	1	66.67%	0	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
5	Minnesota	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	6	10	0	0	8	22	21	2	17	50	100	95	5	29	9	2	9	3	0	0.00%	1	0	100.00%	0	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
6	Monarchs	1	1	0	0	0	0	0	0	10	5	5	1	1	0	0	0	0	0	0	10	5	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	10	14	24	0	0	8	22	21	2	27	50	100	95	5	27	13	31	21	4	1	25.00%	3	0	100.00%	0	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
7	Roadrunners	1	0	1	0	0	0	0	0	6	9	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	6	9	-3	0	0.000	6	8	14	0	0	8	22	21	2	27	50	100	95	5	23	6	12	12	3	3	100.00%	1	0	100.00%	0	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
8	Sound Tigers	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	2	1.000	5	9	14	0	0	8	22	21	2	40	50	100	95	5	32	12	11	19	1	0	0.00%	3	1	66.67%	0	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
9	Spiders	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	1	2	0	0	8	22	21	2	24	50	100	95	5	31	7	4	14	2	0	0.00%	2	0	100.00%	0	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
10	Wolf Pack	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	1.000	4	6	10	0	0	8	22	21	2	30	50	100	95	5	31	10	2	19	1	0	0.00%	1	1	0.00%	0	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
	Total	10	5	3	0	2	0	0	0	53	44	9	5	4	1	0	0	0	0	0	33	23	10	5	1	2	0	2	0	0	0	20	21	-1	14	0.700	53	81	134	0	0	8	22	21	2	250	50	100	95	5	287	82	141	148	21	7	33.33%	23	8	65.22%	1	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
	_Since Last GM Reset	10	5	3	0	2	0	0	0	53	44	9	5	4	1	0	0	0	0	0	33	23	10	5	1	2	0	2	0	0	0	20	21	-1	14	0.700	53	81	134	0	0	8	22	21	2	250	50	100	95	5	287	82	141	148	21	7	33.33%	23	8	65.22%	1	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97
	_Vs Conference	7	3	3	0	1	0	0	0	35	34	1	3	2	1	0	0	0	0	0	19	16	3	4	1	2	0	1	0	0	0	16	18	-2	8	0.571	35	52	87	0	0	8	22	21	2	186	50	100	95	5	214	66	126	112	12	5	41.67%	18	7	61.11%	0	88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%	191	99	228	86	185	97

			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
10	14	W2	53	81	134	250	287	82	141	148	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
10	5	3	2	0	0	0	53	44

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	4	1	0	0	0	0	33	23

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	1	2	2	0	0	0	20	21

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	3	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
21	7	33.33%	23	8	65.22%	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
50	100	95	5	8	22	21	2

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
88	171	51.46%	93	193	48.19%	93	184	50.54%

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
191	99	228	86	185	97

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	Lien
3 - 2025-10-09	20	Las Vegas	4	Sags	6	W		Sommaire du match
5 - 2025-10-11	36	Admirals	8	Sags	4	L		Sommaire du match
8 - 2025-10-14	55	Caroline	3	Sags	8	W		Sommaire du match
11 - 2025-10-17	75	Sags	6	Roadrunners	9	L		Sommaire du match
12 - 2025-10-18	88	Manchots	3	Sags	5	W		Sommaire du match
15 - 2025-10-21	100	Sags	5	Sound Tigers	4	W	X	Sommaire du match
17 - 2025-10-23	116	Sags	4	Wolf Pack	2	W		Sommaire du match
18 - 2025-10-24	124	Sags	1	Spiders	3	L		Sommaire du match
20 - 2025-10-26	142	Sags	4	Minnesota	3	W	X	Sommaire du match
22 - 2025-10-28	165	Monarchs	5	Sags	10	W		Sommaire du match
24 - 2025-10-30	176	Spiders	-	Sags	-
26 - 2025-11-01	184	Monsters	-	Sags	-
27 - 2025-11-02	198	Cougars	-	Sags	-
30 - 2025-11-05	217	Sags	-	Firebirds	-
32 - 2025-11-07	230	Oceanics	-	Sags	-
33 - 2025-11-08	243	Cabaret Lady Mary Ann	-	Sags	-
36 - 2025-11-11	261	Sags	-	Minnesota	-
38 - 2025-11-13	276	Sags	-	Heat	-
40 - 2025-11-15	295	Sags	-	Firebirds	-
43 - 2025-11-18	314	Roadrunners	-	Sags	-
45 - 2025-11-20	330	Monarchs	-	Sags	-
47 - 2025-11-22	342	Senators	-	Sags	-
48 - 2025-11-23	351	Bruins	-	Sags	-
51 - 2025-11-26	371	Sags	-	Monsters	-
53 - 2025-11-28	385	Comets	-	Sags	-
54 - 2025-11-29	400	Sags	-	Las Vegas	-
56 - 2025-12-01	410	Roadrunners	-	Sags	-
58 - 2025-12-03	425	Bears	-	Sags	-
60 - 2025-12-05	438	Sags	-	Stars	-
62 - 2025-12-07	455	Sags	-	Caroline	-
64 - 2025-12-09	469	Sags	-	Phantoms	-
66 - 2025-12-11	480	Sags	-	Marlies	-
68 - 2025-12-13	497	Sags	-	Manchots	-
71 - 2025-12-16	527	Heat	-	Sags	-
73 - 2025-12-18	543	Stars	-	Sags	-
75 - 2025-12-20	561	Firebirds	-	Sags	-
78 - 2025-12-23	586	Sags	-	Las Vegas	-
82 - 2025-12-27	599	Sags	-	Comets	-
84 - 2025-12-29	615	Sags	-	Admirals	-
86 - 2025-12-31	625	Minnesota	-	Sags	-
89 - 2026-01-03	649	Thunder	-	Sags	-
92 - 2026-01-06	675	Monsters	-	Sags	-
93 - 2026-01-07	681	Sags	-	Monarchs	-
96 - 2026-01-10	700	Stars	-	Sags	-
97 - 2026-01-11	715	Las Vegas	-	Sags	-
101 - 2026-01-15	742	Sags	-	Bears	-
102 - 2026-01-16	749	Sags	-	Cougars	-
105 - 2026-01-19	773	Sags	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
106 - 2026-01-20	781	Sags	-	Thunder	-
109 - 2026-01-23	808	Wolf Pack	-	Sags	-
113 - 2026-01-27	838	Sags	-	Comets	-
115 - 2026-01-29	854	Sags	-	Oil Kings	-
117 - 2026-01-31	863	Sags	-	Heat	-
119 - 2026-02-02	881	Sags	-	Baby Hawks	-
121 - 2026-02-04	897	Sags	-	Monsters	-
143 - 2026-02-26	928	Heat	-	Sags	-
145 - 2026-02-28	936	Oil Kings	-	Sags	-
146 - 2026-03-01	950	Oceanics	-	Sags	-
148 - 2026-03-03	969	Rocket	-	Sags	-
151 - 2026-03-06	989	Chiefs	-	Sags	-
152 - 2026-03-07	999	Sound Tigers	-	Sags	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
155 - 2026-03-10	1013	Sags	-	Crunch	-
157 - 2026-03-12	1027	Sags	-	Bruins	-
159 - 2026-03-14	1048	Sags	-	Rocket	-
160 - 2026-03-15	1058	Sags	-	Senators	-
162 - 2026-03-17	1073	Sags	-	Oil Kings	-
164 - 2026-03-19	1092	Crunch	-	Sags	-
166 - 2026-03-21	1103	Phantoms	-	Sags	-
169 - 2026-03-24	1129	Sags	-	Jayhawks	-
171 - 2026-03-26	1143	Sags	-	Chiefs	-
173 - 2026-03-28	1158	Sags	-	Monsters	-
175 - 2026-03-30	1177	Chiefs	-	Sags	-
177 - 2026-04-01	1190	Admirals	-	Sags	-
178 - 2026-04-02	1202	Marlies	-	Sags	-
180 - 2026-04-04	1220	Jayhawks	-	Sags	-
182 - 2026-04-06	1231	Baby Hawks	-	Sags	-
184 - 2026-04-08	1246	Oil Kings	-	Sags	-
185 - 2026-04-09	1258	Sags	-	Admirals	-
187 - 2026-04-11	1275	Comets	-	Sags	-
189 - 2026-04-13	1287	Sags	-	Jayhawks	-
191 - 2026-04-15	1305	Sags	-	Baby Hawks	-
192 - 2026-04-16	1308	Sags	-	Oceanics	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	1750	1250
Prix des billets	50	20
Assistance	5,414	4,248
Assistance PCT	61.87%	67.97%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
-1	1932 - 64.41%	85,358$	426,792$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
185,350$	1,626,000$	1,626,000$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
8,425$	185,350$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
-170,717$	171	8,425$	1,440,675$

Sags 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

Sags 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

Sags 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

Sags 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

Sags 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

	Sags
	GP: 10 \| W: 7 \| L: 3 \| OTL: 0 \| P: 14 GF: 53 \| GA: 44 \| PP%: 33.33% \| PK%: 65.22% DG: Nick Gagnon \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 56 Prochains matchs #176 vs Spiders