San Jose
Accueil
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Client Web pour les lignes

Centre de jeu
	Sharks 14-10-4, 32pts	3	FINAL	6	Senators 15-7-2, 32pts

Team Stats
W1	Streak	W4
7-4-3	Home Record	9-4-0
7-6-1	Away Record	6-3-2
5-5-0	Last 10 Games	9-0-1
3.79	Buts par match	4.00
3.79	Buts contre par match	3.42
18.67%	Pourcentage en avantage numérique	21.74%
77.33%	Pourcentage en désavantage numérique	77.91%

Sharks
14-10-4, 32pts

FINAL

Crunch
13-9-3, 29pts

Team Stats
W1	Streak	L2
7-4-3	Home Record	8-6-1
7-6-1	Away Record	5-3-2
5-5-0	Last 10 Games	5-4-1
3.79	Buts par match	3.16
3.79	Buts contre par match	3.32
18.67%	Pourcentage en avantage numérique	14.49%
77.33%	Pourcentage en désavantage numérique	74.39%

Comets
13-12-1, 27pts

2022-12-07

Sharks
14-10-4, 32pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W1
5-6-1	Fiche domicile	7-4-3
8-6-0	Fiche visiteur	7-6-1
5-5-0	10 derniers matchs	5-5-0
3.31	Buts par match	3.79
3.50	Buts contre par match	3.79
18.42%	Pourcentage en avantage numérique	18.67%
72.29%	Pourcentage en désavantage numérique	77.33%

Sharks
14-10-4, 32pts

2022-12-09

Admirals
11-14-1, 23pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L2
7-4-3	Fiche domicile	5-4-1
7-6-1	Fiche visiteur	6-10-0
5-5-0	10 derniers matchs	3-7-0
3.79	Buts par match	3.31
3.79	Buts contre par match	3.31
18.67%	Pourcentage en avantage numérique	19.39%
77.33%	Pourcentage en désavantage numérique	77.38%

Jayhawks
16-6-1, 33pts

2022-12-13

Sharks
14-10-4, 32pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W1
3-0-1	Fiche domicile	7-4-3
13-6-0	Fiche visiteur	7-6-1
5-5-0	10 derniers matchs	5-5-0
3.35	Buts par match	3.79
2.39	Buts contre par match	3.79
29.27%	Pourcentage en avantage numérique	18.67%
81.82%	Pourcentage en désavantage numérique	77.33%

Meneurs d'équipe
	Buts Nolan Patrick 12	Passes Nolan Patrick 23

	Points Nolan Patrick 35	Plus/Moins Anttoni Honka 23

	Victoires Pheonix Copley 12	Pourcentage d’arrêts Malcolm Subban 0.936

Statistiques d’équipe
Buts pour 106 3.79 GFG	Tirs pour 1216 43.43 Avg	Pourcentage en avantage numérique 18.7% 14 GF	Début de zone offensive 41.2%
Buts contre 106 3.79 GAA	Tirs contre 1195 42.68 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 77.3%% 17 GA	Début de la zone défensive 40.7%

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	1,868
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	24
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	44 / 50
	Espoirs	18

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	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	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$
2	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$
3	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$
4	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$
5	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$
6	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$
7	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$
8	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$
9	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$
10	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$
11	Riley Stillman				X	100.00	88	93	80	76	75	67	65	57	25	54	48	78	25	57	57	0	50	65	0	23	2	1,100,000$
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	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	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$
3	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$
4	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$
5	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	67	59	85	67	68	60	66	54	44	51	49	59	42	48	48	0	50	56

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	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Malcolm Subban	100.00	46	48	60	81	45	91	45	50	90	81	45	55	55	0	50	63	0	27	1	975,000$
2	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	52	48	60	82	53	76	53	58	77	72	38	51	51	0	50	62

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	FL	FT	S1	S2	S3
1	Nolan Patrick	Sharks (San)	C/RW	26	12	23	35	12	14	0	39	111	155	38	108	7.74%	10	600	23.08	0	3	3	15	63	0	1	1	3	57	2	1	55.64%	674	0	0	1.17	1	2	0	0	3	2	2
2	Samuel Fagemo	Sharks (San)	LW/RW	26	12	18	30	11	24	10	53	50	142	51	102	8.45%	20	546	21.02	1	1	2	18	68	0	0	0	0	25	3	0	31.58%	57	1	0	1.10	0	1	1	1	2	2	0
3	Matthew Phillips	Sharks (San)	C/RW	26	7	19	26	-4	6	0	22	85	123	41	96	5.69%	9	512	19.72	1	5	6	14	59	0	0	0	1	24	0	1	55.26%	675	0	0	1.01	1	1	0	0	2	0	0
4	Cam Dineen	Sharks (San)	D	26	6	16	22	-8	12	0	68	50	61	21	46	9.84%	55	585	22.52	1	3	4	23	70	0	0	0	0	57	0	0	0.00%	0	0	0	0.75	0	0	0	0	0	2	0
5	Reilly Walsh	Sharks (San)	D	26	3	19	22	13	22	0	63	23	27	15	19	11.11%	47	482	18.56	2	4	6	15	55	0	0	0	0	41	0	0	0.00%	1	0	0	0.91	0	0	0	0	1	0	4
6	Michal Teply	Sharks (San)	LW/RW	26	8	14	22	-4	21	5	57	36	108	20	72	7.41%	11	479	18.43	1	4	5	10	57	0	0	0	0	2	0	0	39.47%	38	0	0	0.92	0	1	0	1	0	3	2
7	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
8	Alex Turcotte	Sharks (San)	C	26	9	10	19	-6	6	0	50	53	109	32	70	8.26%	7	504	19.39	2	2	4	15	57	0	0	0	0	0	2	0	42.31%	78	0	0	0.75	0	0	0	0	1	1	2
9	Tyler Benson	Sharks (San)	LW	26	9	10	19	-5	12	0	27	48	80	26	71	11.25%	10	430	16.57	1	1	2	2	9	0	0	0	3	16	3	1	33.33%	33	0	0	0.88	0	0	0	0	0	0	1
10	Jordy Bellerive	Sharks (San)	C	26	4	15	19	-1	8	0	34	43	61	24	39	6.56%	13	433	16.68	0	1	1	0	1	0	0	0	1	26	0	0	56.06%	66	0	0	0.88	0	0	0	0	1	1	0
11	Otto Somppi	Sharks (San)	C	26	6	11	17	-3	2	0	23	68	73	19	50	8.22%	14	413	15.90	0	2	2	1	6	0	0	0	0	2	1	2	56.85%	482	0	0	0.82	0	0	0	0	1	1	1
12	Anttoni Honka	Sharks (San)	D	26	3	4	7	23	8	0	13	10	12	7	8	25.00%	15	460	17.70	2	0	2	5	46	0	0	0	0	34	1	0	0.00%	0	0	0	0.30	0	0	0	0	0	0	0
13	Riley Stillman	Sharks (San)	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				345	93	174	267	30	175	25	532	616	1066	312	738	8.72%	262	6284	18.22	13	26	39	137	550	2	2	4	14	366	12	6	53.28%	2209	2	2	0.85	2	7	2	3	13	14	12

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	SO	GA	SA	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Pheonix Copley	Sharks (San)	20	12	7	1	0.917	3.28	1209	2	1	66	795	0.750	8	20	22	1	1	1
2	Malcolm Subban	Sharks (San)	2	1	1	0	0.936	2.50	120	0	0	5	78	0.00%	0	2	0	0	0	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			22	13	8	1	0.919	3.21	1329	2	1	71	873		8	22	22	1	1	2

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	Salaire moyen restant	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$	632,895$	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$	478,947$	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$	494,000$	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$	564,474$	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$	725,263$	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$	513,158$	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$	444,737$	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$	579,868$	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$	444,737$	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$	444,737$	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$	501,754$	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$	632,896$	0$	0$	No	925,002$			Lien
Malcolm Subban (contrat à 1 volet)	Sharks (San)	G	27	1993-12-21	No	215 Lbs	6 ft2	No	No	Yes	1	Pro & Farm	975,000$	667,105$	75,000$	51,316$	No				Lien
Marshall Warren	Sharks (San)	D	20	2001-04-20	Yes	163 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	560,000$	383,158$	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$	410,526$	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$	565,044$	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$	513,158$	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$	410,526$	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$	532,163$	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$	478,947$	0$	0$	No	700,000$			Lien
Riley Stillman	Sharks (San)	D	23	1998-03-09	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	1,100,000$	752,632$	0$	0$	No	1,100,000$			Lien
Samuel Fagemo	Sharks (San)	LW/RW	21	2000-03-14	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	795,000$	543,947$	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$	542,237$	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$	632,895$	0$	0$	No	925,000$	925,000$		Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
24	22.54	186 Lbs	6 ft0	2.08	784,956$

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
, , , ,

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	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.500	8	16	24	0	0	50	24	30	3	50	378	407	411	27	85	20	21	44	8	3	37.50%	8	1	87.50%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
2	Baby Hawks	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	2	4	6	0	0	50	24	30	3	36	378	407	411	27	33	7	9	18	4	0	0.00%	2	0	100.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
3	Cabaret Lady Mary Ann	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	50	24	30	3	84	378	407	411	27	36	6	4	32	1	0	0.00%	2	0	100.00%	2	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
4	Caroline	1	0	0	0	1	0	0	0	7	6	1	1	0	0	0	1	0	0	0	7	6	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	7	14	21	0	0	50	24	30	3	80	378	407	411	27	43	16	8	31	0	0	0.00%	4	0	100.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
5	Chiefs	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	1.000	5	10	15	0	0	50	24	30	3	38	378	407	411	27	43	16	12	19	1	0	0.00%	6	2	66.67%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
6	Chill	2	0	0	0	0	2	0	0	9	11	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	2	0.500	9	17	26	0	0	50	24	30	3	129	378	407	411	27	150	44	6	56	2	1	50.00%	3	1	66.67%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
7	Comets	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	50	24	30	3	47	378	407	411	27	37	11	6	37	5	1	20.00%	3	1	66.67%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
8	Cougars	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	50	24	30	3	55	378	407	411	27	41	14	2	17	5	1	20.00%	1	1	0.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
9	Crunch	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	2	1.000	3	6	9	0	1	50	24	30	3	48	378	407	411	27	22	12	4	24	3	1	33.33%	2	0	100.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
10	Las Vegas	2	1	0	0	0	0	1	0	9	6	3	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	9	15	24	0	0	50	24	30	3	92	378	407	411	27	83	24	7	33	7	0	0.00%	1	0	100.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
11	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	50	24	30	3	74	378	407	411	27	91	28	4	53	5	1	20.00%	2	1	50.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
12	Minnesota	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	1.000	3	5	8	0	0	50	24	30	3	37	378	407	411	27	39	6	2	22	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
13	Monarchs	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	50	24	30	3	50	378	407	411	27	30	12	6	19	4	0	0.00%	3	0	100.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
14	Phantoms	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	2	4	6	0	0	50	24	30	3	24	378	407	411	27	35	9	10	21	0	0	0.00%	5	2	60.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
15	Rocket	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	8	13	0	0	50	24	30	3	46	378	407	411	27	47	13	9	29	3	2	66.67%	1	0	100.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
16	Seattle	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	2	4	6	0	0	50	24	30	3	28	378	407	411	27	50	2	8	23	2	0	0.00%	4	1	75.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
17	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	50	24	30	3	70	378	407	411	27	77	21	4	50	4	1	25.00%	2	0	100.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
18	Sound Tigers	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	0	0.000	5	10	15	0	0	50	24	30	3	40	378	407	411	27	53	17	16	31	5	2	40.00%	8	4	50.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
19	Spiders	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	7	11	0	0	50	24	30	3	41	378	407	411	27	43	10	8	20	5	0	0.00%	4	0	100.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
20	Stars	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	1	2	3	0	0	50	24	30	3	32	378	407	411	27	47	8	12	19	2	0	0.00%	5	0	100.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
21	Thunder	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	0	50	24	30	3	40	378	407	411	27	34	9	4	21	0	0	0.00%	2	1	50.00%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
22	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	50	24	30	3	75	378	407	411	27	76	32	27	37	8	1	12.50%	6	2	66.67%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
	Total	28	12	10	0	1	3	1	1	106	106	0	14	5	4	0	1	2	1	1	58	53	5	14	7	6	0	0	1	0	0	48	53	-5	32	0.571	106	198	304	0	1	50	24	30	3	1216	378	407	411	27	1195	337	189	656	75	14	18.67%	75	17	77.33%	2	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
	_Since Last GM Reset	28	12	10	0	1	3	1	1	106	106	0	14	5	4	0	1	2	1	1	58	53	5	14	7	6	0	0	1	0	0	48	53	-5	32	0.571	106	198	304	0	1	50	24	30	3	1216	378	407	411	27	1195	337	189	656	75	14	18.67%	75	17	77.33%	2	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
	_Vs Conference	15	6	6	0	0	2	0	1	56	64	-8	8	4	2	0	0	1	0	1	31	30	1	7	2	4	0	0	1	0	0	25	34	-9	15	0.500	56	108	164	0	0	50	24	30	3	593	378	407	411	27	674	202	106	352	41	9	21.95%	43	12	72.09%	0	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179
	_Vs Division	9	2	0	0	0	2	0	1	34	29	5	5	1	0	0	0	1	0	1	18	17	1	4	1	0	0	0	1	0	0	16	12	4	7	0.389	34	61	95	0	1	50	24	30	3	417	378	407	411	27	348	103	31	226	21	6	28.57%	12	3	75.00%	2	546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%	669	465	667	207	361	179

			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
28	32	W1	106	198	304	1216	1195	337	189	656	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
28	12	10	1	3	1	1	106	106

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
14	5	4	1	2	1	1	58	53

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
14	7	6	0	1	0	0	48	53

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
75	14	18.67%	75	17	77.33%	2

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
378	407	411	27	50	24	30	3

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
546	1061	51.46%	508	1048	48.47%	251	468	53.63%

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
669	465	667	207	361	179

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
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	-	Sharks	-
64 - 2022-12-09	433	Sharks	-	Admirals	-
68 - 2022-12-13	465	Jayhawks	-	Sharks	-
72 - 2022-12-17	496	Sharks	-	Monarchs	-
73 - 2022-12-18	501	Heat	-	Sharks	-
75 - 2022-12-20	517	Heat	-	Sharks	-
77 - 2022-12-22	532	Minnesota	-	Sharks	-
82 - 2022-12-27	556	Sharks	-	Comets	-
84 - 2022-12-29	573	Phantoms	-	Sharks	-
86 - 2022-12-31	586	Sharks	-	Stars	-
87 - 2023-01-01	592	Sharks	-	Baby Hawks	-
92 - 2023-01-06	627	Sharks	-	Admirals	-
93 - 2023-01-07	636	Bruins	-	Sharks	-
96 - 2023-01-10	657	Sharks	-	Jayhawks	-
97 - 2023-01-11	661	Sharks	-	Monarchs	-
99 - 2023-01-13	676	Oil Kings	-	Sharks	-
102 - 2023-01-16	697	Spiders	-	Sharks	-
104 - 2023-01-18	716	Stars	-	Sharks	-
107 - 2023-01-21	736	Sharks	-	Monsters	-
108 - 2023-01-22	748	Sharks	-	Bruins	-
110 - 2023-01-24	760	Sharks	-	Cougars	-
113 - 2023-01-27	783	Sharks	-	Caroline	-
114 - 2023-01-28	793	Sharks	-	Manchots	-
124 - 2023-02-07	814	Sharks	-	Thunder	-
126 - 2023-02-09	823	Sharks	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
129 - 2023-02-12	847	Sharks	-	Bears	-
131 - 2023-02-14	863	Manchots	-	Sharks	-
133 - 2023-02-16	877	Sharks	-	Las Vegas	-
135 - 2023-02-18	893	Crunch	-	Sharks	-
137 - 2023-02-20	904	Seattle	-	Sharks	-
140 - 2023-02-23	929	Chill	-	Sharks	-
142 - 2023-02-25	946	Baby Hawks	-	Sharks	-
145 - 2023-02-28	967	Rocket	-	Sharks	-
147 - 2023-03-02	983	Chiefs	-	Sharks	-
149 - 2023-03-04	992	Bears	-	Sharks	-
151 - 2023-03-06	1006	Sharks	-	Oceanics	-
152 - 2023-03-07	1019	Sharks	-	Monsters	-
154 - 2023-03-09	1032	Sharks	-	Chiefs	-
156 - 2023-03-11	1051	Minnesota	-	Sharks	-
159 - 2023-03-14	1074	Monsters	-	Sharks	-
161 - 2023-03-16	1090	Seattle	-	Sharks	-
163 - 2023-03-18	1107	Sound Tigers	-	Sharks	-
165 - 2023-03-20	1118	Sharks	-	Oil Kings	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
168 - 2023-03-23	1145	Sharks	-	Comets	-
170 - 2023-03-25	1154	Sharks	-	Heat	-
173 - 2023-03-28	1185	Oceanics	-	Sharks	-
175 - 2023-03-30	1199	Las Vegas	-	Sharks	-
177 - 2023-04-01	1215	Sharks	-	Jayhawks	-
180 - 2023-04-04	1239	Monsters	-	Sharks	-
182 - 2023-04-06	1256	Monsters	-	Sharks	-
184 - 2023-04-08	1259	Oil Kings	-	Sharks	-
186 - 2023-04-10	1275	Sharks	-	Oceanics	-
188 - 2023-04-12	1297	Sharks	-	Heat	-
189 - 2023-04-13	1308	Sharks	-	Oil Kings	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	1750	1250
Prix des billets	50	20
Assistance	14,793	11,355
Assistance PCT	60.38%	64.89%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
27	1868 - 62.26%	69,054$	966,750$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
535,173$	1,708,616$	1,708,616$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
8,993$	535,173$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
1,864,446$	130	8,993$	1,169,090$

Sharks Leaders statistiques (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	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)

Afficher ou masquer des colonnes

#	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

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

Sharks Leaders statistiques (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	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)

Afficher ou masquer des colonnes

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

	Sharks
	GP: 28 \| W: 14 \| L: 10 \| OTL: 4 \| P: 32 GF: 106 \| GA: 106 \| PP%: 18.67% \| PK%: 77.33% DG: Marc-Andre Bois \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 57 Prochains matchs #418 vs Comets