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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Farmers 17-23-1, 35pts	1	Sommaire du match	5	TigersCats 26-11-2, 54pts

Team Stats
L2	Séquence	L1
8-12-0	Fiche domicile	14-4-2
9-11-1	Fiche domicile	12-7-0
4-6-0	Derniers 10 matchs	5-4-1
2.73	Buts par match	4.08
3.37	Buts contre par match	2.95
19.05%	Pourcentage en avantage numérique	16.42%
82.25%	Pourcentage en désavantage numérique	85.78%

Grizzlies
24-13-4, 52pts

Sommaire du match

Farmers
17-23-1, 35pts

Team Stats
W1	Séquence	L2
12-5-2	Fiche domicile	8-12-0
12-8-2	Fiche domicile	9-11-1
5-4-1	Derniers 10 matchs	4-6-0
3.78	Buts par match	2.73
3.22	Buts contre par match	3.37
19.52%	Pourcentage en avantage numérique	19.05%
83.84%	Pourcentage en désavantage numérique	82.25%

Farmers
17-23-1, 35pts

Jour 50

Supreme
26-12-1, 53pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	W3
8-12-0	Fiche domicile	10-9-1
9-11-1	Fiche visiteur	16-3-0
4-6-0	10 derniers matchs	6-4-0
2.73	Buts par match	3.95
3.37	Buts contre par match	3.95
19.05%	Pourcentage en avantage numérique	13.97%
82.25%	Pourcentage en désavantage numérique	82.46%

Thugs
23-16-1, 47pts

Jour 51

Farmers
17-23-1, 35pts

Statistiques d’équipe
W2	Séquence	L2
11-8-1	Fiche domicile	8-12-0
12-8-0	Fiche visiteur	9-11-1
5-5-0	10 derniers matchs	4-6-0
3.63	Buts par match	2.73
3.15	Buts contre par match	2.73
16.41%	Pourcentage en avantage numérique	19.05%
87.19%	Pourcentage en désavantage numérique	82.25%

Sags
21-18-3, 45pts

Jour 53

Farmers
17-23-1, 35pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L2
13-7-0	Fiche domicile	8-12-0
8-11-3	Fiche visiteur	9-11-1
6-4-0	10 derniers matchs	4-6-0
2.90	Buts par match	2.73
2.93	Buts contre par match	2.73
20.00%	Pourcentage en avantage numérique	19.05%
81.46%	Pourcentage en désavantage numérique	82.25%

Meneurs d'équipe
	Buts Dakota Joshua 6	Passes Helge Grans 11

	Points Nikolai Kovalenko 14	Plus/Moins Alex Newhook 2

	Victoires Daniil Tarasov 5	Pourcentage d’arrêts Daniil Tarasov 0.916

Statistiques d’équipe
Buts pour 112 2.73 GFG	Tirs pour 1139 27.78 Avg	Pourcentage en avantage numérique 19.0% 32 GF	Début de zone offensive 38.1%
Buts contre 138 3.37 GAA	Tirs contre 1461 35.63 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 82.2%% 30 GA	Début de la zone défensive 44.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Nicolas Bellerose
	Entraîneur	Dave Tippett
	Division	Division Ouest
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,998
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	27
	Équipe Mineure	20
	Limite Contrat	47 / 50
	Espoirs	76

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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
1	Alex Newhook		X			100.00	70	45	87	81	62	76	99	58	73	51	65	56	68	84	76	0	90	64	0	24	1	1,300,000$
2	Josh Doan			X		100.00	66	45	91	82	67	68	62	60	71	59	61	61	68	83	74	0	90	64	0	23	2	1,200,000$
3	Dakota Joshua			X		100.00	99	51	77	79	73	65	69	55	30	50	60	64	67	88	78	0	90	63	0	29	2	2,300,000$
4	Rasmus Kupari	X				100.00	76	45	88	77	69	51	71	51	83	44	57	68	66	85	72	0	90	62	0	25	4	775,000$
5	Nikolai Kovalenko (R)			X		100.00	80	45	87	84	50	62	69	59	30	59	60	65	68	85	74	0	90	62	0	25	5	800,000$
6	Akil Thomas (R)	X				100.00	84	48	87	77	62	50	40	50	30	47	53	55	50	85	72	0	90	56	0	25	2	775,000$
7	Givani Smith		X			100.00	68	51	70	74	75	50	40	45	30	40	50	61	50	87	74	0	90	55	0	27	1	775,000$
8	Oliver Kapanen (R)	X				100.00	50	45	92	78	65	54	40	49	30	48	50	58	81	81	69	0	90	55	0	22	5	800,000$
9	Henry Thrun (R)				X	100.00	62	51	81	78	68	73	72	54	30	54	54	69	66	84	76	0	90	65	0	24	5	800,000$
10	Tyler Tucker				X	100.00	95	66	55	79	63	61	46	54	30	49	60	78	66	85	74	0	90	65	0	25	5	1,200,000$
11	Jacob Bernard-Docker				X	100.00	63	48	83	80	60	57	48	54	30	52	56	69	66	84	72	0	90	62	0	25	4	775,000$
12	Helge Grans (R)				X	100.00	50	45	92	75	70	60	40	47	30	44	50	65	50	82	70	0	90	59	0	23	5	800,000$
13	Ryan Johnson (R)				X	100.00	50	45	90	76	59	74	40	45	30	40	50	56	50	83	75	0	90	57	0	24	2	775,000$
14	Victor Soderstrom				X	100.00	50	45	95	78	50	50	40	45	30	40	50	55	50	83	72	0	90	55	0	24	4	775,000$
Rayé
1	John Farinacci (R)	X				100.00	50	45	95	76	61	55	40	47	30	40	54	70	50	84	72	0	90	55	0	24	5	800,000$
2	Ryan Greene (R)	X				100.00	50	45	95	79	53	66	40	45	30	40	50	64	50	81	71	0	90	54	0	21	5	950,000$
3	Egor Afanasyev (R)		X			100.00	50	45	95	74	79	50	40	45	30	40	50	55	50	83	73	0	90	53	0	24	5	800,000$
4	Jack Finley (R)	X				100.00	50	45	95	73	86	50	40	45	30	40	50	55	50	82	69	0	90	53	0	23	5	800,000$
5	Nicholas Abruzzese (R)			X		100.00	50	45	95	79	60	50	40	45	30	40	50	55	50	83	70	0	90	52	0	26	3	775,000$
6	Brayden Tracey (R)		X			100.00	50	45	95	79	60	50	40	45	30	40	50	55	50	82	69	0	90	52	0	24	3	775,000$
7	Daemon Hunt (R)				X	94.00	50	45	95	76	62	50	40	45	30	40	50	57	50	82	69	0	90	56	0	23	2	775,000$
8	Daniil Misyul (R)				X	94.00	50	45	95	79	53	52	40	45	30	40	50	58	50	84	72	0	90	56	0	24	5	800,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.45	62	47	88	78	64	58	50	49	36	45	54	61	58	84	72	0	90	58

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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
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#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Vitek Vanecek	100.00	70	59	81	83	70	72	72	70	70	70	70	89	81	0	90	64	0	29	2	900,000$
2	Daniil Tarasov (R)	100.00	70	54	76	89	70	70	70	70	70	70	80	85	76	0	90	63	0	26	4	775,000$
Rayé
1	Erik Portillo (R)	100.00	70	50	60	94	70	70	70	70	70	70	70	84	71	0	90	62	0	25	5	800,000$
2	Jakub Skarek (R)	100.00	70	50	60	91	70	70	70	70	70	70	70	85	72	0	90	62	0	25	5	800,000$
3	Yaroslav Askarov (R)	100.00	70	50	70	82	70	70	70	70	70	70	70	82	72	0	90	61	0	23	5	2,000,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	70	53	69	88	70	70	70	70	70	70	72	85	74	0	90	62

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Dave Tippett	65	65	65	65	96	72	48	CAN	65	1	500,000$

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Nikolai Kovalenko	Farmers (REG)	RW	24	5	9	14	-4	14	39	55	63	17	44	7.94%	9	476	19.87	0	0	0	0	0	0	0	0	0	18	0	0	39.58%	48	0.59	0	0	0	5	3
2	Helge Grans	Farmers (REG)	D	27	2	11	13	-12	12	20	41	18	9	17	11.11%	28	529	19.60	1	2	3	2	25	0	0	0	0	29	0	0	45.45%	121	0.49	0	0	1	3	0
3	Dakota Joshua	Farmers (REG)	RW	21	6	4	10	-6	20	32	38	39	7	25	15.38%	4	339	16.15	1	2	3	8	20	0	0	0	0	35	0	0	50.85%	59	0.59	0	0	1	0	2
4	Alex Newhook	Farmers (REG)	LW	14	5	4	9	2	2	5	26	45	8	25	11.11%	3	300	21.45	0	2	2	9	43	1	0	1	3	58	1	2	50.00%	28	0.60	0	0	4	0	2
5	Daniil Misyul	Farmers (REG)	D	41	2	7	9	-28	8	24	53	34	6	26	5.88%	21	755	18.42	0	0	0	0	5	0	0	0	0	6	0	0	34.67%	450	0.24	1	1	2	0	8
6	Josh Doan	Farmers (REG)	RW	14	3	5	8	-9	4	3	32	33	10	26	9.09%	3	261	18.69	1	2	3	6	34	0	0	0	0	35	2	0	51.35%	74	0.61	0	0	0	1	1
7	Henry Thrun	Farmers (REG)	D	15	2	6	8	-3	8	15	17	19	8	21	10.53%	14	258	17.20	2	2	4	15	49	0	2	2	1	60	1	0	0%	0	0.62	0	0	1	1	2
8	Rasmus Kupari	Farmers (REG)	C	13	2	5	7	-9	12	15	33	16	2	19	12.50%	3	252	19.39	1	3	4	3	30	0	0	0	0	5	0	0	69.23%	195	0.56	0	0	0	1	0
9	Daemon Hunt	Farmers (REG)	D	41	3	3	6	-23	26	39	23	26	10	15	11.54%	54	757	18.48	0	0	0	0	1	0	0	0	0	7	0	1	42.86%	14	0.16	0	1	3	4	2
10	John Farinacci	Farmers (REG)	C	10	2	4	6	0	2	1	14	10	2	7	20.00%	15	194	19.43	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	42.86%	63	0.62	0	0	2	0	0
11	Ryan Johnson	Farmers (REG)	D	35	2	2	4	-9	14	48	33	24	11	26	8.33%	37	713	20.38	0	0	0	1	3	0	0	0	0	5	0	0	41.98%	131	0.11	0	1	3	5	2
12	Givani Smith	Farmers (REG)	LW	11	1	2	3	-8	4	16	6	3	4	4	33.33%	0	168	15.31	0	2	2	0	27	0	0	0	0	6	0	0	50.00%	10	0.36	0	0	0	0	1
13	Jacob Bernard-Docker	Farmers (REG)	D	17	0	3	3	-11	16	44	18	18	3	22	0%	22	331	19.50	0	2	2	10	35	0	0	0	0	39	0	0	0%	2	0.18	0	0	0	0	2
14	Akil Thomas	Farmers (REG)	C	15	1	1	2	-8	4	17	25	11	5	7	9.09%	4	254	16.96	0	0	0	1	6	0	0	0	0	1	0	0	37.80%	209	0.16	0	0	1	0	1
15	Nick Blankenburg	Regina Pats	D	1	0	1	1	0	0	1	2	2	0	2	0%	1	20	20.93	0	0	0	2	2	0	0	0	0	4	0	0	0%	0	0.96	0	0	0	0	0
16	Tyler Tucker	Farmers (REG)	D	2	0	0	0	-1	0	6	3	3	1	2	0%	8	42	21.24	0	0	0	1	4	0	0	0	0	10	0	0	0%	0	0	0	0	0	1	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				301	36	67	103	-129	146	325	419	364	103	288	9.89%	226	5655	18.79	6	17	23	58	292	1	2	3	4	325	6	3	44.09%	1404	0.36	1	3	18	21	26

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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
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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 gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	PS %	ST	BG	S1	S2	S3
1	Daniil Tarasov	Farmers (REG)	11	5	6	0.916	2.82	639	4	1	30	356	0	0	11	20	2	4	0
2	Vitek Vanecek	Farmers (REG)	9	3	6	0.911	3.44	540	0	1	31	350	1	0	9	0	2	2	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			20	8	12	0.914	3.10	1179	4	2	61	706	1		20	20	4	6	1

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
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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	Salaire restant	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
Akil Thomas	Farmers (REG)	C	25	2000-01-02	CAN	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	423,380$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Alex Newhook	Farmers (REG)	LW	24	2001-01-28	CAN	No	199 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,300,000$	710,185$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Brayden Tracey	Farmers (REG)	LW	24	2001-05-28	CAN	Yes	177 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	423,380$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Daemon Hunt	Farmers (REG)	D	23	2002-05-15	CAN	Yes	201 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	423,380$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Dakota Joshua	Farmers (REG)	RW	29	1996-05-15	USA	No	206 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	2,300,000$	1,256,481$	0$	0$	No	2,300,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	2,300,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Daniil Misyul	Farmers (REG)	D	24	2000-10-20	BLR	Yes	176 Lbs	6 ft3	No	No	Prospect		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	437,037$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Daniil Tarasov	Farmers (REG)	G	26	1999-03-27	RUS	Yes	196 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	423,380$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Egor Afanasyev	Farmers (REG)	LW	24	2001-01-23	RUS	Yes	211 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	437,037$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-
Erik Portillo	Farmers (REG)	G	25	2000-09-03	SWE	Yes	218 Lbs	6 ft6	No	No	Prospect		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	437,037$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Givani Smith	Farmers (REG)	LW	27	1998-02-27	CAN	No	214 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	423,380$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Helge Grans	Farmers (REG)	D	23	2002-05-10	CAN	Yes	205 Lbs	6 ft4	No	No	Prospect		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	437,037$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Henry Thrun	Farmers (REG)	D	24	2001-03-12	USA	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	437,037$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jack Finley	Farmers (REG)	C	23	2002-09-02	CZE	Yes	220 Lbs	6 ft6	No	No	Prospect		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	437,037$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jacob Bernard-Docker	Farmers (REG)	D	25	2000-06-30	CAN	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	423,380$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jakub Skarek	Farmers (REG)	G	25	1999-11-10	CZE	Yes	211 Lbs	6 ft4	No	No	Prospect		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	437,037$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
John Farinacci	Farmers (REG)	C	24	2001-02-14	FIN	Yes	197 Lbs	5 ft11	No	No	Prospect		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	437,037$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Josh Doan	Farmers (REG)	RW	23	2002-02-01	USA	No	183 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-06-08	No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	655,556$	0$	0$	No	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Nicholas Abruzzese	Farmers (REG)	RW	26	1999-06-04	USA	Yes	183 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	423,380$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Nikolai Kovalenko	Farmers (REG)	RW	25	1999-10-17	USA	Yes	180 Lbs	5 ft10	No	No	Prospect		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	437,037$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Oliver Kapanen	Farmers (REG)	C	22	2003-07-29	SWE	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	437,037$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Rasmus Kupari	Farmers (REG)	C	25	2000-03-15	FIN	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	423,380$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Ryan Greene	Farmers (REG)	C	21	2003-10-21	CAN	Yes	174 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2026-03-09	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	950,000$	518,981$	0$	0$	No	950,000$	950,000$	950,000$	950,000$	-	-	-	-	-	950,000$	950,000$	950,000$	950,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Ryan Johnson	Farmers (REG)	D	24	2001-07-24	USA	Yes	195 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	423,380$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Tyler Tucker	Farmers (REG)	D	25	2000-03-01	CAN	No	204 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	655,556$	0$	0$	No	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Victor Soderstrom	Farmers (REG)	D	24	2001-02-26	SWE	No	184 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	423,380$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Vitek Vanecek	Farmers (REG)	G	29	1996-01-09	CZE	No	184 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	491,667$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Yaroslav Askarov	Farmers (REG)	G	23	2002-06-16	RUS	Yes	178 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	2,000,000$	1,092,593$	0$	0$	No	2,000,000$	2,000,000$	2,000,000$	2,000,000$	-	-	-	-	-	2,000,000$	2,000,000$	2,000,000$	2,000,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
27	24.52	195 Lbs	6 ft2	3.74	948,148$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				35	1	2	2
2				30	1	2	2
3				25	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			35	1	2	2
2			30	1	2	2
3			25	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				55	1	2	2
2				45	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		55	1	2	2			55	1	2	2
2		45	1	2	2			45	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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.
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	RI
1	Bandits	2	1	1	0	0	0	0	0	9	11	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	0.500	9	17	26	0	0	34	41	36	1	77	379	362	396	6	81	16	18	54	8	1	12.50%	9	2	77.78%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
2	Barracudas	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0.500	4	8	12	0	0	34	41	36	1	35	379	362	396	6	28	11	11	22	9	3	33.33%	1	2	-100.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
3	Bayou	4	1	3	0	0	0	0	0	8	17	-9	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	3	0	3	0	0	0	0	0	4	14	-10	2	0.250	8	16	24	0	0	34	41	36	1	95	379	362	396	6	151	45	34	82	13	3	23.08%	15	4	73.33%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
4	Chiwawa	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	3	5	0	0	34	41	36	1	33	379	362	396	6	27	7	4	26	3	0	0.00%	1	0	100.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
5	CoolFm	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	34	41	36	1	20	379	362	396	6	35	10	0	22	6	0	0.00%	1	0	100.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
6	Goons	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	7	11	0	0	34	41	36	1	27	379	362	396	6	28	11	23	22	2	0	0.00%	5	1	80.00%	1	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
7	Grizzlies	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	7	11	0	0	34	41	36	1	34	379	362	396	6	56	10	8	22	4	1	25.00%	4	1	75.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
8	Hunters	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	1.000	2	3	5	0	0	34	41	36	1	23	379	362	396	6	38	8	4	16	4	0	0.00%	2	0	100.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
9	Husky	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	4	8	12	0	0	34	41	36	1	60	379	362	396	6	64	15	35	47	7	1	14.29%	10	3	70.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
10	Igloos	2	1	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	5	10	15	0	0	34	41	36	1	56	379	362	396	6	100	18	16	45	11	1	9.09%	9	1	88.89%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
11	Marmots	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	6	12	18	0	0	34	41	36	1	70	379	362	396	6	32	8	21	37	9	1	11.11%	8	1	87.50%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
12	Predateurs	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	12	18	0	0	34	41	36	1	48	379	362	396	6	33	11	4	21	6	3	50.00%	2	0	100.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
13	Raptors	2	2	0	0	0	0	0	0	10	5	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	2	0	0	0	0	0	0	10	5	5	4	1.000	10	18	28	0	0	34	41	36	1	58	379	362	396	6	50	10	20	34	7	3	42.86%	10	2	80.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
14	Sags	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	1	1	2	0	0	34	41	36	1	28	379	362	396	6	24	12	6	23	4	0	0.00%	3	1	66.67%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
15	Scorpions	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	1.000	2	3	5	0	0	34	41	36	1	19	379	362	396	6	34	13	14	21	2	0	0.00%	6	0	100.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
16	Snowbirds	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	34	41	36	1	32	379	362	396	6	24	9	6	26	4	1	25.00%	3	0	100.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
17	Spartans	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	2	4	6	0	0	34	41	36	1	49	379	362	396	6	87	29	20	34	7	1	14.29%	10	1	90.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
18	Supreme	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	6	11	17	0	0	34	41	36	1	50	379	362	396	6	77	27	20	37	10	3	30.00%	10	3	70.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
19	Thugs	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	9	14	0	1	34	41	36	1	21	379	362	396	6	32	11	10	20	6	2	33.33%	5	0	100.00%	1	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
20	TigersCats	2	1	1	0	0	0	0	0	6	9	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	2	0.500	6	11	17	0	0	34	41	36	1	66	379	362	396	6	104	24	28	45	9	5	55.56%	13	2	84.62%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
21	Twins	2	1	1	0	0	0	0	0	6	3	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	6	3	3	2	0.500	6	11	17	0	1	34	41	36	1	43	379	362	396	6	68	11	23	55	8	0	0.00%	9	0	100.00%	1	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
22	Vandals	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	0	34	41	36	1	19	379	362	396	6	29	7	8	11	2	0	0.00%	4	0	100.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
23	Vipers	3	0	3	0	0	0	0	0	4	13	-9	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	4	8	12	0	0	34	41	36	1	79	379	362	396	6	140	31	22	66	12	1	8.33%	11	2	81.82%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
24	Warriors	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	4	7	0	0	34	41	36	1	24	379	362	396	6	17	12	12	23	5	0	0.00%	5	1	80.00%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
25	Wolves	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	34	41	36	1	14	379	362	396	6	31	14	12	17	3	0	0.00%	6	1	83.33%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
26	Xpress	2	0	2	0	0	0	0	0	5	12	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0.000	5	10	15	0	0	34	41	36	1	59	379	362	396	6	71	26	21	52	7	2	28.57%	7	2	71.43%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
	Total	41	16	23	0	0	1	1	0	112	138	-26	20	7	12	0	0	0	1	0	55	67	-12	21	9	11	0	0	1	0	0	57	71	-14	35	0.427	112	209	321	0	2	34	41	36	1	1139	379	362	396	6	1461	406	400	880	168	32	19.05%	169	30	82.25%	3	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
	_Since Last GM Reset	41	16	23	0	0	1	1	0	112	138	-26	20	7	12	0	0	0	1	0	55	67	-12	21	9	11	0	0	1	0	0	57	71	-14	35	0.427	112	209	321	0	2	34	41	36	1	1139	379	362	396	6	1461	406	400	880	168	32	19.05%	169	30	82.25%	3	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
	_Vs Conference	17	7	9	0	0	0	1	0	48	63	-15	9	2	6	0	0	0	1	0	23	34	-11	8	5	3	0	0	0	0	0	25	29	-4	16	0.471	48	89	137	0	0	34	41	36	1	516	379	362	396	6	626	158	186	385	72	12	16.67%	73	14	80.82%	1	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235
	_Vs Division	6	3	2	0	0	0	1	0	19	20	-1	4	2	1	0	0	0	1	0	15	13	2	2	1	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	8	0.667	19	34	53	0	0	34	41	36	1	194	379	362	396	6	209	54	69	127	27	7	25.93%	30	5	83.33%	0	629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%	963	679	1021	283	481	235

			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
41	35	L2	112	209	321	1139	1461	406	400	880	0	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	16	23	0	1	1	0	112	138

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	7	12	0	0	1	0	55	67

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
21	9	11	0	1	0	0	57	71

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	6	0	0	0	0

Tentatives en avantage numérique	Buts en avantage numérique	% en avantage numérique	Tentatives en désavantage numérique	Buts contre en désavantage numérique	% en désavantage numérique	Buts pour en désavantage numérique
168	32	19.05%	169	30	82.25%	3

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
379	362	396	6	34	41	36	1

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
629	1294	48.61%	734	1502	48.87%	283	600	47.17%

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
963	679	1021	283	481	235

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
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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
1	6	Thugs	0	Farmers	5	W			Sommaire du match
2	16	Farmers	1	Bayou	4	L			Sommaire du match
4	43	Supreme	6	Farmers	3	L			Sommaire du match
5	55	Farmers	1	Twins	3	L			Sommaire du match
6	74	Vipers	4	Farmers	1	L			Sommaire du match
7	77	Farmers	1	Bayou	6	L			Sommaire du match
8	96	Farmers	2	Bayou	4	L			Sommaire du match
10	116	Xpress	5	Farmers	2	L			Sommaire du match
11	128	Farmers	4	Raptors	3	W			Sommaire du match
12	134	Farmers	2	Scorpions	1	W			Sommaire du match
13	151	Wolves	2	Farmers	3	W			Sommaire du match
15	166	Farmers	1	Spartans	3	L			Sommaire du match
16	183	Bayou	3	Farmers	4	W			Sommaire du match
17	193	Farmers	2	Vipers	6	L			Sommaire du match
18	212	Vandals	1	Farmers	3	W			Sommaire du match
19	232	Farmers	1	Sags	2	L			Sommaire du match
20	243	Chiwawa	3	Farmers	2	L			Sommaire du match
22	264	Spartans	4	Farmers	1	L			Sommaire du match
23	276	Farmers	2	Hunters	1	W			Sommaire du match
24	288	Farmers	5	Twins	0	W			Sommaire du match
25	305	Supreme	5	Farmers	3	L			Sommaire du match
27	323	Farmers	6	Raptors	2	W			Sommaire du match
28	335	Igloos	4	Farmers	1	L			Sommaire du match
29	352	Farmers	3	Husky	5	L			Sommaire du match
30	367	Warriors	2	Farmers	3	W	X	X	Sommaire du match
31	382	Farmers	2	Snowbirds	3	L			Sommaire du match
32	395	Farmers	4	Igloos	2	W			Sommaire du match
34	403	Vipers	3	Farmers	1	L			Sommaire du match
35	428	Marmots	2	Farmers	3	W			Sommaire du match
36	442	Farmers	4	Barracudas	5	L	X		Sommaire du match
37	453	Farmers	3	Marmots	2	W			Sommaire du match
38	466	CoolFm	2	Farmers	0	L			Sommaire du match
40	481	Farmers	5	Bandits	4	W			Sommaire du match
41	495	TigersCats	4	Farmers	5	W			Sommaire du match
42	515	Farmers	3	Xpress	7	L			Sommaire du match
43	525	Husky	3	Farmers	1	L			Sommaire du match
45	549	Bandits	7	Farmers	4	L			Sommaire du match
46	566	Farmers	4	Goons	3	W			Sommaire du match
47	581	Predateurs	2	Farmers	6	W			Sommaire du match
48	597	Farmers	1	TigersCats	5	L			Sommaire du match
49	612	Grizzlies	5	Farmers	4	L			Sommaire du match
50	627	Farmers	-	Supreme	-
51	643	Thugs	-	Farmers	-
53	669	Sags	-	Farmers	-
54	683	Farmers	-	Chiwawa	-
55	698	Farmers	-	CoolFm	-
56	706	Scorpions	-	Farmers	-
57	725	Farmers	-	Predateurs	-
58	735	Rockets	-	Farmers	-
59	749	Farmers	-	Rockets	-
60	766	Bayou	-	Farmers	-
62	783	Farmers	-	Bayou	-
63	798	Chiwawa	-	Farmers	-
65	824	Farmers	-	Scorpions	-
66	830	Raptors	-	Farmers	-
68	852	Farmers	-	Thugs	-
69	861	Goons	-	Farmers	-
70	884	Farmers	-	Warriors	-
71	891	Farmers	-	Grizzlies	-
72	902	Barracudas	-	Farmers	-
74	925	Marlies	-	Farmers	-
76	943	Farmers	-	Outlaws	-
77	953	Wolves	-	Farmers	-
78	974	Farmers	-	Outlaws	-
79	985	Xpress	-	Farmers	-
80	993	Farmers	-	Vipers	-
81	1011	Farmers	-	Spartans	-
82	1022	Snowbirds	-	Farmers	-
84	1047	Farmers	-	Smirnoff Ice	-
85	1059	Smirnoff Ice	-	Farmers	-
86	1076	Hunters	-	Farmers	-
89	1097	Farmers	-	Vandals	-
90	1112	Predateurs	-	Farmers	-
92	1137	Snowbirds	-	Farmers	-
93	1146	Farmers	-	Sags	-
94	1159	Farmers	-	Wolves	-
95	1166	Farmers	-	Marlies	-
96	1178	Barracudas	-	Farmers	-
99	1203	Outlaws	-	Farmers	-
101	1219	Farmers	-	Marlies	-
102	1233	Twins	-	Farmers	-
107	1259	Vandals	-	Farmers	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	39,963	19,998
Assistance PCT	99.91%	99.99%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité de l’aréna	Popularité de l’équipe
21	2998 - 99.94%	101,921$	2,038,410$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,385,818$	2,560,000$	2,560,000$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	1,155,991$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
2,140,330$	59	28,333$	1,671,647$

Farmers 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

Farmers 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

Farmers 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

Farmers 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

Farmers 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

	Farmers
	GP: 41 \| W: 17 \| L: 23 \| OTL: 1 \| P: 35 GF: 112 \| GA: 138 \| PP%: 19.05% \| PK%: 82.25% DG: Nicolas Bellerose \| Morale : 90 \| Moyenne d’équipe : 59 Prochains matchs #627 vs Supreme