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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Farmers 35-34-4, 74pts	2	Sommaire du match	3	Vandals 21-46-4, 46pts

Team Stats
L1	Séquence	OTW1
17-17-2	Fiche domicile	10-25-1
18-17-2	Fiche domicile	11-21-3
5-3-2	Derniers 10 matchs	2-7-1
3.27	Buts par match	1.92
3.48	Buts contre par match	2.87
18.87%	Pourcentage en avantage numérique	13.80%
84.57%	Pourcentage en désavantage numérique	87.36%

Predateurs
33-29-10, 76pts

Sommaire du match

Farmers
35-34-4, 74pts

Team Stats
W1	Séquence	L1
19-12-5	Fiche domicile	17-17-2
14-17-5	Fiche domicile	18-17-2
7-1-2	Derniers 10 matchs	5-3-2
3.08	Buts par match	3.27
3.36	Buts contre par match	3.48
14.91%	Pourcentage en avantage numérique	18.87%
82.64%	Pourcentage en désavantage numérique	84.57%

Snowbirds
36-30-5, 77pts

Jour 92

Farmers
35-34-4, 74pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
20-15-2	Fiche domicile	17-17-2
16-15-3	Fiche visiteur	18-17-2
6-3-1	10 derniers matchs	5-3-2
3.18	Buts par match	3.27
3.11	Buts contre par match	3.27
14.12%	Pourcentage en avantage numérique	18.87%
81.20%	Pourcentage en désavantage numérique	84.57%

Farmers
35-34-4, 74pts

Jour 93

Sags
32-36-6, 70pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W1
17-17-2	Fiche domicile	20-15-1
18-17-2	Fiche visiteur	12-21-5
5-3-2	10 derniers matchs	3-6-1
3.27	Buts par match	2.54
3.48	Buts contre par match	2.54
18.87%	Pourcentage en avantage numérique	17.34%
84.57%	Pourcentage en désavantage numérique	83.33%

Farmers
35-34-4, 74pts

Jour 94

Wolves
44-23-6, 94pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W5
17-17-2	Fiche domicile	21-11-4
18-17-2	Fiche visiteur	23-12-2
5-3-2	10 derniers matchs	7-1-2
3.27	Buts par match	3.48
3.48	Buts contre par match	3.48
18.87%	Pourcentage en avantage numérique	18.08%
84.57%	Pourcentage en désavantage numérique	83.77%

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 239 3.27 GFG	Tirs pour 2334 31.97 Avg	Pourcentage en avantage numérique 18.9% 60 GF	Début de zone offensive 39.8%
Buts contre 254 3.48 GAA	Tirs contre 2592 35.51 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 84.6%% 56 GA	Début de la zone défensive 42.3%

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	2,999
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	25
	Équipe Mineure	21
	Limite Contrat	46 / 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	Connor Zary (R)		X			100.00	56	45	88	88	53	80	65	66	67	61	70	55	71	83	76	0	90	66	0	24	2	900,000$
2	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$
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	Conor Geekie	X				100.00	89	45	87	79	76	62	63	56	72	49	63	55	67	80	69	0	90	61	0	21	4	1,200,000$
7	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$
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	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$
10	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$
11	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$
12	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$
13	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$
14	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$
15	Daemon Hunt (R)				X	100.00	50	45	95	76	62	50	40	45	30	40	50	57	50	82	69	0	90	56	0	23	2	775,000$
16	Daniil Misyul (R)				X	100.00	50	45	95	79	53	52	40	45	30	40	50	58	50	84	72	0	90	56	0	24	5	800,000$
17	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	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$
2	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$
3	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$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	61	46	90	78	64	59	52	50	39	46	54	59	59	83	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
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	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.
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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	Regina Pats	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	Regina Pats	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	Regina Pats	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	Regina Pats	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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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.
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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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2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	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$	129,167$	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$	216,667$	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$	129,167$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Connor Zary	Farmers (REG)	LW	24	2001-09-25	CAN	Yes	178 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	150,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Conor Geekie	Farmers (REG)	C	21	2004-05-05	CAN	No	207 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2026-05-30	No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	200,000$	0$	0$	No	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	No	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$	129,167$	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$	383,333$	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$	133,333$	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$	129,167$	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$	133,333$	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$	133,333$	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
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$	133,333$	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$	133,333$	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$	133,333$	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$	129,167$	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$	133,333$	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
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$	129,167$	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$	133,333$	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$	133,333$	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$	129,167$	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$	158,333$	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$	129,167$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	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$	129,167$	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$	150,000$	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$	333,333$	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
25	24.32	194 Lbs	6 ft2	3.76	949,000$

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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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
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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.
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	86	80	67	7	77	749	761	807	23	81	16	18	54	8	1	12.50%	9	2	77.78%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
2	Barracudas	2	1	0	0	0	1	0	0	11	7	4	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	3	0.750	11	22	33	0	0	86	80	67	7	77	749	761	807	23	56	20	23	41	14	4	28.57%	7	2	71.43%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
3	Bayou	6	3	3	0	0	0	0	0	21	26	-5	2	2	0	0	0	0	0	0	11	8	3	4	1	3	0	0	0	0	0	10	18	-8	6	0.500	21	41	62	0	0	86	80	67	7	189	749	761	807	23	230	72	58	143	21	7	33.33%	27	4	85.19%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
4	Chiwawa	3	0	2	0	0	1	0	0	9	12	-3	2	0	1	0	0	1	0	0	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0.167	9	16	25	0	0	86	80	67	7	105	749	761	807	23	100	25	24	78	17	3	17.65%	10	3	70.00%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
5	CoolFm	2	0	2	0	0	0	0	0	5	9	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	0	0.000	5	10	15	0	0	86	80	67	7	60	749	761	807	23	63	19	12	56	14	1	7.14%	7	2	71.43%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
6	Goons	2	2	0	0	0	0	0	0	8	6	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	8	15	23	0	0	86	80	67	7	53	749	761	807	23	54	19	37	41	7	1	14.29%	12	3	75.00%	1	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
7	Grizzlies	2	0	1	0	1	0	0	0	9	9	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	2	0.500	9	16	25	0	0	86	80	67	7	62	749	761	807	23	105	23	19	49	8	2	25.00%	7	1	85.71%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
8	Hunters	2	1	0	0	0	1	0	0	6	6	0	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	3	0.750	6	11	17	0	0	86	80	67	7	54	749	761	807	23	84	20	20	48	6	0	0.00%	10	1	90.00%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
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	86	80	67	7	60	749	761	807	23	64	15	35	47	7	1	14.29%	10	3	70.00%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
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	86	80	67	7	56	749	761	807	23	100	18	16	45	11	1	9.09%	9	1	88.89%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
11	Marlies	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	86	80	67	7	19	749	761	807	23	42	10	16	36	4	1	25.00%	8	1	87.50%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
12	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	86	80	67	7	70	749	761	807	23	32	8	21	37	9	1	11.11%	8	1	87.50%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
13	Outlaws	2	2	0	0	0	0	0	0	10	6	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	2	0	0	0	0	0	0	10	6	4	4	1.000	10	18	28	0	0	86	80	67	7	72	749	761	807	23	82	21	26	52	9	1	11.11%	13	1	92.31%	1	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
14	Predateurs	3	1	2	0	0	0	0	0	9	8	1	2	1	1	0	0	0	0	0	7	4	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.333	9	18	27	0	0	86	80	67	7	123	749	761	807	23	102	34	26	73	18	4	22.22%	12	1	91.67%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
15	Raptors	3	3	0	0	0	0	0	0	17	9	8	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	2	2	0	0	0	0	0	0	10	5	5	6	1.000	17	31	48	0	0	86	80	67	7	91	749	761	807	23	92	30	38	51	10	3	30.00%	18	2	88.89%	2	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
16	Rockets	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	6	12	18	0	0	86	80	67	7	76	749	761	807	23	90	21	30	59	8	2	25.00%	15	4	73.33%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
17	Sags	2	1	1	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	0.500	4	6	10	0	0	86	80	67	7	68	749	761	807	23	41	14	19	41	6	0	0.00%	7	1	85.71%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
18	Scorpions	3	2	0	0	1	0	0	0	15	9	6	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	2	1	0	0	1	0	0	0	8	6	2	6	1.000	15	28	43	0	0	86	80	67	7	87	749	761	807	23	96	39	42	71	14	4	28.57%	17	2	88.24%	1	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
19	Smirnoff Ice	2	2	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	4	1.000	6	9	15	0	0	86	80	67	7	76	749	761	807	23	52	19	27	61	6	0	0.00%	10	0	100.00%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
20	Snowbirds	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	4	8	12	0	0	86	80	67	7	70	749	761	807	23	56	19	20	50	8	2	25.00%	10	1	90.00%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
21	Spartans	3	0	3	0	0	0	0	0	5	12	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	0	0.000	5	9	14	1	0	86	80	67	7	73	749	761	807	23	127	38	36	67	12	2	16.67%	18	3	83.33%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
22	Supreme	3	0	3	0	0	0	0	0	8	15	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	8	15	23	0	0	86	80	67	7	94	749	761	807	23	105	38	30	63	17	3	17.65%	15	4	73.33%	1	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
23	Thugs	3	1	0	0	2	0	0	0	13	6	7	2	1	0	0	1	0	0	0	8	2	6	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	6	1.000	13	25	38	0	1	86	80	67	7	118	749	761	807	23	104	27	44	75	17	5	29.41%	18	0	100.00%	1	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
24	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	86	80	67	7	66	749	761	807	23	104	24	28	45	9	5	55.56%	13	2	84.62%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
25	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	86	80	67	7	43	749	761	807	23	68	11	23	55	8	0	0.00%	9	0	100.00%	1	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
26	Vandals	2	1	0	0	0	1	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	3	0.750	5	10	15	0	0	86	80	67	7	52	749	761	807	23	53	11	26	39	3	0	0.00%	12	1	91.67%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
27	Vipers	4	1	3	0	0	0	0	0	8	16	-8	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	6	9	-3	2	0.250	8	16	24	0	0	86	80	67	7	112	749	761	807	23	187	45	58	95	17	1	5.88%	19	3	84.21%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
28	Warriors	2	1	0	0	0	0	1	0	8	4	4	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	4	1.000	8	13	21	0	0	86	80	67	7	77	749	761	807	23	40	17	30	44	7	0	0.00%	11	2	81.82%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
29	Wolves	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.500	4	8	12	0	0	86	80	67	7	47	749	761	807	23	63	25	22	46	14	1	7.14%	11	2	81.82%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
30	Xpress	3	0	2	0	0	0	1	0	11	17	-6	2	0	1	0	0	0	1	0	8	10	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	2	0.333	11	19	30	0	0	86	80	67	7	107	749	761	807	23	119	41	31	90	9	4	44.44%	11	3	72.73%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
	Total	73	29	34	0	4	4	2	0	239	254	-15	36	14	17	0	1	2	2	0	118	120	-2	37	15	17	0	3	2	0	0	121	134	-13	74	0.507	239	447	686	1	2	86	80	67	7	2334	749	761	807	23	2592	739	855	1752	318	60	18.87%	363	56	84.57%	8	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
	_Since Last GM Reset	73	29	34	0	4	4	2	0	239	254	-15	36	14	17	0	1	2	2	0	118	120	-2	37	15	17	0	3	2	0	0	121	134	-13	74	0.507	239	447	686	1	2	86	80	67	7	2334	749	761	807	23	2592	739	855	1752	318	60	18.87%	363	56	84.57%	8	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
	_Vs Conference	28	11	13	0	1	1	2	0	90	106	-16	15	4	8	0	0	1	2	0	45	57	-12	13	7	5	0	1	0	0	0	45	49	-4	29	0.518	90	165	255	0	0	86	80	67	7	913	749	761	807	23	1030	270	340	712	113	20	17.70%	140	26	81.43%	1	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408
	_Vs Division	13	6	5	0	1	0	1	0	42	43	-1	7	3	3	0	0	0	1	0	23	23	0	6	3	2	0	1	0	0	0	19	20	-1	16	0.615	42	75	117	0	0	86	80	67	7	446	749	761	807	23	465	122	171	331	51	11	21.57%	72	11	84.72%	0	1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%	1727	1231	1837	500	837	408

			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
73	74	L1	239	447	686	2334	2592	739	855	1752	1	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
73	29	34	4	4	2	0	239	254

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
36	14	17	1	2	2	0	118	120

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
37	15	17	3	2	0	0	121	134

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	3	0	2	1	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
318	60	18.87%	363	56	84.57%	8

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
749	761	807	23	86	80	67	7

Mises en jeu
Gagnées en zone offensive	Total en zone offensive	% gagnées en zone offensive	Gagnées en zone défensive	Total en zone défensive	% gagnées en zone défensive	Gagnées en zone neutre	Total en zone neutre	% gagnées en zone neutre
1235	2509	49.22%	1339	2669	50.17%	547	1128	48.49%

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
1727	1231	1837	500	837	408

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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

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	2	Supreme	4	L			Sommaire du match
51	643	Thugs	2	Farmers	3	W	X		Sommaire du match
53	669	Sags	1	Farmers	3	W			Sommaire du match
54	683	Farmers	4	Chiwawa	5	L			Sommaire du match
55	698	Farmers	5	CoolFm	7	L			Sommaire du match
56	706	Scorpions	3	Farmers	7	W			Sommaire du match
57	725	Farmers	2	Predateurs	4	L			Sommaire du match
58	735	Rockets	5	Farmers	3	L			Sommaire du match
59	749	Farmers	3	Rockets	6	L			Sommaire du match
60	766	Bayou	5	Farmers	7	W			Sommaire du match
62	783	Farmers	6	Bayou	4	W			Sommaire du match
63	798	Chiwawa	4	Farmers	3	L	X		Sommaire du match
65	824	Farmers	6	Scorpions	5	W	X		Sommaire du match
66	830	Raptors	4	Farmers	7	W			Sommaire du match
68	852	Farmers	5	Thugs	4	W	X		Sommaire du match
69	861	Goons	3	Farmers	4	W			Sommaire du match
70	884	Farmers	5	Warriors	2	W			Sommaire du match
71	891	Farmers	5	Grizzlies	4	W	X		Sommaire du match
72	902	Barracudas	2	Farmers	7	W			Sommaire du match
74	925	Marlies	3	Farmers	1	L			Sommaire du match
76	943	Farmers	5	Outlaws	4	W			Sommaire du match
77	953	Wolves	2	Farmers	1	L			Sommaire du match
78	974	Farmers	5	Outlaws	2	W			Sommaire du match
79	985	Xpress	5	Farmers	6	W	X	X	Sommaire du match
80	993	Farmers	4	Vipers	3	W			Sommaire du match
81	1011	Farmers	3	Spartans	5	L			Sommaire du match
82	1022	Snowbirds	5	Farmers	2	L			Sommaire du match
84	1047	Farmers	2	Smirnoff Ice	1	W			Sommaire du match
85	1059	Smirnoff Ice	2	Farmers	4	W			Sommaire du match
86	1076	Hunters	5	Farmers	4	L	X		Sommaire du match
89	1097	Farmers	2	Vandals	3	L	X		Sommaire du match
90	1112	Predateurs	2	Farmers	1	L			Sommaire du match
92	1137	Snowbirds	-	Farmers	-
93	1146	Farmers	-	Sags	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
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	71,962	35,995
Assistance PCT	99.95%	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
5	2999 - 99.96%	101,953$	3,670,314$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
2,506,780$	2,372,500$	2,372,500$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	2,087,160$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
509,766$	18	26,597$	478,746$

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: 73 \| W: 35 \| L: 34 \| OTL: 4 \| P: 74 GF: 239 \| GA: 254 \| PP%: 18.87% \| PK%: 84.57% DG: Nicolas Bellerose \| Morale : 90 \| Moyenne d’équipe : 59 Prochains matchs #1137 vs Snowbirds