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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Farmers 5-4-0, 10pts	2	Sommaire du match	4	Marmots 5-2-1, 11pts

Team Stats
L3	Séquence	W3
2-2-0	Fiche domicile	3-1-1
3-2-0	Fiche domicile	2-1-0
5-4-0	Derniers 10 matchs	5-2-1
3.33	Buts par match	3.88
2.78	Buts contre par match	3.25
11.76%	Pourcentage en avantage numérique	24.32%
83.67%	Pourcentage en désavantage numérique	86.05%

Marlies
3-4-2, 8pts

Sommaire du match

Farmers
5-4-0, 10pts

Team Stats
L1	Séquence	L3
1-1-2	Fiche domicile	2-2-0
2-3-0	Fiche domicile	3-2-0
3-4-2	Derniers 10 matchs	5-4-0
3.22	Buts par match	3.33
3.67	Buts contre par match	2.78
20.00%	Pourcentage en avantage numérique	11.76%
88.24%	Pourcentage en désavantage numérique	83.67%

Marmots
5-2-1, 11pts

Jour 13

Farmers
5-4-0, 10pts

Statistiques d’équipe
W3	Séquence	L3
3-1-1	Fiche domicile	2-2-0
2-1-0	Fiche visiteur	3-2-0
5-2-1	10 derniers matchs	5-4-0
3.88	Buts par match	3.33
3.25	Buts contre par match	3.33
24.32%	Pourcentage en avantage numérique	11.76%
86.05%	Pourcentage en désavantage numérique	83.67%

TigersCats
4-5-0, 8pts

Jour 16

Farmers
5-4-0, 10pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L3
4-1-0	Fiche domicile	2-2-0
0-4-0	Fiche visiteur	3-2-0
4-5-0	10 derniers matchs	5-4-0
4.33	Buts par match	3.33
3.44	Buts contre par match	3.33
30.23%	Pourcentage en avantage numérique	11.76%
81.48%	Pourcentage en désavantage numérique	83.67%

Farmers
5-4-0, 10pts

Jour 17

Smirnoff Ice
2-5-0, 4pts

Statistiques d’équipe
L3	Séquence	L3
2-2-0	Fiche domicile	2-3-0
3-2-0	Fiche visiteur	0-2-0
5-4-0	10 derniers matchs	2-5-0
3.33	Buts par match	2.14
2.78	Buts contre par match	2.14
11.76%	Pourcentage en avantage numérique	10.34%
83.67%	Pourcentage en désavantage numérique	81.82%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 30 3.33 GFG	Tirs pour 345 38.33 Avg	Pourcentage en avantage numérique 11.8% 6 GF	Début de zone offensive 41.6%
Buts contre 25 2.78 GAA	Tirs contre 336 37.33 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 83.7%% 8 GA	Début de la zone défensive 42.7%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Nicolas Bellerose
	Entraîneur	Adam Foote
	Division	Division Ouest
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	26
	Équipe Mineure	21
	Limite Contrat	47 / 60
	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	Oliver Kapanen (R)	X				100.00	54	45	88	85	65	72	99	64	76	55	72	80	79	82	73	0	90	70	0	23	4	800,000$
2	Alex Newhook		X			100.00	72	45	88	87	62	72	51	69	78	63	75	70	71	85	76	0	90	68	0	25	5	1,500,000$
3	Ryan Greene (R)	X				100.00	59	45	90	82	63	84	98	60	73	57	62	75	68	82	76	0	90	68	0	22	4	950,000$
4	Arseny Gritsyuk (R)			X		100.00	66	45	84	84	61	76	80	64	30	62	66	64	70	85	77	0	90	66	0	25	6	1,200,000$
5	Dakota Joshua			X		100.00	99	54	71	78	79	61	66	58	30	52	65	72	68	89	78	0	90	65	0	30	1	2,300,000$
6	Connor Zary (R)		X			100.00	59	45	87	84	53	72	89	59	76	54	63	55	69	84	75	0	90	64	0	25	1	900,000$
7	Danila Yurov (R)			X		100.00	65	45	85	85	55	67	88	60	69	57	63	58	68	82	72	0	90	64	0	22	6	1,200,000$
8	Jack Finley (R)	X				100.00	85	51	71	73	89	50	53	50	81	46	54	67	50	83	70	0	90	62	0	24	4	800,000$
9	Jaroslav Chmelar (R)			X		100.00	89	48	84	75	85	50	40	54	30	46	62	66	66	82	69	0	90	60	0	23	6	800,000$
10	Conor Geekie	X				100.00	84	45	84	76	78	50	40	51	30	48	54	55	65	81	68	0	90	57	0	22	3	1,200,000$
11	Adam Sykora (R)		X			100.00	68	48	88	80	58	56	40	53	30	44	62	65	66	81	69	0	90	57	0	22	6	800,000$
12	Jacob Bernard-Docker				X	100.00	70	48	84	77	59	62	76	49	30	45	52	80	50	85	74	0	90	65	0	26	3	775,000$
13	Daemon Hunt (R)				X	100.00	60	45	90	81	58	52	40	53	30	55	50	69	66	83	71	0	90	61	0	24	1	775,000$
14	Henry Thrun (R)				X	100.00	50	45	95	74	69	62	40	45	30	40	50	64	50	85	74	0	90	59	0	25	4	800,000$
15	Ty Murchison (R)				X	100.00	51	45	95	74	69	63	40	45	30	40	50	60	50	83	72	0	90	58	0	23	6	800,000$
16	Victor Soderstrom				X	100.00	50	45	95	77	54	57	40	47	30	44	50	57	50	85	73	0	90	57	0	25	3	775,000$
17	Harrison Brunicke (R)				X	100.00	50	45	87	76	66	65	40	48	30	40	56	55	50	79	69	0	90	56	0	20	6	1,100,000$
Rayé
1	Akil Thomas (R)	X				100.00	50	45	83	87	60	50	40	45	30	40	50	55	50	81	71	0	90	53	0	26	1	775,000$
2	Egor Afanasyev (R)		X			100.00	50	45	95	74	60	50	40	45	30	40	50	55	50	83	73	0	90	52	0	25	4	800,000$
3	Trevor Kuntar (R)		X			100.00	50	45	95	75	66	50	40	45	30	40	50	55	50	84	71	0	90	52	0	25	6	800,000$
4	Ryan Johnson (R)				X	100.00	50	45	92	76	59	50	40	45	30	40	50	57	50	84	71	0	90	56	0	25	1	775,000$
5	Helge Grans (R)				X	100.00	50	45	92	75	60	50	40	45	30	40	50	55	50	82	70	0	90	55	0	24	4	800,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	63	46	87	79	65	60	55	52	42	48	57	63	59	83	72	0	90	60

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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	Yaroslav Askarov (R)	100.00	80	81	88	82	80	80	80	80	80	76	82	83	80	0	90	70	0	24	4	2,000,000$
2	Daniil Tarasov (R)	100.00	80	67	87	89	78	82	82	80	78	75	70	86	80	0	90	69	0	27	3	775,000$
Rayé
1	Dylan Garand (R)	100.00	70	50	68	82	70	70	70	70	70	70	70	83	71	0	90	61	0	24	6	1,000,000$
2	Erik Portillo (R)	100.00	70	40	40	94	65	65	65	65	65	65	65	84	71	0	90	58	0	26	4	800,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	75	60	71	87	73	74	74	74	73	72	72	84	76	0	90	65

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Adam Foote	88	70	70	84	90	75	60	CAN	55	1	500,000$

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	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
Adam Sykora	Farmers (REG)	LW	22	2004-09-07	SVK	Yes	193 Lbs	5 ft11	No	No	Draft		No	No	6	2026-10-02	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien
Akil Thomas	Farmers (REG)	C	26	2000-01-02	CAN	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Alex Newhook	Farmers (REG)	LW	25	2001-01-28	CAN	No	199 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	5	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	1,500,000$	0$	0$	No	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	-	-	-	-	-	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Arseny Gritsyuk	Farmers (REG)	RW	25	2001-03-15	RUS	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	Draft		No	No	6	2026-10-02	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	1,200,000$	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$	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien
Connor Zary	Farmers (REG)	LW	25	2001-09-25	CAN	Yes	178 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Conor Geekie	Farmers (REG)	C	22	2004-05-05	CAN	No	207 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2026-05-30	No	No	3	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	1,200,000$	0$	0$	No	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Daemon Hunt	Farmers (REG)	D	24	2002-05-15	CAN	Yes	201 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Dakota Joshua	Farmers (REG)	RW	30	1996-05-15	USA	No	206 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	2,300,000$	2,300,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Daniil Tarasov	Farmers (REG)	G	27	1999-03-27	RUS	Yes	196 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	3	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Danila Yurov	Farmers (REG)	RW	22	2003-12-22	RUS	Yes	178 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2026-09-20	No	No	6	2026-09-14	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	1,200,000$	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$	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien
Dylan Garand	Farmers (REG)	G	24	2002-06-07	CAN	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	Draft		No	No	6	2026-10-02	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien
Egor Afanasyev	Farmers (REG)	LW	25	2001-01-23	RUS	Yes	211 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	4	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Erik Portillo	Farmers (REG)	G	26	2000-09-03	SWE	Yes	218 Lbs	6 ft6	No	No	Prospect		No	No	4	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Harrison Brunicke	Farmers (REG)	D	20	2006-05-08	CAN	Yes	201 Lbs	6 ft3	No	No	Draft		No	No	6	2026-10-02	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	1,100,000$	1,100,000$	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	1,100,000$	1,100,000$	1,100,000$	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien
Helge Grans	Farmers (REG)	D	24	2002-05-10	CAN	Yes	205 Lbs	6 ft4	No	No	Prospect		No	No	4	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Henry Thrun	Farmers (REG)	D	25	2001-03-12	USA	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	4	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jack Finley	Farmers (REG)	C	24	2002-09-02	CZE	Yes	220 Lbs	6 ft6	No	No	Prospect		No	No	4	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jacob Bernard-Docker	Farmers (REG)	D	26	2000-06-30	CAN	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	3	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jaroslav Chmelar	Farmers (REG)	RW	23	2003-07-20	CZE	Yes	226 Lbs	6 ft4	No	No	Draft		No	No	6	2026-10-02	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien
Oliver Kapanen	Farmers (REG)	C	23	2003-07-29	SWE	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	4	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Ryan Greene	Farmers (REG)	C	22	2003-10-21	CAN	Yes	174 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2026-03-09	No	No	4	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	950,000$	950,000$	0$	0$	No	950,000$	950,000$	950,000$	-	-	-	-	-	-	950,000$	950,000$	950,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Ryan Johnson	Farmers (REG)	D	25	2001-07-24	USA	Yes	195 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Trevor Kuntar	Farmers (REG)	LW	25	2001-06-20	USA	Yes	205 Lbs	6 ft0	No	No	Draft		No	No	6	2026-10-02	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien
Ty Murchison	Farmers (REG)	D	23	2003-02-02	USA	Yes	212 Lbs	6 ft2	No	No	Draft		No	No	6	2026-10-02	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien
Victor Soderstrom	Farmers (REG)	D	25	2001-02-26	SWE	No	184 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	3	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Yaroslav Askarov	Farmers (REG)	G	24	2002-06-16	RUS	Yes	178 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	4	2026-08-30	False	False	Pro & Farm	2,000,000$	2,000,000$	0$	0$	No	2,000,000$	2,000,000$	2,000,000$	-	-	-	-	-	-	2,000,000$	2,000,000$	2,000,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
26	24.31	198 Lbs	6 ft2	3.92	1,000,000$

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
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	RI
1	Grizzlies	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	14	7	8	1	33	123	109	111	2	41	17	14	29	6	0	0.00%	6	1	83.33%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52
2	Marlies	2	0	1	0	1	0	0	0	6	6	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	2	0.500	6	11	17	0	0	14	7	8	1	66	123	109	111	2	73	23	22	47	14	2	14.29%	10	2	80.00%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52
3	Marmots	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	4	6	0	0	14	7	8	1	35	123	109	111	2	47	16	31	18	3	0	0.00%	11	3	72.73%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52
4	Rockets	2	0	2	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	3	6	9	0	0	14	7	8	1	79	123	109	111	2	89	18	18	37	13	2	15.38%	8	1	87.50%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52
5	Smirnoff Ice	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	11	17	0	0	14	7	8	1	49	123	109	111	2	24	2	15	22	2	0	0.00%	5	0	100.00%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52
6	TigersCats	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	1.000	5	10	15	0	0	14	7	8	1	46	123	109	111	2	36	9	8	22	8	2	25.00%	4	1	75.00%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52
7	Warriors	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	1.000	4	8	12	0	0	14	7	8	1	37	123	109	111	2	26	8	15	24	5	0	0.00%	5	0	100.00%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52
	Total	9	4	4	0	1	0	0	0	30	25	5	4	2	2	0	0	0	0	0	15	11	4	5	2	2	0	1	0	0	0	15	14	1	10	0.556	30	58	88	0	0	14	7	8	1	345	123	109	111	2	336	93	123	199	51	6	11.76%	49	8	83.67%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52
	_Since Last GM Reset	9	4	4	0	1	0	0	0	30	25	5	4	2	2	0	0	0	0	0	15	11	4	5	2	2	0	1	0	0	0	15	14	1	10	0.556	30	58	88	0	0	14	7	8	1	345	123	109	111	2	336	93	123	199	51	6	11.76%	49	8	83.67%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52
	_Vs Conference	9	4	4	0	1	0	0	0	30	25	5	4	2	2	0	0	0	0	0	15	11	4	5	2	2	0	1	0	0	0	15	14	1	10	0.556	30	58	88	0	0	14	7	8	1	345	123	109	111	2	336	93	123	199	51	6	11.76%	49	8	83.67%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52
	_Vs Division	9	4	4	0	1	0	0	0	30	25	5	4	2	2	0	0	0	0	0	15	11	4	5	2	2	0	1	0	0	0	15	14	1	10	0.556	30	58	88	0	0	14	7	8	1	345	123	109	111	2	336	93	123	199	51	6	11.76%	49	8	83.67%	0	169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%	224	161	212	61	103	52

			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
9	10	L3	30	58	88	345	336	93	123	199	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	4	4	1	0	0	0	30	25

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
4	2	2	0	0	0	0	15	11

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	2	2	1	0	0	0	15	14

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	4	1	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
51	6	11.76%	49	8	83.67%	0

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
123	109	111	2	14	7	8	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
169	344	49.13%	186	353	52.69%	60	130	46.15%

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
224	161	212	61	103	52

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	Lien
1	4	Farmers	3	Marlies	2	W	X	Sommaire du match
2	20	Grizzlies	1	Farmers	4	W		Sommaire du match
3	41	Farmers	4	Warriors	1	W		Sommaire du match
5	54	Farmers	5	TigersCats	4	W		Sommaire du match
6	60	Rockets	4	Farmers	2	L		Sommaire du match
7	79	Smirnoff Ice	2	Farmers	6	W		Sommaire du match
8	89	Farmers	1	Rockets	3	L		Sommaire du match
9	101	Farmers	2	Marmots	4	L		Sommaire du match
11	119	Marlies	4	Farmers	3	L		Sommaire du match
13	146	Marmots	-	Farmers	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
16	170	TigersCats	-	Farmers	-
17	188	Farmers	-	Smirnoff Ice	-
19	201	Warriors	-	Farmers	-
20	215	Farmers	-	Grizzlies	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité de l’aréna	Popularité de l’équipe
3	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	2,600,000$	0$	500,000$0$

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

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

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: 9 \| W: 5 \| L: 4 \| OTL: 0 \| P: 10 GF: 30 \| GA: 25 \| PP%: 11.76% \| PK%: 83.67% DG: Nicolas Bellerose \| Morale : 90 \| Moyenne d’équipe : 61 Prochains matchs #146 vs Marmots