New York Rangers
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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	CoolFm 20-18-2, 42pts	4	Sommaire du match	3	Spartans 21-15-2, 44pts

Team Stats
L1	Séquence	L1
10-8-1	Fiche domicile	11-7-2
10-10-1	Fiche domicile	10-8-0
6-4-0	Derniers 10 matchs	5-4-1
2.78	Buts par match	3.08
3.20	Buts contre par match	3.08
13.02%	Pourcentage en avantage numérique	11.66%
87.30%	Pourcentage en désavantage numérique	84.58%

Spartans
21-15-2, 44pts

Sommaire du match

Xpress
25-12-3, 53pts

Team Stats
L1	Séquence	W3
11-7-2	Fiche domicile	13-5-2
10-8-0	Fiche domicile	12-7-1
5-4-1	Derniers 10 matchs	6-3-1
3.08	Buts par match	3.98
3.08	Buts contre par match	3.23
11.66%	Pourcentage en avantage numérique	16.49%
84.58%	Pourcentage en désavantage numérique	85.71%

Husky
15-19-5, 35pts

Jour 49

Spartans
21-15-2, 44pts

Statistiques d’équipe
OTL1	Séquence	L1
8-9-3	Fiche domicile	11-7-2
7-10-2	Fiche visiteur	10-8-0
5-2-3	10 derniers matchs	5-4-1
2.69	Buts par match	3.08
3.18	Buts contre par match	3.08
17.42%	Pourcentage en avantage numérique	11.66%
82.56%	Pourcentage en désavantage numérique	84.58%

Spartans
21-15-2, 44pts

Jour 50

Raptors
10-26-3, 23pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W1
11-7-2	Fiche domicile	6-11-3
10-8-0	Fiche visiteur	4-15-0
5-4-1	10 derniers matchs	4-4-2
3.08	Buts par match	2.77
3.08	Buts contre par match	2.77
11.66%	Pourcentage en avantage numérique	13.71%
84.58%	Pourcentage en désavantage numérique	83.05%

Chiwawa
17-15-6, 40pts

Jour 52

Spartans
21-15-2, 44pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	L1
8-7-5	Fiche domicile	11-7-2
9-8-1	Fiche visiteur	10-8-0
4-6-0	10 derniers matchs	5-4-1
2.32	Buts par match	3.08
2.61	Buts contre par match	3.08
12.87%	Pourcentage en avantage numérique	11.66%
88.96%	Pourcentage en désavantage numérique	84.58%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 117 3.08 GFG	Tirs pour 1435 37.76 Avg	Pourcentage en avantage numérique 11.7% 19 GF	Début de zone offensive 44.3%
Buts contre 117 3.08 GAA	Tirs contre 1163 30.61 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 84.6%% 31 GA	Début de la zone défensive 39.0%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Martin Fontaine
	Entraîneur	Wayne Gretzky
	Division	Division Est
	Conférence	Conference 2
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,974
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	26
	Équipe Mineure	20
	Limite Contrat	46 / 50
	Espoirs	40

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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	Peyton Krebs	X				100.00	84	57	75	84	57	70	98	59	79	58	60	68	68	84	75	0	90	67	0	24	1	1,800,000$
2	Aatu Raty	X				100.00	99	45	83	82	63	53	40	59	87	50	67	61	68	82	70	0	90	63	0	22	3	1,100,000$
3	Lukas Reichel		X			100.00	53	45	90	85	49	60	85	58	70	56	59	58	68	82	71	0	90	62	0	23	1	1,200,000$
4	Jonatan Berggren			X		100.00	58	45	90	81	61	65	91	58	30	53	63	55	67	84	74	0	90	62	0	25	3	1,200,000$
5	Matt Nieto		X			100.00	74	45	92	77	57	61	40	49	30	45	53	77	50	92	81	0	90	59	0	32	2	1,300,000$
6	Georgi Merkulov (R)	X				100.00	50	45	92	79	50	69	40	47	30	44	50	62	50	84	75	0	90	55	0	24	4	1,000,000$
7	Grigori Denisenko			X		100.00	51	45	92	76	61	50	40	45	30	40	50	60	50	84	71	0	90	53	0	25	5	950,000$
8	Matthew Savoie (R)	X				100.00	50	45	95	78	48	63	40	47	30	44	50	55	50	81	71	0	90	53	0	21	5	3,000,000$
9	Viktor Lodin (R)	X				100.00	50	45	95	78	60	50	40	45	30	40	50	55	50	84	71	0	90	52	0	26	2	775,000$
10	Brendan Perlini		X			100.00	50	45	95	74	60	50	40	45	30	40	50	55	50	87	74	0	90	52	0	29	2	775,000$
11	Elias D Pettersson (R)				X	100.00	78	48	78	79	56	53	40	50	30	46	54	69	65	81	69	0	90	60	0	21	2	800,000$
12	Ville Heinola				X	100.00	54	45	90	78	50	59	40	47	30	44	50	67	50	84	72	0	90	58	0	24	4	1,150,000$
13	Tristan Luneau				X	100.00	51	45	92	76	62	69	40	45	30	40	50	55	50	81	72	0	90	57	0	21	3	1,350,000$
14	Maksymilian Szuber				X	100.00	50	45	92	77	61	50	40	45	30	40	50	55	50	81	72	0	90	56	0	23	5	1,000,000$
15	Dmitri Samorukov				X	100.00	50	45	95	77	60	50	40	45	30	40	50	55	50	83	72	0	90	56	0	26	3	925,000$
16	Donovan Sebrango (R)				X	100.00	50	45	95	73	74	50	40	45	30	40	50	55	50	83	70	0	90	56	0	23	2	800,000$
17	Jake Livingstone (R)				X	100.00	50	45	95	75	60	50	40	45	30	40	50	55	50	83	72	0	90	56	0	26	5	1,000,000$
Rayé
1	Logan Morrison (R)	X				100.00	50	45	95	78	55	50	40	45	30	40	50	55	50	81	71	0	90	52	0	23	5	1,000,000$
2	Lukas Rousek (R)			X		100.00	50	45	95	80	49	50	40	45	30	40	50	55	50	84	72	0	90	52	0	26	5	1,000,000$
3	Sean Farrell (R)		X			100.00	50	45	95	79	60	50	40	45	30	40	50	55	50	81	72	0	90	52	0	23	4	1,000,000$
4	Gavin Brindley (R)	X				100.00	50	45	95	79	47	50	40	45	30	40	50	55	50	79	68	0	90	51	0	20	4	1,200,000$
5	Duncan Keith				X	100.00	50	45	95	77	59	50	40	45	30	40	50	55	50	99	87	0	90	57	0	42	2	6,500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	57	46	91	78	57	56	47	48	37	44	53	59	54	84	73	0	90	56

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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	Ivan Fedotov	100.00	71	60	76	93	70	73	73	71	70	70	70	88	80	0	90	64	0	28	2	1,200,000$
2	Nikita Tolopilo (R)	100.00	70	50	60	96	70	70	70	70	70	70	70	84	71	0	90	62	0	25	2	800,000$
Rayé
1	Georgi Romanov (R)	100.00	70	50	60	90	70	70	70	70	70	70	70	85	74	0	90	62	0	25	4	1,000,000$
2	Matt Villalta (R)	100.00	70	50	60	85	70	70	70	70	70	70	70	85	72	0	90	61	0	26	1	1,100,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	70	53	64	91	70	71	71	70	70	70	70	86	74	0	90	62

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Wayne Gretzky	65	65	65	65	97	72	46	CAN	66	2	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	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
Aatu Raty	Spartans (NYR)	C	22	2002-11-14	FIN	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	611,111$	0$	0$	No	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Brendan Perlini	Spartans (NYR)	LW	29	1996-04-27	GBR	No	211 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	430,556$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Dmitri Samorukov	Spartans (NYR)	D	26	1999-06-16	RUS	No	188 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	925,000$	513,889$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Donovan Sebrango	Spartans (NYR)	D	23	2002-01-12	CAN	Yes	221 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect	No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	444,444$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Duncan Keith	Spartans (NYR)	D	42	1983-07-16	CAN	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually	No	Yes	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	6,500,000$	3,611,111$	0$	0$	No	6,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	6,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Elias D Pettersson	Spartans (NYR)	D	21	2004-02-16	SWE	Yes	185 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect	No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	444,444$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Gavin Brindley	Spartans (NYR)	C	20	2004-10-05	USA	Yes	175 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	666,667$	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
Georgi Merkulov	Spartans (NYR)	C	24	2000-10-10	RUS	Yes	176 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Georgi Romanov	Spartans (NYR)	G	25	1999-12-15	RUS	Yes	210 Lbs	6 ft5	No	No	N/A	No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Grigori Denisenko	Spartans (NYR)	RW	25	2000-06-24	RUS	No	196 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	950,000$	527,778$	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
Ivan Fedotov	Spartans (NYR)	G	28	1996-11-28	RUS	No	214 Lbs	6 ft7	No	No	N/A	No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	666,667$	0$	0$	No	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jake Livingstone	Spartans (NYR)	D	26	1999-04-16	CAN	Yes	205 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	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$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jonatan Berggren	Spartans (NYR)	RW	25	2000-07-16	SWE	No	197 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	666,667$	0$	0$	No	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Logan Morrison	Spartans (NYR)	C	23	2002-07-09	CAN	Yes	179 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	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$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Lukas Reichel	Spartans (NYR)	LW	23	2002-05-17	DEU	No	170 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	666,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Lukas Rousek	Spartans (NYR)	RW	26	1999-04-20	CZE	Yes	171 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	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$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Maksymilian Szuber	Spartans (NYR)	D	23	2002-08-25	GER	No	190 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	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$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Matt Nieto	Spartans (NYR)	LW	32	1992-11-05	USA	No	187 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,300,000$	722,222$	0$	0$	No	1,300,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,300,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Matt Villalta	Spartans (NYR)	G	26	1999-06-03	CAN	Yes	190 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	611,111$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Matthew Savoie	Spartans (NYR)	C	21	2004-01-01	CAN	Yes	179 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	3,000,000$	1,666,667$	0$	0$	No	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$	-	-	-	-	-	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-
Nikita Tolopilo	Spartans (NYR)	G	25	2000-04-06	BEL	Yes	229 Lbs	6 ft6	No	No	Draft	No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	444,444$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Peyton Krebs	Spartans (NYR)	C	24	2001-01-26	CAN	No	186 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,800,000$	1,000,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Sean Farrell	Spartans (NYR)	LW	23	2001-11-02	USA	Yes	175 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Tristan Luneau	Spartans (NYR)	D	21	2004-01-12	CAN	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,350,000$	750,000$	0$	0$	No	1,350,000$	1,350,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,350,000$	1,350,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Viktor Lodin	Spartans (NYR)	C	26	1999-06-02	SWE	Yes	185 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	430,556$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Ville Heinola	Spartans (NYR)	D	24	2001-03-02	FIN	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,150,000$	638,889$	0$	0$	No	1,150,000$	1,150,000$	1,150,000$	-	-	-	-	-	-	1,150,000$	1,150,000$	1,150,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
26	25.12	192 Lbs	6 ft1	3.12	1,343,269$

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	Bandits	2	2	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	6	12	18	0	0	55	25	34	4	70	530	453	444	10	53	16	16	41	2	0	0.00%	7	1	85.71%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
2	Bayou	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	10	15	0	0	55	25	34	4	26	530	453	444	10	39	15	6	34	8	1	12.50%	3	1	66.67%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
3	CoolFm	2	0	0	0	1	1	0	0	6	6	0	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	3	0.750	6	12	18	0	0	55	25	34	4	70	530	453	444	10	66	11	28	54	8	1	12.50%	14	1	92.86%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
4	Farmers	2	2	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	4	1.000	7	13	20	0	0	55	25	34	4	87	530	453	444	10	49	19	14	49	10	1	10.00%	7	1	85.71%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
5	Grizzlies	2	0	2	0	0	0	0	0	4	10	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	4	8	12	0	0	55	25	34	4	69	530	453	444	10	74	15	28	41	9	0	0.00%	14	3	78.57%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
6	Hunters	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	55	25	34	4	39	530	453	444	10	32	12	16	27	7	2	28.57%	6	0	100.00%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
7	Husky	2	2	0	0	0	0	0	0	7	5	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	7	14	21	0	0	55	25	34	4	87	530	453	444	10	55	20	28	49	6	3	50.00%	12	1	91.67%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
8	Igloos	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	2	4	6	0	0	55	25	34	4	36	530	453	444	10	38	16	8	11	2	0	0.00%	4	1	75.00%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
9	Marlies	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	55	25	34	4	42	530	453	444	10	30	10	4	23	6	0	0.00%	2	0	100.00%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
10	Marmots	2	0	2	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	2	4	6	0	0	55	25	34	4	56	530	453	444	10	44	16	24	47	6	1	16.67%	13	2	84.62%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
11	Outlaws	3	3	0	0	0	0	0	0	11	6	5	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	6	1.000	11	20	31	0	0	55	25	34	4	114	530	453	444	10	111	24	22	79	19	1	5.26%	10	0	100.00%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
12	Rockets	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	55	25	34	4	32	530	453	444	10	38	16	18	15	7	0	0.00%	8	0	100.00%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
13	Sags	2	0	2	0	0	0	0	0	5	12	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	0	0.000	5	9	14	0	0	55	25	34	4	67	530	453	444	10	60	14	32	45	11	0	0.00%	16	5	68.75%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
14	Smirnoff Ice	2	2	0	0	0	0	0	0	7	1	6	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	4	1.000	7	12	19	0	1	55	25	34	4	93	530	453	444	10	32	7	14	30	14	1	7.14%	7	0	100.00%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
15	Snowbirds	2	0	1	0	0	0	1	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	0.500	6	10	16	0	0	55	25	34	4	82	530	453	444	10	62	22	29	44	9	1	11.11%	12	1	91.67%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
16	Thugs	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	55	25	34	4	25	530	453	444	10	45	14	19	21	2	0	0.00%	8	1	87.50%	1	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
17	Twins	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	4	6	0	0	55	25	34	4	31	530	453	444	10	11	1	4	20	1	0	0.00%	2	0	100.00%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
18	Vandals	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	8	12	0	0	55	25	34	4	36	530	453	444	10	22	3	14	18	2	0	0.00%	6	2	66.67%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
19	Vipers	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	55	25	34	4	41	530	453	444	10	41	10	8	30	5	1	20.00%	4	0	100.00%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
20	Warriors	3	2	1	0	0	0	0	0	9	6	3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	4	0.667	9	16	25	0	0	55	25	34	4	117	530	453	444	10	73	17	34	85	10	3	30.00%	15	1	93.33%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
21	Wolves	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	3	6	9	0	0	55	25	34	4	51	530	453	444	10	33	15	17	16	2	0	0.00%	6	1	83.33%	0	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
22	Xpress	4	0	3	0	1	0	0	0	15	22	-7	2	0	1	0	1	0	0	0	7	12	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	8	10	-2	2	0.250	15	29	44	0	0	55	25	34	4	164	530	453	444	10	155	40	48	116	17	3	17.65%	25	9	64.00%	1	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
	Total	38	18	15	0	2	2	1	0	117	117	0	20	10	7	0	1	2	0	0	64	60	4	18	8	8	0	1	0	1	0	53	57	-4	44	0.579	117	222	339	0	1	55	25	34	4	1435	530	453	444	10	1163	333	431	895	163	19	11.66%	201	31	84.58%	2	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
	_Since Last GM Reset	38	18	15	0	2	2	1	0	117	117	0	20	10	7	0	1	2	0	0	64	60	4	18	8	8	0	1	0	1	0	53	57	-4	44	0.579	117	222	339	0	1	55	25	34	4	1435	530	453	444	10	1163	333	431	895	163	19	11.66%	201	31	84.58%	2	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
	_Vs Conference	13	6	5	0	0	1	1	0	41	44	-3	8	4	3	0	0	1	0	0	25	24	1	5	2	2	0	0	0	1	0	16	20	-4	15	0.577	41	77	118	0	0	55	25	34	4	473	530	453	444	10	424	118	151	307	59	4	6.78%	67	11	83.58%	1	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214
	_Vs Division	5	0	4	0	0	0	1	0	14	23	-9	3	0	3	0	0	0	0	0	8	13	-5	2	0	1	0	0	0	1	0	6	10	-4	2	0.200	14	25	39	0	0	55	25	34	4	174	530	453	444	10	167	50	80	110	22	1	4.55%	36	7	80.56%	1	749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%	943	683	909	264	438	214

			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
38	44	L1	117	222	339	1435	1163	333	431	895	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
38	18	15	2	2	1	0	117	117

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	10	7	1	2	0	0	64	60

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	8	8	1	0	1	0	53	57

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	4	0	1	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
163	19	11.66%	201	31	84.58%	2

Tirs en 1e période	Tirs en 2e période	Tirs en 3e période	Tirs en 4e période	Buts en 1e période	Buts en 2e période	Buts en 3e période	Buts en 4e période
530	453	444	10	55	25	34	4

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
749	1469	50.99%	674	1294	52.09%	293	556	52.70%

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
943	683	909	264	438	214

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	15	Spartans	4	Xpress	5	L			Sommaire du match
2	22	Xpress	5	Spartans	6	W	X		Sommaire du match
4	41	Smirnoff Ice	1	Spartans	4	W			Sommaire du match
5	60	Spartans	3	CoolFm	2	W	X		Sommaire du match
6	63	Spartans	4	Warriors	3	W			Sommaire du match
7	78	Wolves	4	Spartans	3	L	X		Sommaire du match
9	105	Thugs	4	Spartans	3	L			Sommaire du match
11	118	Spartans	3	Bandits	1	W			Sommaire du match
12	137	Grizzlies	5	Spartans	3	L			Sommaire du match
14	157	Spartans	1	Marmots	3	L			Sommaire du match
15	166	Farmers	1	Spartans	3	W			Sommaire du match
16	189	Spartans	4	Vandals	3	W			Sommaire du match
17	201	Husky	3	Spartans	4	W			Sommaire du match
18	218	Outlaws	1	Spartans	4	W			Sommaire du match
20	236	Spartans	2	Igloos	6	L			Sommaire du match
21	249	Xpress	7	Spartans	1	L			Sommaire du match
22	264	Spartans	4	Farmers	1	W			Sommaire du match
23	275	Spartans	1	Grizzlies	5	L			Sommaire du match
24	291	Hunters	2	Spartans	4	W			Sommaire du match
25	307	Outlaws	2	Spartans	3	W			Sommaire du match
27	324	Spartans	3	Sags	8	L			Sommaire du match
28	339	Spartans	1	Marmots	3	L			Sommaire du match
29	350	Snowbirds	5	Spartans	3	L			Sommaire du match
31	375	Spartans	3	Husky	2	W			Sommaire du match
32	385	Bayou	3	Spartans	5	W			Sommaire du match
34	407	Rockets	2	Spartans	1	L			Sommaire du match
35	418	Spartans	3	Smirnoff Ice	0	W			Sommaire du match
36	438	Twins	1	Spartans	2	W			Sommaire du match
38	459	Spartans	4	Warriors	1	W			Sommaire du match
39	469	Marlies	2	Spartans	6	W			Sommaire du match
41	496	Spartans	2	Vipers	4	L			Sommaire du match
42	506	Bandits	2	Spartans	3	W			Sommaire du match
43	528	Sags	4	Spartans	2	L			Sommaire du match
44	542	Spartans	3	Snowbirds	2	W	X	X	Sommaire du match
45	560	Warriors	2	Spartans	1	L			Sommaire du match
46	567	Spartans	4	Outlaws	3	W			Sommaire du match
47	590	CoolFm	4	Spartans	3	L	X		Sommaire du match
48	607	Spartans	4	Xpress	5	L			Sommaire du match
49	622	Husky	-	Spartans	-
50	633	Spartans	-	Raptors	-
52	651	Chiwawa	-	Spartans	-
53	670	Spartans	-	Twins	-
54	682	Thugs	-	Spartans	-
55	694	Spartans	-	Vandals	-
56	707	Spartans	-	Hunters	-
57	716	Spartans	-	Goons	-
58	730	Grizzlies	-	Spartans	-
59	751	Vipers	-	Spartans	-
60	768	Spartans	-	Chiwawa	-
62	782	Xpress	-	Spartans	-
63	801	Spartans	-	Wolves	-
64	811	Marmots	-	Spartans	-
65	818	Spartans	-	Igloos	-
66	841	Spartans	-	Bayou	-
67	850	Wolves	-	Spartans	-
69	871	Vandals	-	Spartans	-
71	888	Spartans	-	TigersCats	-
72	905	Raptors	-	Spartans	-
73	915	Spartans	-	Scorpions	-
74	922	Spartans	-	Hunters	-
76	941	Smirnoff Ice	-	Spartans	-
77	963	Spartans	-	Supreme	-
78	975	Supreme	-	Spartans	-
79	983	Spartans	-	CoolFm	-
80	996	Spartans	-	Thugs	-
81	1011	Farmers	-	Spartans	-
82	1028	Spartans	-	Predateurs	-
83	1041	Goons	-	Spartans	-
85	1062	Scorpions	-	Spartans	-
86	1067	Spartans	-	Rockets	-
88	1085	Spartans	-	Bandits	-
89	1096	Spartans	-	Rockets	-
90	1107	Spartans	-	Barracudas	-
91	1120	Goons	-	Spartans	-
92	1142	Igloos	-	Spartans	-
94	1153	Spartans	-	Barracudas	-
96	1173	TigersCats	-	Spartans	-
97	1186	Spartans	-	Marlies	-
99	1204	Predateurs	-	Spartans	-
102	1224	Barracudas	-	Spartans	-
106	1247	Spartans	-	Marlies	-
107	1257	TigersCats	-	Spartans	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	40	20
Assistance	39,691	19,786
Assistance PCT	99.23%	98.93%

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	2974 - 99.13%	119,002$	2,380,032$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,490,460$	3,492,500$	3,492,500$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	1,268,220$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
2,499,034$	60	36,968$	2,218,080$

Spartans 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

Spartans 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

Spartans 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

Spartans 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

Spartans 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

	Spartans
	GP: 38 \| W: 21 \| L: 15 \| OTL: 2 \| P: 44 GF: 117 \| GA: 117 \| PP%: 11.66% \| PK%: 84.58% DG: Martin Fontaine \| Morale : 90 \| Moyenne d’équipe : 57 Prochains matchs #622 vs Husky