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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Marlies 18-18-4, 40pts	4	Sommaire du match	2	Chiwawa 17-15-6, 40pts

Team Stats
OTW1	Séquence	L2
9-7-3	Fiche domicile	8-7-5
9-11-1	Fiche domicile	9-8-1
6-3-1	Derniers 10 matchs	4-6-0
3.23	Buts par match	2.32
3.53	Buts contre par match	2.61
16.23%	Pourcentage en avantage numérique	12.87%
81.77%	Pourcentage en désavantage numérique	88.96%

Marlies
18-18-4, 40pts

Sommaire du match

Outlaws
22-14-3, 47pts

Team Stats
OTW1	Séquence	OTL1
9-7-3	Fiche domicile	14-3-3
9-11-1	Fiche domicile	8-11-0
6-3-1	Derniers 10 matchs	5-3-2
3.23	Buts par match	3.10
3.53	Buts contre par match	2.95
16.23%	Pourcentage en avantage numérique	12.69%
81.77%	Pourcentage en désavantage numérique	87.32%

Marlies
18-18-4, 40pts

Jour 49

Twins
17-17-5, 39pts

Statistiques d’équipe
OTW1	Séquence	W1
9-7-3	Fiche domicile	11-6-2
9-11-1	Fiche visiteur	6-11-3
6-3-1	10 derniers matchs	5-4-1
3.23	Buts par match	2.67
3.53	Buts contre par match	2.67
16.23%	Pourcentage en avantage numérique	12.72%
81.77%	Pourcentage en désavantage numérique	86.05%

Twins
17-17-5, 39pts

Jour 50

Marlies
18-18-4, 40pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	OTW1
11-6-2	Fiche domicile	9-7-3
6-11-3	Fiche visiteur	9-11-1
5-4-1	10 derniers matchs	6-3-1
2.67	Buts par match	3.23
3.03	Buts contre par match	3.23
12.72%	Pourcentage en avantage numérique	16.23%
86.05%	Pourcentage en désavantage numérique	81.77%

Goons
12-19-7, 31pts

Jour 52

Marlies
18-18-4, 40pts

Statistiques d’équipe
L3	Séquence	OTW1
7-9-4	Fiche domicile	9-7-3
5-10-3	Fiche visiteur	9-11-1
3-6-1	10 derniers matchs	6-3-1
2.29	Buts par match	3.23
3.16	Buts contre par match	3.23
12.50%	Pourcentage en avantage numérique	16.23%
88.19%	Pourcentage en désavantage numérique	81.77%

Meneurs d'équipe
	Buts Marc Staal 7	Passes Marc Staal 13

	Points Marc Staal 20	Plus/Moins Marc Staal 9

Statistiques d’équipe
Buts pour 129 3.23 GFG	Tirs pour 1430 35.75 Avg	Pourcentage en avantage numérique 16.2% 31 GF	Début de zone offensive 42.4%
Buts contre 141 3.53 GAA	Tirs contre 1244 31.10 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 81.8%% 33 GA	Début de la zone défensive 38.9%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Joël Durocher
	Entraîneur	Manny Malhotra
	Division	Division Ouest
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,671
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	22
	Équipe Mineure	24
	Limite Contrat	46 / 50
	Espoirs	69

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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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Valtteri Puustinen (R)			X		100.00	57	45	90	80	51	50	40	51	30	44	58	65	65	85	72	0	90	56		0	26	1	900,000$
2	Andreas Athanasiou			X		100.00	52	45	95	77	63	50	40	47	30	40	54	65	50	90	77	0	90	55	X	0	31	1	2,250,000$
3	Jesse Ylonen			X		100.00	50	45	89	77	67	50	40	45	30	40	50	55	50	84	71	0	90	53		0	25	4	900,000$
4	Tim Washe (R)	X				100.00	50	45	95	74	79	50	40	45	30	40	50	57	50	83	70	0	90	53		0	24	4	3,000,000$
5	Alexander Nylander		X			100.00	50	45	90	75	69	50	40	45	30	40	50	55	50	87	74	0	90	53		0	27	4	900,000$
6	Oskar Lindblom			X		100.00	50	45	95	77	63	50	40	45	30	40	50	55	50	87	76	0	90	53		0	29	1	2,800,000$
7	Tyler Benson			X		100.00	50	45	95	77	60	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	52		0	27	1	850,000$
8	Justin Richards (R)	X				100.00	50	45	95	77	59	50	40	45	30	40	50	55	50	85	73	0	90	52		0	27	2	775,000$
9	Fredrik Karlstrom (R)	X				100.00	50	45	95	76	60	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	52		0	27	3	775,000$
10	Chase Bradley (R)		X			100.00	50	45	95	78	52	50	40	45	30	40	50	55	50	83	70	0	90	52		0	23	5	900,000$
11	Arnaud Durandeau (R)		X			100.00	50	45	95	78	60	50	40	45	30	40	50	55	50	84	74	0	90	52		0	26	1	2,000,000$
12	Hunter McKown (R)	X				100.00	50	45	95	76	60	50	40	45	30	40	50	55	50	80	69	0	90	52		0	23	5	900,000$
13	Brandon Gignac (R)	X				100.00	50	45	95	80	48	50	40	45	30	40	50	55	50	86	75	0	90	52		0	27	2	775,000$
14	Marc Staal				X	99.00	50	45	84	76	72	50	40	45	30	40	50	55	50	97	85	0	90	58		0	38	1	1,200,000$
15	Caleb Jones				X	100.00	57	45	92	77	58	52	40	45	30	40	50	56	50	87	75	0	90	57		0	28	1	1,500,000$
16	Mattias Norlinder (R)				X	100.00	50	45	95	78	60	50	40	45	30	40	50	55	50	83	70	0	90	56		0	25	2	900,000$
17	Filip Roos (R)				X	100.00	50	45	95	77	63	50	40	45	30	40	50	55	50	85	74	0	90	56		0	26	5	800,000$
Rayé
1	Lucas Condotta		X			100.00	57	45	95	73	75	50	40	47	30	40	54	61	50	87	74	0	90	55		0	27	5	800,000$
2	German Rubtsov (R)	X				100.00	50	45	95	79	59	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	52		0	27	2	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.95	51	45	93	77	62	50	40	46	30	40	51	57	51	86	73	0	90	54

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
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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
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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Joel Blomqvist (R)	100.00	70	50	71	88	70	70	70	70	70	70	70	83	73	0	90	62	0	23	4	975,000$
2	Hugo Alnefelt (R)	100.00	70	40	40	81	65	65	65	65	65	65	65	80	67	0	90	57	0	24	3	850,000$
3	Michael Dipietro (R)	100.00	70	40	40	86	65	65	65	65	65	65	65	82	69	0	90	57	0	26	5	900,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	70	43	50	85	67	67	67	67	67	67	67	82	70	0	90	59

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Manny Malhotra	65	65	65	65	77	82	86	CAN	46	2	2,500,000$

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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.
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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	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKM	GW	GT	FO%	FOT	P/20	PSG	PSS	FT	S1	S2	S3
1	Marc Staal	Marlies (TOR)	D	40	7	13	20	9	34	0	51	32	47	18	26	14.89%	41	798	19.95	2	3	5	27	98	80	2	1	39.39%	33	0.50	1	1	0	4	6	4
2	Lucas Condotta	Marlies (TOR)	LW	36	6	8	14	-2	23	5	39	71	51	14	39	11.76%	5	612	17.01	1	0	1	1	3	22	1	0	41.06%	414	0.46	0	3	1	5	3	5
3	Jacob Moverare	Toronto Maple Leafs	D	26	1	11	12	-7	8	0	29	27	50	14	35	2.00%	22	552	21.27	0	4	4	24	87	76	0	0	29.55%	44	0.43	0	2	0	4	4	4
4	Andreas Athanasiou	Marlies (TOR)	RW	21	3	6	9	-8	8	0	20	48	39	13	22	7.69%	4	356	16.98	0	3	3	7	27	6	0	0	48.78%	287	0.50	1	1	0	3	0	2
5	Jesse Ylonen	Marlies (TOR)	RW	32	2	6	8	-7	18	0	36	28	29	6	25	6.90%	18	531	16.60	0	0	0	0	0	1	0	0	31.82%	22	0.30	0	1	0	1	5	4
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				155	19	44	63	-15	91	5	175	206	216	65	147	8.80%	90	2851	18.39	3	10	13	59	217	187	3	1	42.88%	800	0.44	2	8	1	17	18	19

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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.
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#	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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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.
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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
Alexander Nylander	Marlies (TOR)	LW	27	1998-03-02	SWE	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-03-30	No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	500,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Andreas Athanasiou	Marlies (TOR)	RW	31	1994-08-06	CAN	No	190 Lbs	6 ft2	No	Yes	Assign Manually		No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	2,250,000$	1,250,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Arnaud Durandeau	Marlies (TOR)	LW	26	1999-01-14	CAN	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	2,000,000$	1,111,111$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Brandon Gignac	Marlies (TOR)	C	27	1997-11-07	CAN	Yes	170 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	430,556$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Caleb Jones	Marlies (TOR)	D	28	1997-06-06	USA	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	833,333$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Chase Bradley	Marlies (TOR)	LW	23	2002-01-09	USA	Yes	180 Lbs	5 ft11	No	No	Prospect		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	500,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Filip Roos	Marlies (TOR)	D	26	1999-01-05	SWE	Yes	190 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2025-11-14	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	444,444$	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
Fredrik Karlstrom	Marlies (TOR)	C	27	1998-01-12	SWE	Yes	200 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	430,556$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
German Rubtsov	Marlies (TOR)	C	27	1998-06-27	RUS	Yes	178 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$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Hugo Alnefelt	Marlies (TOR)	G	24	2001-06-04	SWE	Yes	177 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	850,000$	472,222$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Hunter McKown	Marlies (TOR)	C	23	2002-08-18	USA	Yes	205 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-03-20	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	500,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jesse Ylonen	Marlies (TOR)	RW	25	1999-10-03	FIN	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-03-20	No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	500,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Joel Blomqvist	Marlies (TOR)	G	23	2002-01-10	FIN	Yes	200 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2025-09-18	No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	975,000$	541,667$	0$	0$	No	975,000$	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	975,000$	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Justin Richards	Marlies (TOR)	C	27	1998-03-17	USA	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	430,556$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Lucas Condotta	Marlies (TOR)	LW	27	1997-11-06	CAN	No	217 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	444,444$	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
Marc Staal	Marlies (TOR)	D	38	1987-01-13	CAN	No	208 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2025-06-08	No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	666,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Mattias Norlinder	Marlies (TOR)	D	25	2000-04-12	SWE	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	500,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Michael Dipietro	Marlies (TOR)	G	26	1999-06-09	CAN	Yes	200 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2025-03-20	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	500,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Oskar Lindblom	Marlies (TOR)	RW	29	1996-08-15	SWE	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	2,800,000$	1,555,556$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Tim Washe	Marlies (TOR)	C	24	2001-08-25	USA	Yes	215 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2025-11-18	No	No	4	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$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Tyler Benson	Marlies (TOR)	RW	27	1998-03-15	CAN	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	850,000$	472,222$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Valtteri Puustinen	Marlies (TOR)	RW	26	1999-06-04	FIN	Yes	183 Lbs	5 ft9	No	No	Trade	2025-03-20	No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	500,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
22	26.64	193 Lbs	6 ft1	2.82	1,201,136$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				30	0	1	4
2				30	1	1	3
3				25	1	1	3
4				15	1	1	3

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			35	1	3	1
2	Marc Staal		35	1	3	1
3			30	1	4	0
4			0	0	5	0

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				55	0	0	5
2				45	0	0	5

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	0	4	1
2	Marc Staal		45	0	4	1

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			55	0	4	1
2			45	0	4	1

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	4	0
2	Marc Staal		45	1	4	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		55	0	5	0			55	0	5	0
2		45	0	5	0	Marc Staal		45	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			55	0	2	3
2			45	0	2	3

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	0	3	2
2	Marc Staal		45	0	3	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	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	43	42	40	6	32	468	445	499	30	36	5	16	18	5	0	0.00%	7	1	85.71%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
2	Bayou	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	43	42	40	6	31	468	445	499	30	30	6	13	17	5	2	40.00%	4	0	100.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
3	Chiwawa	3	2	0	0	0	0	1	0	11	5	6	2	1	0	0	0	0	1	0	7	3	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	6	1.000	11	18	29	0	0	43	42	40	6	116	468	445	499	30	73	12	37	57	15	2	13.33%	9	1	88.89%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
4	CoolFm	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	4	8	12	0	0	43	42	40	6	46	468	445	499	30	30	8	2	28	5	3	60.00%	0	0	0%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
5	Goons	2	1	0	0	1	0	0	0	6	2	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	0	0	1	0	0	0	6	2	4	4	1.000	6	11	17	0	1	43	42	40	6	72	468	445	499	30	42	12	39	47	8	1	12.50%	10	0	100.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
6	Grizzlies	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0.500	8	16	24	0	0	43	42	40	6	89	468	445	499	30	80	24	27	49	8	2	25.00%	11	2	81.82%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
7	Hunters	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	8	15	23	0	0	43	42	40	6	48	468	445	499	30	33	8	8	31	7	3	42.86%	2	0	100.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
8	Husky	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	1.000	2	4	6	0	0	43	42	40	6	34	468	445	499	30	16	5	8	31	1	0	0.00%	4	0	100.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
9	Igloos	2	1	1	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0.500	7	14	21	0	0	43	42	40	6	77	468	445	499	30	60	20	21	66	14	2	14.29%	7	3	57.14%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
10	Outlaws	4	1	2	0	1	0	0	0	13	15	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	3	0	2	0	1	0	0	0	9	14	-5	4	0.500	13	21	34	0	0	43	42	40	6	131	468	445	499	30	147	48	52	108	26	4	15.38%	25	4	84.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
11	Predateurs	2	1	1	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	0.500	6	12	18	0	0	43	42	40	6	75	468	445	499	30	57	20	16	39	7	2	28.57%	8	1	87.50%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
12	Raptors	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	43	42	40	6	27	468	445	499	30	40	12	14	18	4	0	0.00%	7	3	57.14%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
13	Sags	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	9	14	0	0	43	42	40	6	32	468	445	499	30	18	7	14	19	3	2	66.67%	7	1	85.71%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
14	Scorpions	2	0	1	0	0	1	0	0	4	8	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	1	0	0	1	0	0	4	8	-4	1	0.250	4	8	12	0	0	43	42	40	6	67	468	445	499	30	60	16	16	46	6	1	16.67%	8	3	62.50%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
15	Smirnoff Ice	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	43	42	40	6	25	468	445	499	30	19	7	8	17	1	0	0.00%	4	1	75.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
16	Snowbirds	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	3	5	8	0	0	43	42	40	6	45	468	445	499	30	43	12	14	29	5	1	20.00%	7	1	85.71%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
17	Spartans	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	43	42	40	6	30	468	445	499	30	42	12	12	24	2	0	0.00%	6	0	100.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
18	Supreme	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	43	42	40	6	41	468	445	499	30	28	12	12	32	5	0	0.00%	5	0	100.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
19	Thugs	2	0	1	0	0	0	0	1	10	13	-3	1	0	0	0	0	0	0	1	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	0.250	10	18	28	1	0	43	42	40	6	86	468	445	499	30	77	22	14	47	14	0	0.00%	2	0	100.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
20	TigersCats	2	0	1	0	1	0	0	0	5	8	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	0.500	5	10	15	0	0	43	42	40	6	61	468	445	499	30	78	25	20	49	12	1	8.33%	10	3	70.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
21	Vandals	3	1	1	0	0	0	0	1	8	8	0	2	1	0	0	0	0	0	1	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	3	0.500	8	16	24	0	0	43	42	40	6	104	468	445	499	30	72	18	43	62	10	1	10.00%	12	2	83.33%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
22	Vipers	2	0	2	0	0	0	0	0	7	11	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	5	8	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	7	12	19	0	0	43	42	40	6	74	468	445	499	30	57	15	41	34	17	3	17.65%	10	3	70.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
23	Warriors	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	43	42	40	6	36	468	445	499	30	16	4	2	14	4	1	25.00%	1	0	100.00%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
24	Wolves	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	8	12	0	0	43	42	40	6	51	468	445	499	30	90	17	30	46	7	0	0.00%	15	4	73.33%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
	Total	40	14	18	0	3	2	1	2	129	141	-12	19	8	7	0	0	1	1	2	68	67	1	21	6	11	0	3	1	0	0	61	74	-13	40	0.500	129	241	370	1	1	43	42	40	6	1430	468	445	499	30	1244	347	479	928	191	31	16.23%	181	33	81.77%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
	_Since Last GM Reset	40	14	18	0	3	2	1	2	129	141	-12	19	8	7	0	0	1	1	2	68	67	1	21	6	11	0	3	1	0	0	61	74	-13	40	0.500	129	241	370	1	1	43	42	40	6	1430	468	445	499	30	1244	347	479	928	191	31	16.23%	181	33	81.77%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
	_Vs Conference	14	6	5	0	2	1	0	0	45	42	3	7	4	2	0	0	1	0	0	27	22	5	7	2	3	0	2	0	0	0	18	20	-2	17	0.607	45	88	133	0	1	43	42	40	6	520	468	445	499	30	410	118	151	350	65	13	20.00%	56	10	82.14%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234
	_Vs Division	6	2	3	0	1	0	0	0	16	20	-4	4	2	2	0	0	0	0	0	10	12	-2	2	0	1	0	1	0	0	0	6	8	-2	6	0.500	16	32	48	0	0	43	42	40	6	211	468	445	499	30	193	60	57	129	25	4	16.00%	26	6	76.92%	0	730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%	981	704	966	280	474	234

			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
40	40	OTW1	129	241	370	1430	1244	347	479	928	1	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	14	18	3	2	1	2	129	141

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
19	8	7	0	1	1	2	68	67

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
21	6	11	3	1	0	0	61	74

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	3	1	1	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
191	31	16.23%	181	33	81.77%	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
468	445	499	30	43	42	40	6

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
730	1463	49.90%	663	1340	49.48%	303	644	47.05%

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
981	704	966	280	474	234

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	11	Chiwawa	2	Marlies	3	W	X	X	Sommaire du match
3	34	Marlies	5	Outlaws	7	L			Sommaire du match
4	44	CoolFm	5	Marlies	4	L	X		Sommaire du match
5	61	Predateurs	4	Marlies	3	L			Sommaire du match
6	67	Marlies	3	Snowbirds	4	L			Sommaire du match
7	89	Marlies	3	Predateurs	1	W			Sommaire du match
9	99	Marlies	3	Goons	2	W	X		Sommaire du match
10	113	Wolves	5	Marlies	2	L			Sommaire du match
12	133	Vandals	2	Marlies	4	W			Sommaire du match
13	148	Marlies	1	Outlaws	5	L			Sommaire du match
14	163	Marlies	5	Sags	3	W			Sommaire du match
15	177	Chiwawa	1	Marlies	4	W			Sommaire du match
17	192	Marlies	4	Bayou	3	W			Sommaire du match
18	207	Marlies	3	Scorpions	6	L			Sommaire du match
19	220	Raptors	7	Marlies	3	L			Sommaire du match
20	238	Supreme	2	Marlies	4	W			Sommaire du match
22	255	Marlies	2	Vipers	3	L			Sommaire du match
23	268	Warriors	1	Marlies	2	W			Sommaire du match
24	286	Marlies	5	Thugs	7	L			Sommaire du match
25	293	Marlies	3	Goons	0	W			Sommaire du match
26	310	Thugs	6	Marlies	5	L	X	X	Sommaire du match
27	330	Smirnoff Ice	3	Marlies	1	L			Sommaire du match
28	347	TigersCats	5	Marlies	1	L			Sommaire du match
30	364	Marlies	2	Igloos	5	L			Sommaire du match
31	371	Marlies	4	TigersCats	3	W	X		Sommaire du match
32	393	Wolves	4	Marlies	2	L			Sommaire du match
34	411	Marlies	2	Bandits	4	L			Sommaire du match
35	421	Vandals	3	Marlies	2	L	X	X	Sommaire du match
36	443	Hunters	1	Marlies	8	W			Sommaire du match
37	457	Marlies	2	Vandals	3	L			Sommaire du match
39	469	Marlies	2	Spartans	6	L			Sommaire du match
40	484	Marlies	1	Scorpions	2	L	X		Sommaire du match
41	490	Igloos	4	Marlies	5	W			Sommaire du match
42	508	Marlies	2	Husky	1	W			Sommaire du match
43	524	Outlaws	1	Marlies	4	W			Sommaire du match
44	545	Grizzlies	3	Marlies	6	W			Sommaire du match
45	557	Marlies	2	Grizzlies	5	L			Sommaire du match
46	576	Vipers	8	Marlies	5	L			Sommaire du match
47	588	Marlies	4	Chiwawa	2	W			Sommaire du match
48	599	Marlies	3	Outlaws	2	W	X		Sommaire du match
49	611	Marlies	-	Twins	-
50	625	Twins	-	Marlies	-
52	646	Goons	-	Marlies	-
53	661	Marlies	-	Supreme	-
54	675	Sags	-	Marlies	-
55	696	Marlies	-	Snowbirds	-
56	705	Marmots	-	Marlies	-
57	720	Marlies	-	Raptors	-
58	736	Scorpions	-	Marlies	-
59	746	Marlies	-	CoolFm	-
60	764	Husky	-	Marlies	-
61	778	Marlies	-	Sags	-
62	791	Marlies	-	Thugs	-
64	803	Marlies	-	Twins	-
65	815	Supreme	-	Marlies	-
66	836	Xpress	-	Marlies	-
68	854	Marlies	-	Smirnoff Ice	-
69	864	Marlies	-	Warriors	-
70	876	Bayou	-	Marlies	-
71	896	Bandits	-	Marlies	-
73	918	Marlies	-	Wolves	-
74	925	Marlies	-	Farmers	-
75	935	Snowbirds	-	Marlies	-
76	951	Marlies	-	Hunters	-
77	960	Barracudas	-	Marlies	-
79	990	Chiwawa	-	Marlies	-
80	1002	Marlies	-	Barracudas	-
81	1013	Marlies	-	Xpress	-
82	1023	CoolFm	-	Marlies	-
84	1052	Raptors	-	Marlies	-
86	1066	Marlies	-	Barracudas	-
87	1082	Outlaws	-	Marlies	-
90	1108	Rockets	-	Marlies	-
91	1128	Marlies	-	Rockets	-
92	1139	Vipers	-	Marlies	-
95	1166	Farmers	-	Marlies	-
97	1186	Spartans	-	Marlies	-
98	1193	Marlies	-	Predateurs	-
101	1219	Farmers	-	Marlies	-
102	1230	Marlies	-	Bayou	-
106	1247	Spartans	-	Marlies	-
107	1263	Marlies	-	Marmots	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	45	25
Assistance	37,580	13,173
Assistance PCT	98.89%	69.33%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité de l’aréna	Popularité de l’équipe
22	2671 - 89.04%	127,606$	2,424,510$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
2,284,000$	2,642,500$	2,642,500$	2,500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	1,172,867$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
2,807,327$	60	47,616$	2,856,960$

Marlies 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

Marlies 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

Marlies 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

Marlies 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

Marlies 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

	Marlies
	GP: 40 \| W: 18 \| L: 18 \| OTL: 4 \| P: 40 GF: 129 \| GA: 141 \| PP%: 16.23% \| PK%: 81.77% DG: Joël Durocher \| Morale : 90 \| Moyenne d’équipe : 54 Prochains matchs #611 vs Twins