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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Xpress 10-8-0, 20pts	4	Sommaire du match	3	Marlies 7-4-0, 14pts

Team Stats
L1	Séquence	L2
7-3-0	Fiche domicile	4-1-0
3-5-0	Fiche domicile	3-3-0
4-5-1	Derniers 10 matchs	6-3-1
3.83	Buts par match	4.09
3.83	Buts contre par match	3.27
12.96%	Pourcentage en avantage numérique	20.69%
84.76%	Pourcentage en désavantage numérique	93.10%

Marlies
7-4-0, 14pts

Sommaire du match

Xpress
10-8-0, 20pts

Team Stats
L2	Séquence	L1
4-1-0	Fiche domicile	7-3-0
3-3-0	Fiche domicile	3-5-0
6-3-1	Derniers 10 matchs	4-5-1
4.09	Buts par match	3.83
3.27	Buts contre par match	3.83
20.69%	Pourcentage en avantage numérique	12.96%
93.10%	Pourcentage en désavantage numérique	84.76%

Meneurs d'équipe
	Buts Marc Staal 1	Passes Marc Staal 4

	Points Marc Staal 5	Plus/Moins Marc Staal 0

Statistiques d’équipe
Buts pour 45 4.09 GFG	Tirs pour 408 37.09 Avg	Pourcentage en avantage numérique 20.7% 12 GF	Début de zone offensive 38.1%
Buts contre 36 3.27 GAA	Tirs contre 427 38.82 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 93.1%% 4 GA	Début de la zone défensive 43.3%

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	2,857
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	21
	Équipe Mineure	23
	Limite Contrat	44 / 50
	Espoirs	74

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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	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$
3	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$
4	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$
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	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$
7	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$
8	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$
9	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$
10	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$
11	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$
12	Jacob Moverare (R)				X	100.00	60	45	89	77	70	50	59	52	30	52	53	64	66	86	74	0	90	62		0	27	3	775,000$
13	Matthew Kessel (R)				X	100.00	63	45	86	76	66	55	40	49	30	48	50	59	50	84	72	0	90	59		0	25	4	800,000$
14	Marc Staal				X	100.00	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	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					100.00	53	45	93	77	62	50	41	46	30	41	51	57	52	86	73	0	90	55

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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	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	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
1	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$

	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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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.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	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
1	Marc Staal	Marlies (TOR)	D	11	1	4	5	0	20	0	17	12	11	4	15	9.09%	18	213	19.39	0	0	0	3	16	0	0	0	0	12	0	0	0%	0	0	0	0	0	0.47	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				11	1	4	5	0	20	0	17	12	11	4	15	9.09%	18	213	19.39	0	0	0	3	16	0	0	0	0	12	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0.47	0	0	0	0	0	0	0	0

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
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4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	Nom du gardien	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
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$	128,571$	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$	321,429$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
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$	110,714$	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$	214,286$	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$	128,571$	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$	114,286$	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$	110,714$	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$	110,714$	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$	121,429$	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$	128,571$	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
Jacob Moverare	Marlies (TOR)	D	27	1998-08-31	SWE	Yes	210 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	775,000$	110,714$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	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$	128,571$	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$	139,286$	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$	110,714$	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$	114,286$	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$	171,429$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Matthew Kessel	Marlies (TOR)	D	25	2000-06-23	USA	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2026-07-06	No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	114,286$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	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$	128,571$	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$	128,571$	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
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$	121,429$	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$	128,571$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
21	26.62	194 Lbs	6 ft1	3.00	961,905$

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	Grizzlies	4	4	0	0	0	0	0	0	19	11	8	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	2	2	0	0	0	0	0	0	11	7	4	8	1.000	19	37	56	0	0	21	8	16	0	147	152	114	136	6	160	51	44	95	20	4	20.00%	21	1	95.24%	0	201	378	53.17%	217	429	50.58%	91	184	49.46%	271	199	268	75	123	62
2	Xpress	7	3	4	0	0	0	0	0	26	25	1	3	2	1	0	0	0	0	0	10	6	4	4	1	3	0	0	0	0	0	16	19	-3	6	0.429	26	49	75	0	1	21	8	16	0	261	152	114	136	6	267	91	81	202	38	8	21.05%	37	3	91.89%	0	201	378	53.17%	217	429	50.58%	91	184	49.46%	271	199	268	75	123	62
	Total	11	7	4	0	0	0	0	0	45	36	9	5	4	1	0	0	0	0	0	18	10	8	6	3	3	0	0	0	0	0	27	26	1	14	0.636	45	86	131	0	1	21	8	16	0	408	152	114	136	6	427	142	125	297	58	12	20.69%	58	4	93.10%	0	201	378	53.17%	217	429	50.58%	91	184	49.46%	271	199	268	75	123	62
	_Since Last GM Reset	11	7	4	0	0	0	0	0	45	36	9	5	4	1	0	0	0	0	0	18	10	8	6	3	3	0	0	0	0	0	27	26	1	14	0.636	45	86	131	0	1	21	8	16	0	408	152	114	136	6	427	142	125	297	58	12	20.69%	58	4	93.10%	0	201	378	53.17%	217	429	50.58%	91	184	49.46%	271	199	268	75	123	62
	_Vs Conference	11	7	4	0	0	0	0	0	45	36	9	5	4	1	0	0	0	0	0	18	10	8	6	3	3	0	0	0	0	0	27	26	1	14	0.636	45	86	131	0	1	21	8	16	0	408	152	114	136	6	427	142	125	297	58	12	20.69%	58	4	93.10%	0	201	378	53.17%	217	429	50.58%	91	184	49.46%	271	199	268	75	123	62
	_Vs Division	4	4	0	0	0	0	0	0	19	11	8	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	2	2	0	0	0	0	0	0	11	7	4	8	1.000	19	37	56	0	0	21	8	16	0	147	152	114	136	6	160	51	44	95	20	4	20.00%	21	1	95.24%	0	201	378	53.17%	217	429	50.58%	91	184	49.46%	271	199	268	75	123	62

			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
11	14	L2	45	86	131	408	427	142	125	297	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
11	7	4	0	0	0	0	45	36

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	4	1	0	0	0	0	18	10

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	3	3	0	0	0	0	27	26

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	3	0	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
58	12	20.69%	58	4	93.10%	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
152	114	136	6	21	8	16	0

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
201	378	53.17%	217	429	50.58%	91	184	49.46%

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
271	199	268	75	123	62

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	Marlies	6	Grizzlies	4	W		Sommaire du match
2	12	Marlies	5	Grizzlies	3	W		Sommaire du match
3	20	Grizzlies	2	Marlies	4	W		Sommaire du match
4	28	Grizzlies	2	Marlies	4	W		Sommaire du match
8	57	Marlies	4	Xpress	6	L		Sommaire du match
9	61	Marlies	3	Xpress	4	L	X	Sommaire du match
10	65	Xpress	0	Marlies	2	W		Sommaire du match
11	69	Xpress	2	Marlies	5	W		Sommaire du match
12	73	Marlies	7	Xpress	4	W		Sommaire du match
13	77	Xpress	4	Marlies	3	L		Sommaire du match
14	81	Marlies	2	Xpress	5	L		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	45	25
Assistance	10,000	4,285
Assistance PCT	100.00%	85.70%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité de l’aréna	Popularité de l’équipe
36	2857 - 95.23%	133,710$	668,550$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	2,020,000$	2,020,000$	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$	0$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	4	0$	0$

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: 11 \| W: 7 \| L: 4 GF: 45 \| GA: 36 \| PP%: 20.69% \| PK%: 93.10% DG: Joël Durocher \| Morale : 90 \| Moyenne d’équipe : 55