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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Wranglers 16-9-2, 34pts	4	FINAL	2	Aces 15-10-3, 33pts

Team Stats
OTW1	Séquence	OTL1
9-5-0	Fiche domicile	8-5-0
7-4-2	Fiche domicile	7-5-3
5-5-0	Derniers 10 matchs	5-4-1
4.89	Buts par match	3.25
4.67	Buts contre par match	2.86
12.24%	Pourcentage en avantage numérique	23.53%
66.67%	Pourcentage en désavantage numérique	84.29%

Aces
15-10-3, 33pts

FINAL

Wranglers
16-9-2, 34pts

Team Stats
OTL1	Séquence	OTW1
8-5-0	Fiche domicile	9-5-0
7-5-3	Fiche domicile	7-4-2
5-4-1	Derniers 10 matchs	5-5-0
3.25	Buts par match	4.89
2.86	Buts contre par match	4.67
23.53%	Pourcentage en avantage numérique	12.24%
84.29%	Pourcentage en désavantage numérique	66.67%

Americiens
16-8-1, 33pts

Jour 61

Aces
15-10-3, 33pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	OTL1
9-5-0	Fiche domicile	8-5-0
7-3-1	Fiche visiteur	7-5-3
7-3-0	10 derniers matchs	5-4-1
4.84	Buts par match	3.25
4.40	Buts contre par match	3.25
28.07%	Pourcentage en avantage numérique	23.53%
76.81%	Pourcentage en désavantage numérique	84.29%

Aces
15-10-3, 33pts

Jour 64

Tomahawks
18-6-2, 38pts

Statistiques d’équipe
OTL1	Séquence	W2
8-5-0	Fiche domicile	10-4-0
7-5-3	Fiche visiteur	8-2-2
5-4-1	10 derniers matchs	8-2-0
3.25	Buts par match	5.69
2.86	Buts contre par match	5.69
23.53%	Pourcentage en avantage numérique	18.31%
84.29%	Pourcentage en désavantage numérique	76.67%

Ice Bats
9-12-6, 24pts

Jour 66

Aces
15-10-3, 33pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	OTL1
4-8-1	Fiche domicile	8-5-0
5-4-5	Fiche visiteur	7-5-3
2-5-3	10 derniers matchs	5-4-1
3.67	Buts par match	3.25
4.59	Buts contre par match	3.25
19.05%	Pourcentage en avantage numérique	23.53%
86.79%	Pourcentage en désavantage numérique	84.29%

Meneurs d'équipe
	Buts Colin Blackwell 15	Passes Nick Perbix 23

	Points Colin Blackwell 36	Plus/Moins Colin Blackwell 19

	Victoires Casey DeSmith 15	Pourcentage d’arrêts Casey DeSmith 0.91

Statistiques d’équipe
Buts pour 91 3.25 GFG	Tirs pour 675 24.11 Avg	Pourcentage en avantage numérique 23.5% 12 GF	Début de zone offensive 38.0%
Buts contre 80 2.86 GAA	Tirs contre 870 31.07 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 84.3%% 11 GA	Début de la zone défensive 41.8%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Gary Tater
	Entraîneur	Ryan Smyth
	Division	Central
	Conférence	Western Conference
	Capitaine
	Assistant #1	Colin Blackwell
	Assistant #2	Colin Miller
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	17
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	35 / 50
	Espoirs	16

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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	Colin Blackwell (A)	X	X	X		99.00	71	56	87	67	66	69	76	68	66	65	58	78	50	75	76	0	73	65	0	32	2	500,000$
2	Cole Smith			X		100.00	80	66	82	64	70	73	83	60	50	62	51	73	50	70	71	0	68	62	0	30	1	500,000$
3	A.J. Greer	X	X	X		100.00	84	67	60	65	75	65	89	62	50	61	54	65	50	66	66	0	67	61	0	28	2	500,000$
4	Marc Gatcomb (R)	X				100.00	84	65	91	65	70	64	61	69	50	55	66	58	51	63	65	0	68	60	0	26	3	500,000$
5	Curtis Lazar	X	X	X		100.00	81	57	84	64	72	67	66	63	71	59	51	66	50	72	71	0	66	60	0	30	4	500,000$
6	Tyson Kozak (R)	X	X			100.00	63	54	95	61	66	60	55	60	64	54	56	57	50	57	59	0	62	56	0	22	3	500,000$
7	Ivan Miroshnichenko (R)		X			100.00	66	50	99	59	67	58	53	55	50	57	50	53	50	54	57	0	60	54	0	21	2	500,000$
8	Oliver Moore (R)	X	X	X		100.00	50	58	77	58	67	55	53	50	50	56	49	48	50	52	59	0	58	51	0	20	3	500,000$
9	Dryden Hunt		X	X		100.00	50	35	90	57	69	50	52	49	50	27	50	48	50	74	76	0	57	49	0	30	1	500,000$
10	Jordan Spence				X	100.00	68	56	89	68	63	71	91	73	50	70	52	75	55	62	66	0	71	66	0	24	2	500,000$
11	Colin Miller (A)				X	100.00	75	60	76	65	71	67	75	68	50	63	54	71	56	75	74	0	72	65	0	33	1	500,000$
12	Nick Perbix				X	100.00	66	58	86	63	75	67	86	69	50	64	57	70	56	66	68	0	68	65	0	27	1	500,000$
13	Ryan Graves				X	100.00	74	63	87	61	80	67	76	63	50	53	53	72	55	72	72	0	65	64	0	30	3	500,000$
14	Olen Zellweger				X	100.00	63	58	84	70	67	74	78	69	50	63	61	67	56	57	61	0	61	64	0	22	2	500,000$
15	Justin Barron				X	100.00	74	64	85	64	72	72	78	67	50	58	59	66	56	59	62	0	67	63	0	24	2	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.93	70	58	85	63	70	65	71	63	53	58	55	64	52	65	67	0	66	60

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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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	Casey DeSmith	98.00	80	73	76	68	75	79	74	75	77	76	56	78	79	0	64	73	0	34	1	600,000$
2	Joel Hofer	100.00	78	75	76	72	68	82	74	70	72	75	62	61	66	0	68	71	0	25	2	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	99.00	79	74	76	70	72	81	74	73	75	76	59	70	73	0	66	72

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Ryan Smyth	80	85	85	80	65	90	1	CAN	49	5	500,000$

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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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	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	P/20	PSS	FW	FT	S1	S2	S3
1	Colin Blackwell	Aces (EDM)	C/LW/RW	28	15	21	36	19	4	0	12	73	103	33	81	14.56%	6	636	22.75	2	5	7	14	44	3	68	3	2	58.70%	828	1	1.13	2	0	0	3	3	1
2	Nick Perbix	Aces (EDM)	D	28	3	23	26	3	4	0	29	33	36	9	24	8.33%	33	556	19.87	0	3	3	13	40	0	55	2	0	0%	0	0	0.93	0	0	0	1	0	4
3	Jordan Spence	Aces (EDM)	D	18	4	19	23	11	6	0	26	19	22	10	18	18.18%	34	419	23.30	2	4	6	9	31	0	39	0	0	0%	0	0	1.10	0	0	0	2	3	1
4	Curtis Lazar	Aces (EDM)	C/LW/RW	28	10	13	23	6	10	0	53	61	65	23	51	15.38%	7	606	21.64	0	2	2	5	38	3	66	1	1	61.51%	517	0	0.76	0	0	0	1	0	2
5	Colin Miller	Aces (EDM)	D	28	5	16	21	14	23	5	65	28	36	10	20	13.89%	30	637	22.75	3	4	7	15	42	0	57	2	0	0%	0	0	0.66	0	0	1	0	1	2
6	Cole Smith	Aces (EDM)	RW	28	8	11	19	15	7	5	32	28	65	22	49	12.31%	7	559	19.98	1	2	3	5	45	0	0	1	0	49.06%	53	0	0.68	2	0	1	1	1	4
7	Justin Barron	Aces (EDM)	D	28	4	12	16	-4	12	0	50	28	30	10	16	13.33%	29	510	18.21	0	0	0	0	2	0	26	3	1	100.00%	1	0	0.63	0	0	0	2	0	0
8	Ryan Graves	Aces (EDM)	D	28	7	9	16	3	31	5	49	29	38	8	26	18.42%	26	531	18.98	1	1	2	12	39	0	43	1	1	0%	0	0	0.60	0	0	1	2	0	1
9	A.J. Greer	Aces (EDM)	C/LW/RW	28	11	3	14	16	23	5	61	21	63	19	37	17.46%	8	611	21.84	1	0	1	2	43	1	29	1	0	60.94%	64	0	0.46	2	0	1	2	3	1
10	Marc Gatcomb	Aces (EDM)	C	28	6	8	14	9	22	10	42	24	82	20	56	7.32%	2	573	20.49	0	1	1	5	38	0	32	0	1	48.13%	160	0	0.49	0	1	1	1	2	0
11	Tyson Kozak	Aces (EDM)	C/LW	28	4	9	13	2	0	0	3	9	33	4	35	12.12%	1	538	19.23	1	0	1	4	39	0	18	0	0	63.04%	46	0	0.48	0	0	0	1	0	2
12	Ivan Miroshnichenko	Aces (EDM)	LW	28	6	5	11	-12	18	0	37	20	34	19	37	17.65%	3	490	17.50	0	0	0	0	2	0	32	1	0	52.78%	36	0	0.45	0	0	0	0	1	1
13	Olen Zellweger	Aces (EDM)	D	28	3	5	8	-5	4	0	25	36	23	15	18	13.04%	33	485	17.33	0	0	0	0	0	0	6	0	0	0%	0	0	0.33	0	0	0	0	2	1
14	Josh Manson	Edmonton Oilers	D	10	2	4	6	3	10	0	36	11	8	4	7	25.00%	16	223	22.32	1	0	1	2	11	0	20	0	1	0%	0	0	0.54	0	0	0	0	1	1
15	Oliver Moore	Aces (EDM)	C/LW/RW	28	2	4	6	-10	10	0	26	29	22	9	17	9.09%	2	450	16.10	0	0	0	1	1	0	1	0	0	48.15%	459	0	0.27	0	0	0	0	0	0
16	Dryden Hunt	Aces (EDM)	LW/RW	28	1	0	1	-11	2	0	16	9	7	4	6	14.29%	0	448	16.01	0	0	0	0	0	0	0	0	0	54.55%	33	0	0.04	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				420	91	162	253	59	186	30	562	458	667	219	498	13.64%	237	8277	19.71	12	22	34	87	422	7	499	15	7	56.17%	2197	1	0.61	6	1	5	16	17	21

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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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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2
1	Casey DeSmith	Aces (EDM)	28	15	10	3	0.910	2.79	1658	1	77	858	1	0.600	5	28	0	3	2
2	Joel Hofer	Aces (EDM)	1	0	0	0	1.000	0	30	0	0	11	0	0	0	0	28	0	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			29	15	10	3	0.911	2.74	1689	1	77	869	1		5	28	28	3	3

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	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
A.J. Greer	Aces (EDM)	C/LW/RW	28	1996-12-14	CAN	No	209 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	2	2024-08-19	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Casey DeSmith	Aces (EDM)	G	34	1991-08-13	USA	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent	No	No	1	2024-09-11	False	False	Pro & Farm	600,000$	60,000$	40,333$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Cole Smith	Aces (EDM)	RW	30	1995-10-28	USA	No	195 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually	No	No	1	2024-08-27	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Colin Blackwell	Aces (EDM)	C/LW/RW	32	1993-03-28	USA	No	190 Lbs	5 ft8	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Colin Miller	Aces (EDM)	D	33	1992-10-29	CAN	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Curtis Lazar	Aces (EDM)	C/LW/RW	30	1995-02-02	CAN	No	203 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent	No	No	4	2025-07-23	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Dryden Hunt	Aces (EDM)	LW/RW	30	1995-11-24	CAN	No	193 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-07-23	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ivan Miroshnichenko	Aces (EDM)	LW	21	2004-02-04	RUS	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Joel Hofer	Aces (EDM)	G	25	2000-07-30	CAN	No	179 Lbs	6 ft5	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jordan Spence	Aces (EDM)	D	24	2001-02-24	CAN	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Justin Barron	Aces (EDM)	D	24	2001-11-15	CAN	No	198 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Marc Gatcomb	Aces (EDM)	C	26	1999-07-22	USA	Yes	195 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent	No	No	3	2025-08-21	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Nick Perbix	Aces (EDM)	D	27	1998-06-15	USA	No	206 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Olen Zellweger	Aces (EDM)	D	22	2003-09-10	CAN	No	187 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Oliver Moore	Aces (EDM)	C/LW/RW	20	2005-01-22	USA	Yes	188 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent	No	No	3	2025-07-27	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ryan Graves	Aces (EDM)	D	30	1995-05-21	CAN	No	222 Lbs	6 ft5	No	No	Free Agent	No	No	3	2025-08-18	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tyson Kozak	Aces (EDM)	C/LW	22	2002-12-29	CAN	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent	No	No	3	2025-08-18	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	33,611$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
17	26.94	194 Lbs	6 ft1	2.06	505,882$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	A.J. Greer	Colin Blackwell	Cole Smith	42	0	1	4
2	Tyson Kozak	Curtis Lazar	Marc Gatcomb	35	0	1	4
3	Ivan Miroshnichenko	Oliver Moore	Dryden Hunt	13	0	3	2
4	Curtis Lazar	Marc Gatcomb	A.J. Greer	10	0	3	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jordan Spence	Colin Miller	45	0	3	2
2	Ryan Graves	Nick Perbix	25	0	3	2
3	Justin Barron	Olen Zellweger	25	0	3	2
4	Jordan Spence	Colin Miller	5	0	3	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	A.J. Greer	Colin Blackwell	Cole Smith	60	0	0	5
2	Tyson Kozak	Marc Gatcomb	Curtis Lazar	40	0	0	5

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jordan Spence	Colin Miller	60	0	0	5
2	Ryan Graves	Nick Perbix	40	0	0	5

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Colin Blackwell	Curtis Lazar	60	0	5	0
2	A.J. Greer	Ivan Miroshnichenko	40	0	5	0

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jordan Spence	Colin Miller	70	0	5	0
2	Ryan Graves	Nick Perbix	30	0	5	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Colin Blackwell	60	0	5	0	Jordan Spence	Colin Miller	70	0	5	0
2	A.J. Greer	40	0	5	0	Ryan Graves	Nick Perbix	30	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Colin Blackwell	Curtis Lazar	60	0	2	3
2	A.J. Greer	Ivan Miroshnichenko	40	0	2	3

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jordan Spence	Colin Miller	60	0	3	2
2	Ryan Graves	Nick Perbix	40	0	3	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
A.J. Greer	Colin Blackwell	Cole Smith	Jordan Spence	Colin Miller

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
A.J. Greer	Colin Blackwell	Cole Smith	Jordan Spence	Colin Miller

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Marc Gatcomb, Tyson Kozak, Ivan Miroshnichenko	Marc Gatcomb, Tyson Kozak	Marc Gatcomb

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Nick Perbix, Justin Barron, Olen Zellweger	Nick Perbix	Nick Perbix, Justin Barron

Tirs de pénalité
Colin Blackwell, Cole Smith, A.J. Greer, Curtis Lazar, Marc Gatcomb

Gardien
#1 : Casey DeSmith, #2 : Joel Hofer

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
1	Americiens	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0.500	4	8	12	0	0	30	25	34	2	33	213	212	241	15	50	16	8	18	1	0	0.00%	4	0	100.00%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
2	Barons	2	0	1	0	1	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	2	0.500	4	7	11	1	0	30	25	34	2	59	213	212	241	15	42	7	8	49	1	0	0.00%	4	1	75.00%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
3	Barracuda	4	2	2	0	0	0	0	0	14	10	4	2	1	1	0	0	0	0	0	9	6	3	2	1	1	0	0	0	0	0	5	4	1	4	0.500	14	24	38	0	0	30	25	34	2	86	213	212	241	15	103	28	21	80	7	2	28.57%	7	0	100.00%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
4	Broncos	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	7	11	0	0	30	25	34	2	9	213	212	241	15	29	4	8	21	0	0	0%	3	1	66.67%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
5	Bruins	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	5	8	0	0	30	25	34	2	20	213	212	241	15	14	4	0	15	1	0	0.00%	0	0	0%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
6	Canucks	5	3	2	0	0	0	0	0	12	8	4	4	3	1	0	0	0	0	0	12	7	5	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	6	0.600	12	21	33	0	1	30	25	34	2	115	213	212	241	15	118	38	30	77	4	2	50.00%	15	4	73.33%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
7	Firebirds	3	1	2	0	0	0	0	0	10	13	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	10	13	-3	2	0.333	10	19	29	0	0	30	25	34	2	74	213	212	241	15	128	28	23	55	8	2	25.00%	9	0	100.00%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
8	Griffins	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	1.000	5	9	14	0	0	30	25	34	2	29	213	212	241	15	39	15	0	17	2	1	50.00%	0	0	0%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
9	Quacken	2	1	0	0	0	0	0	1	7	6	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	3	0.750	7	13	20	0	0	30	25	34	2	48	213	212	241	15	69	14	19	49	2	0	0.00%	7	2	71.43%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
10	Roadrunners	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	3	5	0	0	30	25	34	2	18	213	212	241	15	26	10	2	25	2	0	0.00%	1	0	100.00%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
11	Wombats	2	1	1	0	0	0	0	0	7	5	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	0.500	7	12	19	0	0	30	25	34	2	45	213	212	241	15	45	11	27	36	4	0	0.00%	6	0	100.00%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
12	Wranglers	5	2	1	0	1	1	0	0	19	15	4	2	0	1	0	1	0	0	0	5	6	-1	3	2	0	0	0	1	0	0	14	9	5	7	0.700	19	34	53	0	0	30	25	34	2	139	213	212	241	15	207	63	40	120	19	5	26.32%	14	3	78.57%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
	Total	28	13	10	0	2	1	0	2	91	80	11	13	7	5	0	1	0	0	0	41	33	8	15	6	5	0	1	1	0	2	50	47	3	33	0.589	91	162	253	1	1	30	25	34	2	675	213	212	241	15	870	238	186	562	51	12	23.53%	70	11	84.29%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
	_Since Last GM Reset	28	13	10	0	2	1	0	2	91	80	11	13	7	5	0	1	0	0	0	41	33	8	15	6	5	0	1	1	0	2	50	47	3	33	0.589	91	162	253	1	1	30	25	34	2	675	213	212	241	15	870	238	186	562	51	12	23.53%	70	11	84.29%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
	_Vs Conference	19	9	6	0	2	1	0	1	61	48	13	10	5	4	0	1	0	0	0	31	24	7	9	4	2	0	1	1	0	1	30	24	6	24	0.632	61	108	169	1	1	30	25	34	2	476	213	212	241	15	578	165	118	392	35	10	28.57%	47	10	78.72%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192
	_Vs Division	12	8	6	0	2	1	0	1	35	28	7	7	5	4	0	1	0	0	0	25	15	10	5	3	2	0	1	1	0	1	10	13	-3	22	0.917	35	61	96	0	1	30	25	34	2	267	213	212	241	15	316	90	72	231	15	4	26.67%	30	6	80.00%	0	474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%	742	525	589	188	361	192

			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
28	33	OTL1	91	162	253	675	870	238	186	562	1	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
28	13	10	2	1	0	2	91	80

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
13	7	5	1	0	0	0	41	33

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
15	6	5	1	1	0	2	50	47

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	4	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
51	12	23.53%	70	11	84.29%	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
213	212	241	15	30	25	34	2

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
474	830	57.11%	502	913	54.98%	258	440	58.64%

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
742	525	589	188	361	192

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
2	6	Canucks	3	Aces	4	W			Sommaire du match
4	15	Aces	0	Canucks	1	L			Sommaire du match
7	26	Aces	1	Barracuda	2	L			Sommaire du match
9	39	Barracuda	1	Aces	6	W			Sommaire du match
11	46	Aces	3	Quacken	4	L	X	X	Sommaire du match
13	58	Canucks	3	Aces	1	L			Sommaire du match
15	72	Wranglers	2	Aces	3	W	X		Sommaire du match
18	85	Aces	3	Barons	2	W	X		Sommaire du match
20	96	Canucks	1	Aces	3	W			Sommaire du match
22	108	Aces	5	Wranglers	1	W			Sommaire du match
24	115	Barons	3	Aces	1	L			Sommaire du match
26	123	Aces	3	Firebirds	5	L			Sommaire du match
29	141	Canucks	0	Aces	4	W			Sommaire du match
31	148	Aces	5	Griffins	4	W			Sommaire du match
34	162	Quacken	2	Aces	4	W			Sommaire du match
36	174	Aces	7	Firebirds	4	W			Sommaire du match
38	183	Aces	4	Americiens	5	L	X	X	Sommaire du match
40	191	Aces	2	Roadrunners	4	L			Sommaire du match
42	196	Wombats	4	Aces	3	L			Sommaire du match
44	208	Aces	6	Wranglers	4	W			Sommaire du match
46	216	Broncos	3	Aces	4	W			Sommaire du match
48	228	Aces	4	Barracuda	2	W			Sommaire du match
50	239	Barracuda	5	Aces	3	L			Sommaire du match
52	253	Aces	4	Wombats	1	W			Sommaire du match
53	259	Bruins	2	Aces	3	W			Sommaire du match
55	272	Aces	0	Firebirds	4	L			Sommaire du match
57	282	Wranglers	4	Aces	2	L			Sommaire du match
59	294	Aces	3	Wranglers	4	L	X		Sommaire du match
61	302	Americiens	-	Aces	-
64	317	Aces	-	Tomahawks	-
66	327	Ice Bats	-	Aces	-
68	336	Aces	-	Barracuda	-
70	348	Fighting Pandas	-	Aces	-
72	361	Aces	-	Tomahawks	-
74	370	Wranglers	-	Aces	-
77	384	Aces	-	Lynx	-
79	392	Barracuda	-	Aces	-
81	407	Butter Knives	-	Aces	-
83	417	Aces	-	Quacken	-
85	428	Nordiks	-	Aces	-
89	449	Marlies	-	Aces	-
92	456	Aces	-	Griffins	-
94	466	Aces	-	Broncos	-
96	473	Nordiks	-	Aces	-
98	487	Aces	-	Butter Knives	-
100	495	Aces	-	Ice Bats	-
101	504	Ice Bats	-	Aces	-
104	520	Firebirds	-	Aces	-
106	534	Canucks	-	Aces	-
108	543	Aces	-	Lions	-
110	553	Aces	-	Admirals	-
111	560	Aces	-	Barons	-
112	570	Barons	-	Aces	-
115	583	Aces	-	Griffins	-
117	591	Lynx	-	Aces	-
119	603	Aces	-	Quacken	-
121	609	Aces	-	Lions	-
122	616	Barons	-	Aces	-
124	630	Firebirds	-	Aces	-
127	650	Canucks	-	Aces	-
131	666	Griffins	-	Aces	-
133	678	Aces	-	Nordiks	-
135	687	Aces	-	Ice Bats	-
137	695	Roadrunners	-	Aces	-
140	713	Aces	-	Barons	-
141	717	Griffins	-	Aces	-
145	735	Tomahawks	-	Aces	-
146	743	Aces	-	Fighting Pandas	-
148	757	Aces	-	Canucks	-
149	762	Lions	-	Aces	-
153	780	Tomahawks	-	Aces	-
154	785	Aces	-	Fighting Pandas	-
158	802	Lions	-	Aces	-
161	820	Admirals	-	Aces	-
164	831	Aces	-	Canucks	-
166	842	Admirals	-	Aces	-
168	852	Aces	-	Nordiks	-
170	861	Quacken	-	Aces	-
171	865	Aces	-	Marlies	-
172	872	Aces	-	Bruins	-
176	886	Quacken	-	Aces	-
178	896	Aces	-	Marlies	-

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

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
28	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
458,014$	860,000$	860,000$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
860,000$	294,112$	17	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	121	7,556$	914,276$

Aces 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

Aces 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

Aces 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

Aces 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

Aces 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

	Aces
	GP: 28 \| W: 15 \| L: 10 \| OTL: 3 \| P: 33 GF: 91 \| GA: 80 \| PP%: 23.53% \| PK%: 84.29% DG: Gary Tater \| Morale : 52 \| Moyenne d’équipe : 62 Prochains matchs #302 vs Americiens