Detroit Red Wings
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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Griffins 39-35-2, 80pts	2	FINAL	3	Wranglers 44-21-8, 96pts

Team Stats
L2	Séquence	W2
22-15-0	Fiche domicile	25-10-2
17-20-2	Fiche domicile	19-11-6
1-8-1	Derniers 10 matchs	8-0-2
5.22	Buts par match	4.74
5.22	Buts contre par match	4.15
20.13%	Pourcentage en avantage numérique	24.81%
71.43%	Pourcentage en désavantage numérique	76.02%

Americiens
43-26-3, 89pts

FINAL

Griffins
39-35-2, 80pts

Team Stats
W2	Séquence	L2
22-13-2	Fiche domicile	22-15-0
21-13-1	Fiche domicile	17-20-2
7-3-0	Derniers 10 matchs	1-8-1
5.15	Buts par match	5.22
4.68	Buts contre par match	5.22
27.39%	Pourcentage en avantage numérique	20.13%
72.57%	Pourcentage en désavantage numérique	71.43%

Tomahawks
40-30-4, 84pts

Jour 164

Griffins
39-35-2, 80pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L2
23-14-0	Fiche domicile	22-15-0
17-16-4	Fiche visiteur	17-20-2
3-7-0	10 derniers matchs	1-8-1
4.93	Buts par match	5.22
4.81	Buts contre par match	5.22
22.41%	Pourcentage en avantage numérique	20.13%
71.94%	Pourcentage en désavantage numérique	71.43%

Barracuda
38-32-5, 81pts

Jour 168

Griffins
39-35-2, 80pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L2
20-16-1	Fiche domicile	22-15-0
18-16-4	Fiche visiteur	17-20-2
5-5-0	10 derniers matchs	1-8-1
3.75	Buts par match	5.22
3.85	Buts contre par match	5.22
20.96%	Pourcentage en avantage numérique	20.13%
79.46%	Pourcentage en désavantage numérique	71.43%

Wranglers
44-21-8, 96pts

Jour 172

Griffins
39-35-2, 80pts

Statistiques d’équipe
W2	Séquence	L2
25-10-2	Fiche domicile	22-15-0
19-11-6	Fiche visiteur	17-20-2
8-0-2	10 derniers matchs	1-8-1
4.74	Buts par match	5.22
4.15	Buts contre par match	5.22
24.81%	Pourcentage en avantage numérique	20.13%
76.02%	Pourcentage en désavantage numérique	71.43%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 397 5.22 GFG	Tirs pour 3841 50.54 Avg	Pourcentage en avantage numérique 20.1% 32 GF	Début de zone offensive 41.3%
Buts contre 397 5.22 GAA	Tirs contre 3340 43.95 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 71.4%% 54 GA	Début de la zone défensive 39.1%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Mike Senske
	Entraîneur	Darren McCarty
	Division	Pacific
	Conférence	Western Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	14
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	34 / 50
	Espoirs	21

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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	Cody Glass	X				100.00	68	56	87	68	72	73	78	70	69	67	56	69	54	64	65	0	59	64	0	26	2	1,000,000$
2	Michael Rasmussen	X				100.00	79	65	90	68	80	73	88	66	60	61	62	67	50	63	64	0	69	64	0	26	3	1,500,000$
3	Nick Bjugstad	X				100.00	76	57	87	66	75	71	79	66	65	63	60	61	58	76	72	0	69	63	0	33	1	500,000$
4	Dakota Joshua	X				100.00	86	63	83	66	74	72	73	63	60	61	60	63	50	69	67	0	69	62	0	29	4	500,000$
5	Patrick Maroon		X			100.00	77	69	76	66	84	69	80	66	59	65	53	59	52	82	77	0	69	62	0	37	1	500,000$
6	Tomas Tatar		X			100.00	64	55	85	67	60	68	84	65	50	62	56	60	54	78	73	0	69	61	0	35	1	500,000$
7	Zemgus Girgensons	X				100.00	78	66	91	63	69	69	91	58	60	58	50	72	50	72	72	0	69	61	0	32	1	500,000$
8	Jimmy Vesey		X			100.00	67	50	99	64	73	67	64	62	50	59	59	63	50	73	70	0	69	60	0	32	1	500,000$
9	Ryan Reaves			X		100.00	83	61	87	62	80	60	59	57	50	56	50	59	50	83	76	0	69	58	0	39	1	500,000$
10	Carter Mazur		X			100.00	50	35	89	57	59	50	50	50	50	50	50	50	50	56	58	0	45	50	0	23	1	500,000$
11	Vincent Desharnais				X	100.00	78	70	71	61	82	69	70	63	50	53	50	71	55	69	70	0	55	64	0	29	1	500,000$
12	Jon Merrill				X	100.00	65	58	85	61	74	66	82	63	50	53	50	70	55	76	74	0	69	63	0	34	1	500,000$
13	P.O. Joseph				X	100.00	66	63	71	62	66	68	68	63	50	53	50	68	55	63	65	0	69	61	0	26	1	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	72	59	85	64	73	67	74	62	56	59	54	64	53	71	69	0	65	61

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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	Mads Sogaard	100.00	50	61	59	82	50	50	50	50	50	50	50	58	58	0	80	55	0	25	2	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	50	61	59	82	50	50	50	50	50	50	50	58	58	0	80	55

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Darren McCarty	99	80	80	80	71	75	1	CAN	53	5	500,000$

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

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

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

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

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	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
Carter Mazur	Griffins (DET)	LW	23	2002-03-28	USA	No	170 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-07-30	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Cody Glass	Griffins (DET)	C	26	1999-04-01	CAN	No	201 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,000,000$	100,000$	11,667$	No	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Dakota Joshua	Griffins (DET)	C	29	1996-05-15	USA	No	206 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent	No	No	4	2025-07-23	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jimmy Vesey	Griffins (DET)	LW	32	1993-05-26	USA	No	203 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jon Merrill	Griffins (DET)	D	34	1992-02-03	USA	No	204 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Mads Sogaard	Griffins (DET)	G	25	2000-12-13	DNK	No	217 Lbs	6 ft7	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Michael Rasmussen	Griffins (DET)	C	26	1999-04-17	CAN	No	220 Lbs	6 ft6	No	No	N/A	No	No	3	2024-08-25	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	150,000$	17,500$	No	1,500,000$	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,500,000$	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Nick Bjugstad	Griffins (DET)	C	33	1992-07-17	USA	No	205 Lbs	6 ft5	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
P.O. Joseph	Griffins (DET)	D	26	1999-07-01	CAN	No	185 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Patrick Maroon	Griffins (DET)	LW	37	1988-04-23	USA	No	234 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ryan Reaves	Griffins (DET)	RW	39	1987-01-20	CAN	No	225 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tomas Tatar	Griffins (DET)	LW	35	1990-12-01	SVK	No	173 Lbs	5 ft10	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Vincent Desharnais	Griffins (DET)	D	29	1996-05-29	CAN	No	226 Lbs	6 ft7	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Zemgus Girgensons	Griffins (DET)	C	32	1994-01-05	LVA	No	192 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	5,833$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
14	30.43	204 Lbs	6 ft3	1.50	607,143$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				35	1	2	2
2				30	1	2	2
3				20	1	2	2
4				15	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2			21	1	2	2
3			20	1	2	2
4			19	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2			60	1	2	2
2		40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , , , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Aces	5	0	4	0	1	0	0	0	18	23	-5	3	0	2	0	1	0	0	0	15	17	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	2	0.200	18	33	51	0	0	164	123	104	9	198	1333	1251	1241	31	166	56	40	94	11	1	9.09%	19	7	63.16%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
2	Admirals	6	6	0	0	0	0	0	0	41	23	18	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	5	5	0	0	0	0	0	0	34	20	14	12	1.000	41	79	120	0	0	164	123	104	9	302	1333	1251	1241	31	253	78	30	130	13	4	30.77%	15	3	80.00%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
3	Americiens	4	1	3	0	0	0	0	0	20	25	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	3	1	2	0	0	0	0	0	15	18	-3	2	0.250	20	35	55	1	0	164	123	104	9	202	1333	1251	1241	31	238	57	22	110	12	2	16.67%	12	1	91.67%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
4	Barons	4	1	3	0	0	0	0	0	19	23	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	10	10	0	2	0	2	0	0	0	0	0	9	13	-4	2	0.250	19	36	55	1	0	164	123	104	9	182	1333	1251	1241	31	161	49	22	77	7	2	28.57%	11	5	54.55%	1	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
5	Barracuda	3	2	1	0	0	0	0	0	16	12	4	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	2	1	1	0	0	0	0	0	10	7	3	4	0.667	16	31	47	0	0	164	123	104	9	131	1333	1251	1241	31	108	34	20	68	5	2	40.00%	10	2	80.00%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
6	Broncos	2	1	0	0	1	0	0	0	13	8	5	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	4	1.000	13	23	36	0	0	164	123	104	9	90	1333	1251	1241	31	67	16	12	55	6	3	50.00%	6	4	33.33%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
7	Bruins	2	2	0	0	0	0	0	0	15	11	4	1	1	0	0	0	0	0	0	8	6	2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	4	1.000	15	30	45	0	0	164	123	104	9	103	1333	1251	1241	31	61	20	12	49	4	0	0.00%	6	3	50.00%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
8	Butter Knives	2	1	0	0	0	1	0	0	14	14	0	1	1	0	0	0	0	0	0	8	7	1	1	0	0	0	0	1	0	0	6	7	-1	3	0.750	14	27	41	0	0	164	123	104	9	120	1333	1251	1241	31	111	31	6	51	3	1	33.33%	2	0	100.00%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
9	Canucks	4	1	2	0	0	0	1	0	19	24	-5	2	1	0	0	0	0	1	0	13	10	3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	14	-8	4	0.500	19	32	51	0	0	164	123	104	9	199	1333	1251	1241	31	156	47	16	77	4	1	25.00%	8	1	87.50%	1	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
10	Fighting Pandas	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	0	0.000	5	10	15	0	0	164	123	104	9	79	1333	1251	1241	31	58	22	8	38	4	1	25.00%	3	1	66.67%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
11	Firebirds	2	2	0	0	0	0	0	0	12	8	4	1	1	0	0	0	0	0	0	8	5	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	12	23	35	0	0	164	123	104	9	81	1333	1251	1241	31	67	26	8	41	5	1	20.00%	3	0	100.00%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
12	Ice Bats	6	2	1	0	1	1	1	0	34	29	5	3	1	1	0	0	0	1	0	18	15	3	3	1	0	0	1	1	0	0	16	14	2	9	0.750	34	63	97	1	0	164	123	104	9	313	1333	1251	1241	31	270	84	30	131	11	2	18.18%	14	5	64.29%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
13	Lions	8	6	2	0	0	0	0	0	47	33	14	5	3	2	0	0	0	0	0	30	21	9	3	3	0	0	0	0	0	0	17	12	5	12	0.750	47	93	140	0	0	164	123	104	9	549	1333	1251	1241	31	345	98	26	221	26	5	19.23%	12	2	83.33%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
14	Lynx	3	3	0	0	0	0	0	0	19	12	7	2	2	0	0	0	0	0	0	13	8	5	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	6	1.000	19	37	56	0	0	164	123	104	9	155	1333	1251	1241	31	117	25	10	64	2	1	50.00%	6	0	100.00%	1	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
15	Marlies	2	1	1	0	0	0	0	0	7	10	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	2	0.500	7	14	21	0	0	164	123	104	9	72	1333	1251	1241	31	69	20	8	29	5	0	0.00%	4	2	50.00%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
16	Nordiks	5	1	4	0	0	0	0	0	30	34	-4	3	0	3	0	0	0	0	0	15	22	-7	2	1	1	0	0	0	0	0	15	12	3	2	0.200	30	59	89	0	0	164	123	104	9	304	1333	1251	1241	31	306	92	26	152	12	2	16.67%	12	4	66.67%	2	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
17	Quacken	4	2	2	0	0	0	0	0	14	18	-4	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	2	0	2	0	0	0	0	0	5	12	-7	4	0.500	14	27	41	0	0	164	123	104	9	192	1333	1251	1241	31	168	27	24	92	8	2	25.00%	12	4	66.67%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
18	Roadrunners	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	8	12	0	0	164	123	104	9	45	1333	1251	1241	31	37	5	10	15	3	0	0.00%	5	3	40.00%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
19	Tomahawks	6	0	5	0	0	0	1	0	29	42	-13	3	0	2	0	0	0	1	0	15	20	-5	3	0	3	0	0	0	0	0	14	22	-8	2	0.167	29	54	83	0	0	164	123	104	9	278	1333	1251	1241	31	357	98	38	176	15	2	13.33%	19	5	73.68%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
20	Wombats	2	1	1	0	0	0	0	0	11	13	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	8	-3	2	0.500	11	21	32	0	0	164	123	104	9	115	1333	1251	1241	31	97	22	8	49	1	0	0.00%	4	0	100.00%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
21	Wranglers	3	0	3	0	0	0	0	0	10	18	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	4	9	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	0	0.000	10	19	29	0	0	164	123	104	9	131	1333	1251	1241	31	128	35	12	60	2	0	0.00%	6	2	66.67%	0	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
	Total	76	33	35	0	3	2	3	0	397	397	0	37	18	15	0	1	0	3	0	210	194	16	39	15	20	0	2	2	0	0	187	203	-16	80	0.526	397	754	1151	3	0	164	123	104	9	3841	1333	1251	1241	31	3340	942	388	1779	159	32	20.13%	189	54	71.43%	5	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
	_Since Last GM Reset	76	33	35	0	3	2	3	0	397	397	0	37	18	15	0	1	0	3	0	210	194	16	39	15	20	0	2	2	0	0	187	203	-16	80	0.526	397	754	1151	3	0	164	123	104	9	3841	1333	1251	1241	31	3340	942	388	1779	159	32	20.13%	189	54	71.43%	5	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
	_Vs Conference	48	15	27	0	2	1	3	0	236	256	-20	25	9	12	0	1	0	3	0	135	135	0	23	6	15	0	1	1	0	0	101	121	-20	41	0.427	236	447	683	2	0	164	123	104	9	2477	1333	1251	1241	31	2165	620	254	1148	101	19	18.81%	123	37	69.92%	4	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429
	_Vs Division	32	9	12	0	1	1	2	0	169	179	-10	17	4	8	0	0	0	2	0	92	97	-5	15	5	4	0	1	1	0	0	77	82	-5	25	0.391	169	324	493	2	0	164	123	104	9	1757	1333	1251	1241	31	1567	456	154	817	73	13	17.81%	74	23	68.92%	3	1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%	1608	1133	2039	547	933	429

			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
76	80	L2	397	754	1151	3841	3340	942	388	1779	3	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
76	33	35	3	2	3	0	397	397

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
37	18	15	1	0	3	0	210	194

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
39	15	20	2	2	0	0	187	203

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
1	8	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
159	32	20.13%	189	54	71.43%	5

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
1333	1251	1241	31	164	123	104	9

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
1482	3196	46.37%	1442	3023	47.70%	665	1517	43.84%

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
1608	1133	2039	547	933	429

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")
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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
3	11	Lions	3	Griffins	8	W			Sommaire du match
5	17	Griffins	7	Lions	5	W			Sommaire du match
6	25	Griffins	6	Admirals	4	W			Sommaire du match
8	36	Tomahawks	7	Griffins	8	W	X	X	Sommaire du match
10	45	Griffins	6	Americiens	7	L			Sommaire du match
12	55	Griffins	8	Admirals	5	W			Sommaire du match
14	65	Lions	4	Griffins	7	W			Sommaire du match
17	80	Griffins	6	Ice Bats	4	W			Sommaire du match
18	86	Nordiks	7	Griffins	5	L			Sommaire du match
21	102	Ice Bats	6	Griffins	4	L			Sommaire du match
23	110	Griffins	7	Nordiks	8	L			Sommaire du match
24	116	Griffins	8	Admirals	6	W			Sommaire du match
27	129	Lions	6	Griffins	5	L			Sommaire du match
28	135	Griffins	4	Tomahawks	8	L			Sommaire du match
31	148	Aces	5	Griffins	4	L			Sommaire du match
34	166	Tomahawks	5	Griffins	4	L			Sommaire du match
37	178	Griffins	3	Barons	4	L			Sommaire du match
40	190	Ice Bats	4	Griffins	5	W	X	X	Sommaire du match
42	198	Griffins	3	Lions	2	W			Sommaire du match
44	206	Griffins	3	Tomahawks	6	L			Sommaire du match
46	215	Lions	3	Griffins	6	W			Sommaire du match
48	229	Griffins	6	Lynx	4	W			Sommaire du match
49	237	Butter Knives	7	Griffins	8	W			Sommaire du match
51	250	Griffins	7	Tomahawks	8	L			Sommaire du match
53	261	Roadrunners	6	Griffins	4	L			Sommaire du match
55	274	Griffins	3	Quacken	5	L			Sommaire du match
57	283	Broncos	3	Griffins	7	W			Sommaire du match
60	297	Griffins	7	Bruins	5	W			Sommaire du match
61	303	Admirals	3	Griffins	7	W			Sommaire du match
63	313	Griffins	5	Wombats	8	L			Sommaire du match
66	325	Fighting Pandas	4	Griffins	3	L			Sommaire du match
67	334	Griffins	7	Admirals	4	W			Sommaire du match
70	347	Lions	5	Griffins	4	L			Sommaire du match
73	363	Griffins	5	Admirals	1	W			Sommaire du match
75	371	Ice Bats	5	Griffins	9	W			Sommaire du match
77	385	Firebirds	5	Griffins	8	W			Sommaire du match
78	391	Griffins	7	Lions	5	W			Sommaire du match
80	401	Griffins	2	Fighting Pandas	7	L			Sommaire du match
82	410	Griffins	6	Barons	9	L			Sommaire du match
83	418	Wombats	5	Griffins	6	W			Sommaire du match
86	433	Griffins	4	Ice Bats	3	W	X		Sommaire du match
88	440	Barons	7	Griffins	5	L			Sommaire du match
92	456	Aces	6	Griffins	4	L			Sommaire du match
95	472	Griffins	3	Canucks	6	L			Sommaire du match
97	480	Canucks	5	Griffins	7	W			Sommaire du match
99	493	Canucks	5	Griffins	6	W	X	X	Sommaire du match
101	502	Griffins	3	Canucks	8	L			Sommaire du match
103	514	Barons	3	Griffins	5	W			Sommaire du match
106	530	Griffins	9	Americiens	2	W			Sommaire du match
107	539	Griffins	2	Barracuda	3	L			Sommaire du match
108	546	Lynx	4	Griffins	6	W			Sommaire du match
111	562	Griffins	8	Barracuda	4	W			Sommaire du match
112	569	Quacken	3	Griffins	4	W			Sommaire du match
115	583	Aces	6	Griffins	7	W	X		Sommaire du match
118	596	Griffins	0	Americiens	9	L			Sommaire du match
120	605	Marlies	5	Griffins	6	W			Sommaire du match
122	619	Griffins	6	Butter Knives	7	L	X		Sommaire du match
123	626	Barracuda	5	Griffins	6	W			Sommaire du match
125	637	Griffins	4	Firebirds	3	W			Sommaire du match
126	646	Griffins	2	Quacken	7	L			Sommaire du match
129	654	Bruins	6	Griffins	8	W			Sommaire du match
131	666	Griffins	1	Aces	2	L			Sommaire du match
132	674	Lynx	4	Griffins	7	W			Sommaire du match
136	694	Nordiks	6	Griffins	4	L			Sommaire du match
138	700	Griffins	8	Nordiks	4	W			Sommaire du match
140	712	Griffins	6	Broncos	5	W	X		Sommaire du match
141	717	Griffins	2	Aces	4	L			Sommaire du match
142	724	Tomahawks	8	Griffins	3	L			Sommaire du match
146	739	Griffins	1	Marlies	5	L			Sommaire du match
147	746	Wranglers	9	Griffins	4	L			Sommaire du match
149	764	Nordiks	9	Griffins	6	L			Sommaire du match
151	772	Griffins	4	Wranglers	6	L			Sommaire du match
152	777	Griffins	6	Ice Bats	7	L	X		Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
155	791	Quacken	3	Griffins	5	W			Sommaire du match
157	798	Griffins	2	Wranglers	3	L			Sommaire du match
159	811	Americiens	7	Griffins	5	L			Sommaire du match
164	832	Tomahawks	-	Griffins	-
168	849	Barracuda	-	Griffins	-
172	870	Wranglers	-	Griffins	-
174	880	Griffins	-	Nordiks	-
176	888	Americiens	-	Griffins	-
178	897	Griffins	-	Roadrunners	-

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
4	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
1,208,068$	850,000$	850,000$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
850,000$	766,387$	14	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	21	7,500$	157,500$

Griffins 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

Griffins 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

Griffins 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

Griffins 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

Griffins 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

	Griffins
	GP: 76 \| W: 39 \| L: 35 \| OTL: 2 \| P: 80 GF: 397 \| GA: 397 \| PP%: 20.13% \| PK%: 71.43% DG: Mike Senske \| Morale : 54 \| Moyenne d’équipe : 61 Prochains matchs #832 vs Tomahawks