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Statistiques d’équipe en carrière

Centre de jeu
	Wranglers 20-27-9, 49pts	2	FINAL	5	Tomahawks 31-19-3, 65pts

Team Stats
L2	Séquence	W3
9-13-5	Fiche domicile	13-13-2
11-14-4	Fiche domicile	18-6-1
1-6-3	Derniers 10 matchs	7-3-0
4.13	Buts par match	5.06
4.89	Buts contre par match	5.02
20.87%	Pourcentage en avantage numérique	17.46%
71.55%	Pourcentage en désavantage numérique	78.29%

Barracuda
26-24-5, 57pts

FINAL

Wranglers
20-27-9, 49pts

Team Stats
W1	Séquence	L2
14-11-3	Fiche domicile	9-13-5
12-13-2	Fiche domicile	11-14-4
4-4-2	Derniers 10 matchs	1-6-3
4.93	Buts par match	4.13
5.13	Buts contre par match	4.89
23.33%	Pourcentage en avantage numérique	20.87%
71.01%	Pourcentage en désavantage numérique	71.55%

Wranglers
20-27-9, 49pts

Jour 116

Broncos
26-28-1, 53pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	W3
9-13-5	Fiche domicile	14-12-1
11-14-4	Fiche visiteur	12-16-0
1-6-3	10 derniers matchs	6-4-0
4.13	Buts par match	3.84
4.89	Buts contre par match	3.84
20.87%	Pourcentage en avantage numérique	16.80%
71.55%	Pourcentage en désavantage numérique	73.76%

Wombats
32-22-2, 66pts

Jour 117

Wranglers
20-27-9, 49pts

Statistiques d’équipe
W2	Séquence	L2
17-10-0	Fiche domicile	9-13-5
15-12-2	Fiche visiteur	11-14-4
5-4-1	10 derniers matchs	1-6-3
4.73	Buts par match	4.13
4.30	Buts contre par match	4.13
34.46%	Pourcentage en avantage numérique	20.87%
77.30%	Pourcentage en désavantage numérique	71.55%

Lions
16-34-6, 38pts

Jour 120

Wranglers
20-27-9, 49pts

Statistiques d’équipe
OTL1	Séquence	L2
8-16-3	Fiche domicile	9-13-5
8-18-3	Fiche visiteur	11-14-4
3-5-2	10 derniers matchs	1-6-3
3.45	Buts par match	4.13
4.57	Buts contre par match	4.13
26.40%	Pourcentage en avantage numérique	20.87%
78.76%	Pourcentage en désavantage numérique	71.55%

Meneurs d'équipe
	Buts Taylor Raddysh 6	Passes Pavel Mintyukov 42

	Points Pavel Mintyukov 47	Plus/Moins Pavel Mintyukov 10

Statistiques d’équipe
Buts pour 231 4.13 GFG	Tirs pour 2463 43.98 Avg	Pourcentage en avantage numérique 20.9% 24 GF	Début de zone offensive 40.1%
Buts contre 274 4.89 GAA	Tirs contre 2431 43.41 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 71.6%% 33 GA	Début de la zone défensive 41.1%

Informations de l'équipe
	Directeur général	AOC
	Entraîneur	Lanny McDonald
	Division	Central
	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	18
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	39 / 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	Jakob Silfverberg			X		100.00	55	57	84	70	74	72	91	69	50	62	55	66	50	76	73	0	50	63	0	34	1	500,000$
2	Kaapo Kakko			X		100.00	62	57	83	69	74	73	75	75	50	60	68	62	51	60	62	0	46	63	0	23	4	500,000$
3	Taylor Raddysh			X		100.00	71	57	84	68	71	78	85	64	50	61	53	70	55	64	65	0	51	62	0	26	2	1,000,000$
4	Joshua Roy (R)			X		100.00	60	50	99	68	68	68	56	76	50	63	63	60	52	55	58	0	50	61	0	21	3	500,000$
5	Justin Brazeau			X		100.00	73	56	93	64	80	61	54	72	50	54	64	56	51	64	66	0	51	60	0	26	4	500,000$
6	Brendan Lemieux		X			100.00	78	65	78	65	77	60	58	69	50	57	54	59	50	67	65	0	52	59	0	28	1	500,000$
7	Liam Foudy	X		X		100.00	58	55	91	62	69	59	52	70	50	59	50	54	50	60	62	0	50	56	0	24	3	500,000$
8	Riley Tufte		X			100.00	51	41	79	57	83	50	51	51	50	50	50	49	51	65	65	0	50	52	0	26	4	500,000$
9	Zack Ostapchuk (R)	X				100.00	58	50	89	57	74	50	51	50	50	50	50	49	50	55	57	0	48	51	0	21	3	500,000$
10	Pavel Mintyukov (R)				X	100.00	74	58	82	72	71	74	79	73	50	74	53	66	56	56	61	0	76	65	0	21	3	500,000$
11	Parker Wotherspoon				X	100.00	78	71	80	63	70	72	65	68	50	63	52	76	55	68	70	0	52	65	0	27	4	500,000$
12	Brett Kulak				X	100.00	69	58	82	63	69	68	93	65	50	60	52	70	55	73	72	0	51	64	0	31	4	500,000$
13	Tyson Barrie				X	100.00	59	59	80	73	70	73	66	71	50	70	50	66	55	78	75	0	51	64	0	33	2	1,500,000$
14	Ben Hutton				X	100.00	61	66	84	64	72	70	65	66	50	62	50	71	55	75	73	0	51	63	0	31	2	500,000$
Rayé
1	John Beecher	X				100.00	80	66	86	68	78	67	69	74	75	58	61	71	50	61	64	0	41	64	0	23	4	500,000$
2	Jakob Pelletier		X			100.00	58	54	91	61	58	58	52	64	50	56	50	55	50	59	60	0	19	55	0	23	2	500,000$
3	Gavin Brindley (R)	X				100.00	50	35	89	57	60	50	51	50	50	50	50	50	50	53	55	0	19	50	0	20	1	500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	64	56	86	65	72	65	65	66	51	59	54	62	52	64	65	0	48	60

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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	John Gibson	98.00	71	83	78	77	73	73	72	73	72	50	72	73	73	0	75	71	0	31	3	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	98.00	71	83	78	77	73	73	72	73	72	50	72	73	73	0	75	71

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Lanny McDonald	75	85	95	80	70	80	1	CAN	71	6	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
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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
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7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKM	GW	FO%	FOT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Pavel Mintyukov	Wranglers (ANA)	D	45	5	42	47	10	16	87	39	51	13	28	9.80%	46	959	21.32	3	11	14	25	97	55	0	0%	0	0.98	0	0	1	3	1
2	Taylor Raddysh	Wranglers (ANA)	RW	11	6	5	11	-9	0	22	12	24	7	22	25.00%	10	265	24.17	1	1	2	2	20	2	0	37.80%	82	0.83	1	1	2	1	1
3	Brendan Lemieux	Wranglers (ANA)	LW	11	3	6	9	-2	2	26	8	29	9	14	10.34%	4	200	18.21	1	2	3	4	19	1	0	76.47%	17	0.90	0	1	2	1	0
4	Parker Wotherspoon	Wranglers (ANA)	D	11	3	6	9	-8	6	17	12	16	6	7	18.75%	17	281	25.58	2	1	3	10	24	6	0	50.00%	4	0.64	0	1	1	0	0
5	Jakob Silfverberg	Wranglers (ANA)	RW	11	2	5	7	-8	0	10	30	34	8	24	5.88%	3	198	18.05	0	2	2	4	27	0	0	38.89%	18	0.70	0	1	0	0	2
6	Joshua Roy	Wranglers (ANA)	RW	11	2	3	5	-6	0	6	20	36	10	29	5.56%	3	234	21.28	0	0	0	0	4	2	0	50.00%	40	0.43	0	0	0	1	0
7	Justin Brazeau	Wranglers (ANA)	RW	11	0	5	5	-4	2	11	12	17	6	19	0%	3	179	16.28	0	0	0	0	2	1	0	41.38%	29	0.56	0	0	0	1	0
8	Ben Hutton	Wranglers (ANA)	D	11	0	4	4	-5	0	18	13	15	3	8	0%	21	271	24.65	0	1	1	6	21	5	0	0%	0	0.29	0	1	0	0	0
9	John Beecher	Wranglers (ANA)	C	4	1	3	4	-1	2	8	13	10	4	10	10.00%	1	87	21.77	0	0	0	3	10	3	0	58.25%	103	0.92	0	0	0	1	1
10	Brett Kulak	Wranglers (ANA)	D	11	3	0	3	-7	2	8	12	21	3	13	14.29%	18	275	25.03	1	0	1	11	24	6	0	33.33%	6	0.22	0	0	0	0	2
11	Tyson Barrie	Wranglers (ANA)	D	11	1	2	3	-8	0	17	20	15	10	15	6.67%	15	276	25.10	1	0	1	7	23	4	1	50.00%	4	0.22	0	1	0	0	0
12	Liam Foudy	Wranglers (ANA)	C/RW	11	1	1	2	-6	0	12	20	16	2	15	6.25%	3	212	19.34	0	0	0	0	2	2	0	46.70%	227	0.19	0	0	0	0	0
13	Zack Ostapchuk	Wranglers (ANA)	C	11	1	0	1	-10	4	1	11	5	2	2	20.00%	0	209	19.06	0	0	0	0	0	0	0	51.27%	158	0.10	0	0	0	0	0
14	Nick Bonino	Anaheim Ducks	C	2	0	1	1	-2	0	0	5	8	0	4	0%	0	39	19.86	0	0	0	1	4	0	0	54.90%	51	0.50	0	0	0	0	0
15	Riley Tufte	Wranglers (ANA)	LW	11	0	0	0	-6	0	9	2	3	2	6	0%	0	190	17.34	0	0	0	1	1	0	0	60.00%	20	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				183	28	83	111	-72	34	252	229	300	85	216	9.33%	144	3881	21.21	9	18	27	74	283	93	1	49.54%	759	0.57	1	6	6	8	7

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S3
1	Calvin Pickard	Wranglers (ANA)	11	1	6	3	0.869	3.78	604	2	38	291	1	2	0.667	6	11	0	1
2	John Gibson	Anaheim Ducks	1	0	1	0	0.964	1.94	31	0	1	28	0	0	0	0	0	3	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			12	1	7	3	0.878	3.68	636	2	39	319	1	2		6	11	3	1

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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.
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Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	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
Ben Hutton	Wranglers (ANA)	D	31	1993-04-20	CAN	No	201 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Brendan Lemieux	Wranglers (ANA)	LW	28	1996-03-15	USA	No	215 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Brett Kulak	Wranglers (ANA)	D	31	1994-01-06	CAN	No	192 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	4	2024-08-19	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Gavin Brindley	Wranglers (ANA)	C	20	2004-10-05	USA	Yes	175 Lbs	5 ft9	No	No	Trade	2025-01-12	No	No	1	2024-08-09	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jakob Pelletier	Wranglers (ANA)	LW	23	2001-03-07	CAN	No	170 Lbs	5 ft9	No	No	Trade	2025-01-12	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jakob Silfverberg	Wranglers (ANA)	RW	34	1990-10-13	SWE	No	207 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
John Beecher	Wranglers (ANA)	C	23	2001-04-05	USA	No	216 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	4	2024-09-03	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
John Gibson	Anaheim Ducks	G	31	1993-07-14	USA	No	210 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	3		False	False	Pro & Farm	500,000$	500,000$	163,743$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Joshua Roy	Wranglers (ANA)	RW	21	2003-08-06	CAN	Yes	192 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	3		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Justin Brazeau	Wranglers (ANA)	RW	26	1998-02-02	CAN	No	220 Lbs	6 ft5	No	No	Free Agent		No	No	4	2024-09-05	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Kaapo Kakko	Wranglers (ANA)	RW	23	2001-02-13	FIN	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2025-01-07	No	No	4	2024-08-15	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Liam Foudy	Wranglers (ANA)	C/RW	24	2000-02-04	CAN	No	193 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	No	3	2024-09-08	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Parker Wotherspoon	Wranglers (ANA)	D	27	1997-08-24	CAN	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	4	2024-09-04	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Pavel Mintyukov	Wranglers (ANA)	D	21	2003-11-25	RUS	Yes	195 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-01-12	No	No	3		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Riley Tufte	Wranglers (ANA)	LW	26	1998-04-10	USA	No	230 Lbs	6 ft6	No	No	Free Agent		No	No	4	2024-09-06	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Taylor Raddysh	Wranglers (ANA)	RW	26	1998-02-18	CAN	No	198 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,000,000$	100,000$	34,286$	No	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Tyson Barrie	Wranglers (ANA)	D	33	1991-07-26	CAN	No	197 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,500,000$	150,000$	51,429$	No	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Zack Ostapchuk	Wranglers (ANA)	C	21	2003-05-29	CAN	Yes	205 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	3		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	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
18	26.06	201 Lbs	6 ft2	2.78	583,333$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Jakob Silfverberg	40	1	2	2
2	Brendan Lemieux		Taylor Raddysh	35	1	2	2
3	Riley Tufte	Liam Foudy	Joshua Roy	15	1	2	2
4		Zack Ostapchuk	Justin Brazeau	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Parker Wotherspoon	Brett Kulak	40	1	2	2
2	Tyson Barrie	Ben Hutton	30	1	2	2
3	Parker Wotherspoon	Brett Kulak	20	1	2	2
4	Tyson Barrie	Ben Hutton	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Jakob Silfverberg	60	1	2	2
2	Brendan Lemieux		Taylor Raddysh	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Parker Wotherspoon	Brett Kulak	60	1	2	2
2	Tyson Barrie	Ben Hutton	40	1	2	2

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

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Parker Wotherspoon	Brett Kulak	60	1	2	2
2	Tyson Barrie	Ben Hutton	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	Parker Wotherspoon	Brett Kulak	60	1	2	2
2		40	1	2	2	Tyson Barrie	Ben Hutton	40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Parker Wotherspoon	Brett Kulak	60	1	2	2
2	Tyson Barrie	Ben Hutton	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Jakob Silfverberg	Parker Wotherspoon	Brett Kulak

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Jakob Silfverberg	Parker Wotherspoon	Brett Kulak

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Taylor Raddysh, Joshua Roy, Justin Brazeau	Taylor Raddysh, Joshua Roy	Taylor Raddysh

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Brett Kulak, Tyson Barrie, Ben Hutton	Brett Kulak	Brett Kulak, Tyson Barrie

Tirs de pénalité
, , Jakob Silfverberg, , Taylor Raddysh

Gardien
#1 : Calvin Pickard, #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , Jakob Silfverberg, , Taylor Raddysh, Joshua Roy, Joshua Roy, Justin Brazeau, Brendan Lemieux, Liam Foudy, Riley Tufte

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Parker Wotherspoon, Brett Kulak, Tyson Barrie, Ben Hutton,

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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

	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	2	1	0	0	2	0	0	22	21	1	3	0	1	0	0	2	0	0	12	15	-3	2	2	0	0	0	0	0	0	10	6	4	6	0.600	22	44	66	0	0	96	74	60	2	186	802	789	862	19	162	49	24	100	22	8	36.36%	11	3	72.73%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
2	Admirals	2	1	1	0	0	0	0	0	13	14	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	8	7	1	2	0.500	13	24	37	0	0	96	74	60	2	128	802	789	862	19	120	37	8	49	3	1	33.33%	4	0	100.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
3	Americiens	2	1	0	0	0	1	0	0	13	12	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	0	0	0	1	0	0	9	10	-1	3	0.750	13	26	39	0	0	96	74	60	2	116	802	789	862	19	101	17	10	46	4	1	25.00%	5	2	60.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
4	Barons	5	1	1	0	0	2	0	1	14	17	-3	3	0	1	0	0	1	0	1	7	10	-3	2	1	0	0	0	1	0	0	7	7	0	5	0.500	14	28	42	0	0	96	74	60	2	187	802	789	862	19	144	49	30	100	8	1	12.50%	14	4	71.43%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
5	Barracuda	3	0	2	0	0	0	0	1	16	21	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	8	12	-4	1	0	0	0	0	0	0	1	8	9	-1	1	0.167	16	32	48	2	0	96	74	60	2	164	802	789	862	19	152	50	6	77	3	1	33.33%	2	1	50.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
6	Broncos	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	12	18	0	0	96	74	60	2	58	802	789	862	19	30	12	2	19	2	0	0.00%	1	0	100.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
7	Bruins	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	2	0.500	7	12	19	0	1	96	74	60	2	82	802	789	862	19	96	16	11	43	2	0	0.00%	3	0	100.00%	1	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
8	Butter Knives	3	0	3	0	0	0	0	0	9	18	-9	2	0	2	0	0	0	0	0	7	11	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	0	0.000	9	17	26	1	0	96	74	60	2	142	802	789	862	19	139	51	12	73	7	1	14.29%	7	3	57.14%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
9	Canucks	6	3	3	0	0	0	0	0	16	19	-3	3	2	1	0	0	0	0	0	9	9	0	3	1	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	6	0.500	16	28	44	0	0	96	74	60	2	207	802	789	862	19	152	53	28	104	15	2	13.33%	14	4	71.43%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
10	Fighting Pandas	2	1	0	0	0	1	0	0	9	9	0	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	3	0.750	9	18	27	0	0	96	74	60	2	82	802	789	862	19	81	20	10	29	2	0	0.00%	5	3	40.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
11	Firebirds	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	4	6	0	0	96	74	60	2	36	802	789	862	19	39	9	0	25	5	0	0.00%	0	0	0%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
12	Griffins	2	1	1	0	0	0	0	0	9	12	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	2	0.500	9	18	27	0	0	96	74	60	2	109	802	789	862	19	133	37	10	57	3	0	0.00%	4	2	50.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
13	Ice Bats	6	1	4	0	1	0	0	0	30	38	-8	1	0	0	0	1	0	0	0	7	6	1	5	1	4	0	0	0	0	0	23	32	-9	4	0.333	30	59	89	0	0	96	74	60	2	304	802	789	862	19	387	96	39	169	12	2	16.67%	15	6	60.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
14	Lions	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	9	14	0	0	96	74	60	2	56	802	789	862	19	35	11	4	19	2	1	50.00%	2	1	50.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
15	Lynx	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	96	74	60	2	17	802	789	862	19	33	8	0	12	3	0	0.00%	0	0	0%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
16	Marlies	2	0	2	0	0	0	0	0	4	12	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	4	8	12	0	0	96	74	60	2	89	802	789	862	19	95	30	6	40	3	1	33.33%	3	0	100.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
17	Nordiks	3	2	1	0	0	0	0	0	20	17	3	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	16	12	4	4	0.667	20	36	56	0	0	96	74	60	2	167	802	789	862	19	153	36	6	79	2	0	0.00%	3	0	100.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
18	Punishers	5	2	2	0	0	1	0	0	18	18	0	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	3	1	1	0	0	1	0	0	10	11	-1	5	0.500	18	33	51	0	0	96	74	60	2	186	802	789	862	19	172	55	22	105	14	4	28.57%	11	2	81.82%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
19	Roadrunners	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	8	12	0	0	96	74	60	2	55	802	789	862	19	40	4	6	26	1	0	0.00%	3	1	66.67%	1	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
20	Tomahawks	2	1	1	0	0	0	0	0	11	10	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	11	10	1	2	0.500	11	19	30	0	0	96	74	60	2	66	802	789	862	19	107	23	10	44	0	0	0%	5	1	80.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
21	Wombats	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	0	0.000	2	4	6	0	0	96	74	60	2	26	802	789	862	19	60	14	8	20	2	1	50.00%	4	0	100.00%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
	Total	56	19	27	0	1	7	0	2	231	274	-43	27	8	13	0	1	4	0	1	104	119	-15	29	11	14	0	0	3	0	1	127	155	-28	49	0.438	231	441	672	3	1	96	74	60	2	2463	802	789	862	19	2431	677	252	1236	115	24	20.87%	116	33	71.55%	2	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
	_Since Last GM Reset	56	19	27	0	1	7	0	2	231	274	-43	27	8	13	0	1	4	0	1	104	119	-15	29	11	14	0	0	3	0	1	127	155	-28	49	0.438	231	441	672	3	1	96	74	60	2	2463	802	789	862	19	2431	677	252	1236	115	24	20.87%	116	33	71.55%	2	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
	_Vs Conference	38	14	16	0	1	5	0	2	161	177	-16	17	5	7	0	1	3	0	1	66	72	-6	21	9	9	0	0	2	0	1	95	105	-10	37	0.487	161	306	467	2	0	96	74	60	2	1632	802	789	862	19	1597	459	179	854	81	19	23.46%	81	24	70.37%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325
	_Vs Division	19	8	9	0	0	5	0	2	72	79	-7	10	3	6	0	0	3	0	1	37	43	-6	9	5	3	0	0	2	0	1	35	36	-1	23	0.605	72	137	209	2	0	96	74	60	2	743	802	789	862	19	638	207	80	386	54	15	27.78%	38	10	73.68%	0	1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%	1240	881	1452	394	684	325

			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
56	49	L2	231	441	672	2463	2431	677	252	1236	3	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
56	19	27	1	7	0	2	231	274

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	8	13	1	4	0	1	104	119

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
29	11	14	0	3	0	1	127	155

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
1	6	0	2	0	1

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
115	24	20.87%	116	33	71.55%	2

Tirs en 1e période	Tirs en 2e période	Tirs en 3e période	Tirs en 4e période	Buts en 1e période	Buts en 2e période	Buts en 3e période	Buts en 4e période
802	789	862	19	96	74	60	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
1001	2153	46.49%	1012	2208	45.83%	490	1014	48.32%

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
1240	881	1452	394	684	325

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	1	Punishers	2	Wranglers	4	W			Sommaire du match
3	20	Wranglers	3	Punishers	6	L			Sommaire du match
4	22	Wranglers	3	Ice Bats	6	L			Sommaire du match
7	37	Canucks	4	Wranglers	5	W			Sommaire du match
8	40	Wranglers	5	Ice Bats	10	L			Sommaire du match
10	58	Punishers	5	Wranglers	4	L			Sommaire du match
13	70	Aces	5	Wranglers	4	L			Sommaire du match
14	81	Wranglers	4	Barons	3	W			Sommaire du match
17	92	Barons	2	Wranglers	1	L			Sommaire du match
19	106	Wranglers	5	Aces	3	W			Sommaire du match
20	114	Barracuda	6	Wranglers	4	L			Sommaire du match
22	124	Wranglers	4	Canucks	5	L			Sommaire du match
24	137	Ice Bats	6	Wranglers	7	W	X		Sommaire du match
25	144	Wranglers	9	Tomahawks	5	W			Sommaire du match
28	156	Wranglers	3	Marlies	5	L			Sommaire du match
29	159	Wranglers	7	Ice Bats	3	W			Sommaire du match
30	163	Wranglers	8	Barracuda	9	L	X	X	Sommaire du match
33	176	Lions	4	Wranglers	5	W			Sommaire du match
36	193	Wranglers	8	Admirals	7	W			Sommaire du match
38	198	Canucks	2	Wranglers	3	W			Sommaire du match
40	207	Wranglers	2	Butter Knives	7	L			Sommaire du match
42	218	Admirals	7	Wranglers	5	L			Sommaire du match
44	226	Wranglers	4	Fighting Pandas	3	W			Sommaire du match
46	237	Wranglers	2	Ice Bats	6	L			Sommaire du match
47	242	Broncos	3	Wranglers	6	W			Sommaire du match
50	260	Wranglers	2	Bruins	7	L			Sommaire du match
51	264	Roadrunners	8	Wranglers	4	L			Sommaire du match
53	276	Wranglers	2	Wombats	7	L			Sommaire du match
54	285	Butter Knives	6	Wranglers	4	L			Sommaire du match
57	299	Wranglers	3	Barons	4	L	X		Sommaire du match
59	308	Canucks	3	Wranglers	1	L			Sommaire du match
63	328	Griffins	4	Wranglers	6	W			Sommaire du match
64	337	Wranglers	5	Aces	3	W			Sommaire du match
66	349	Wranglers	9	Nordiks	7	W			Sommaire du match
67	352	Barons	4	Wranglers	3	L	X		Sommaire du match
71	367	Wranglers	6	Punishers	3	W			Sommaire du match
72	374	Bruins	0	Wranglers	5	W			Sommaire du match
76	391	Wranglers	3	Griffins	8	L			Sommaire du match
77	397	Fighting Pandas	6	Wranglers	5	L	X		Sommaire du match
80	413	Wranglers	7	Nordiks	5	W			Sommaire du match
81	418	Americiens	2	Wranglers	4	W			Sommaire du match
84	430	Wranglers	6	Ice Bats	7	L			Sommaire du match
86	440	Marlies	7	Wranglers	1	L			Sommaire du match
88	456	Wranglers	9	Americiens	10	L	X		Sommaire du match
89	462	Aces	7	Wranglers	6	L	X		Sommaire du match
92	477	Wranglers	0	Canucks	4	L			Sommaire du match
93	484	Nordiks	5	Wranglers	4	L			Sommaire du match
96	503	Wranglers	1	Punishers	2	L	X		Sommaire du match
97	507	Barons	4	Wranglers	3	L	X	X	Sommaire du match
100	523	Wranglers	3	Canucks	1	W			Sommaire du match
101	529	Lynx	3	Wranglers	1	L			Sommaire du match
104	543	Wranglers	2	Firebirds	4	L			Sommaire du match
105	550	Butter Knives	5	Wranglers	3	L			Sommaire du match
108	569	Aces	3	Wranglers	2	L	X		Sommaire du match
110	577	Wranglers	2	Tomahawks	5	L			Sommaire du match
113	592	Barracuda	6	Wranglers	4	L			Sommaire du match
116	608	Wranglers	-	Broncos	-
117	615	Wombats	-	Wranglers	-
120	631	Lions	-	Wranglers	-
122	640	Wranglers	-	Lynx	-
124	652	Wranglers	-	Marlies	-
125	657	Ice Bats	-	Wranglers	-
128	670	Wranglers	-	Barons	-
129	679	Punishers	-	Wranglers	-
131	687	Wranglers	-	Aces	-
134	701	Barracuda	-	Wranglers	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
137	716	Wranglers	-	Griffins	-
138	722	Firebirds	-	Wranglers	-
140	729	Wranglers	-	Barracuda	-
143	745	Nordiks	-	Wranglers	-
145	752	Wranglers	-	Barracuda	-
146	764	Wranglers	-	Lions	-
147	766	Wranglers	-	Roadrunners	-
148	770	Tomahawks	-	Wranglers	-
153	791	Ice Bats	-	Wranglers	-
155	801	Wranglers	-	Lions	-
156	807	Wranglers	-	Roadrunners	-
157	814	Marlies	-	Wranglers	-
161	836	Griffins	-	Wranglers	-
164	856	Tomahawks	-	Wranglers	-
168	874	Lions	-	Wranglers	-
173	895	Punishers	-	Wranglers	-

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
14	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
1,009,405$	1,050,000$	1,050,000$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
1,050,000$	680,850$	18	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	60	8,857$	531,420$

Wranglers 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

Wranglers 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

Wranglers 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

Wranglers 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

Wranglers 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

	Wranglers
	GP: 56 \| W: 20 \| L: 27 \| OTL: 9 \| P: 49 GF: 231 \| GA: 274 \| PP%: 20.87% \| PK%: 71.55% DG: AOC \| Morale : 27 \| Moyenne d’équipe : 60 Prochains matchs #608 vs Broncos