Tampa Bay Lightning
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Statistiques d’équipe en carrière

Centre de jeu
	Wombats 32-22-2, 66pts	6	FINAL	5	Americiens 24-26-6, 54pts

Team Stats
W2	Séquence	L5
17-10-0	Fiche domicile	14-11-3
15-12-2	Fiche domicile	10-15-3
5-4-1	Derniers 10 matchs	1-9-0
4.73	Buts par match	4.95
4.30	Buts contre par match	4.96
34.46%	Pourcentage en avantage numérique	20.00%
77.30%	Pourcentage en désavantage numérique	75.19%

Bruins
21-27-8, 50pts

FINAL

Wombats
32-22-2, 66pts

Team Stats
W1	Séquence	W2
11-10-7	Fiche domicile	17-10-0
10-17-1	Fiche domicile	15-12-2
4-6-0	Derniers 10 matchs	5-4-1
3.84	Buts par match	4.73
4.64	Buts contre par match	4.30
21.67%	Pourcentage en avantage numérique	34.46%
77.22%	Pourcentage en désavantage numérique	77.30%

Canucks
31-21-4, 66pts

Jour 116

Wombats
32-22-2, 66pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W2
16-10-2	Fiche domicile	17-10-0
15-11-2	Fiche visiteur	15-12-2
7-3-0	10 derniers matchs	5-4-1
3.29	Buts par match	4.73
3.04	Buts contre par match	4.73
26.32%	Pourcentage en avantage numérique	34.46%
79.09%	Pourcentage en désavantage numérique	77.30%

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%

Barons
30-19-5, 65pts

Jour 120

Wombats
32-22-2, 66pts

Statistiques d’équipe
OTW1	Séquence	W2
19-7-2	Fiche domicile	17-10-0
11-12-3	Fiche visiteur	15-12-2
5-4-1	10 derniers matchs	5-4-1
3.20	Buts par match	4.73
3.04	Buts contre par match	4.73
27.35%	Pourcentage en avantage numérique	34.46%
86.75%	Pourcentage en désavantage numérique	77.30%

Meneurs d'équipe
	Buts Mathieu Olivier 33	Passes Mathieu Olivier 51

	Points Mathieu Olivier 84	Plus/Moins Mathieu Olivier 35

Statistiques d’équipe
Buts pour 265 4.73 GFG	Tirs pour 2088 37.29 Avg	Pourcentage en avantage numérique 34.5% 51 GF	Début de zone offensive 40.1%
Buts contre 241 4.30 GAA	Tirs contre 1970 35.18 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 77.3%% 37 GA	Début de la zone défensive 38.3%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Lance Doll
	Entraîneur	Matthew Carle
	Division	Metropolitan
	Conférence	Eastern 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	15
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	36 / 50
	Espoirs	14

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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	Ryan McLeod	X				100.00	66	55	94	69	68	74	91	73	71	69	66	72	50	65	67	0	80	66	0	25	4	500,000$
2	Mathieu Olivier			X		100.00	86	72	72	69	79	69	70	80	50	66	60	65	50	67	67	0	85	65	0	27	2	500,000$
3	Noah Gregor		X			100.00	80	62	90	68	68	69	76	73	50	62	61	67	62	68	68	0	83	64	0	26	4	500,000$
4	Parker Kelly		X			100.00	78	57	81	68	66	69	89	71	50	61	57	74	50	62	65	0	42	64	0	25	3	500,000$
5	Pontus Holmberg	X		X		100.00	68	57	83	69	67	69	70	77	61	64	61	70	50	63	65	0	42	64	0	25	2	500,000$
6	Reese Johnson	X				100.00	81	66	88	65	69	68	63	64	66	58	50	65	50	67	68	0	77	60	0	26	3	500,000$
7	Adam Klapka			X		100.00	58	47	67	57	86	50	50	50	50	50	50	50	51	60	61	0	42	52	0	24	3	750,000$
8	Mackie Samoskevich (R)			X		100.00	50	50	89	57	64	53	52	50	50	50	50	50	50	55	56	0	59	51	0	22	3	500,000$
9	Brayden Pachal				X	100.00	83	66	56	62	73	67	69	67	50	59	54	71	55	65	67	0	80	64	0	25	3	500,000$
10	Kaedan Korczak (R)				X	100.00	74	58	85	65	73	68	59	71	50	69	54	69	55	62	65	0	81	64	0	23	3	500,000$
11	Haydn Fleury				X	100.00	71	60	79	60	75	67	58	65	50	60	51	69	55	70	71	0	40	62	0	28	3	500,000$
12	Maxwell Crozier				X	100.00	65	75	91	56	70	48	54	59	50	53	50	61	55	62	63	0	42	56	0	24	3	750,000$
13	Cal Foote				X	100.00	51	48	34	57	81	50	53	50	50	50	50	49	55	66	69	0	79	53	0	26	3	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	70	59	78	63	72	63	66	65	54	59	55	64	53	64	66	0	64	60

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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
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#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	James Reimer	100.00	73	72	72	74	79	71	71	76	73	57	87	82	82	0	78	71	0	36	3	500,000$
2	Vitek Vanecek	100.00	72	76	74	71	75	75	72	73	72	55	50	68	69	0	60	69	0	29	2	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	73	74	73	73	77	73	72	75	73	56	69	75	76	0	69	70

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Matthew Carle	75	85	85	85	75	80	1	USA	40	6	500,000$

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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	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	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FL	FT	S1	S2	S3
1	Joe Veleno	Tampa Bay Lightning	C	52	63	39	102	14	34	0	136	237	337	102	250	18.69%	27	1194	22.98	10	12	22	50	119	0	0	4	133	5	2	59.46%	1554	0	8	1.71	0	1	0	0	13	7	8
2	Mathieu Olivier	Wombats (TBL)	RW	56	33	51	84	35	49	5	137	83	216	61	160	15.28%	17	930	16.61	4	7	11	22	86	1	1	2	55	6	2	58.96%	173	0	2	1.81	0	0	1	0	10	7	2
3	Noah Gregor	Wombats (TBL)	LW	56	33	32	65	33	17	5	49	83	192	46	153	17.19%	9	920	16.44	3	6	9	15	84	0	0	1	48	2	2	41.18%	85	1	3	1.41	0	0	0	1	6	8	3
4	Jonas Siegenthaler	Tampa Bay Lightning	D	40	12	48	60	-4	36	0	120	53	97	34	68	12.37%	62	967	24.19	5	14	19	37	89	0	0	1	92	2	1	0%	0	0	0	1.24	0	0	0	0	3	5	5
5	Ryan McLeod	Wombats (TBL)	C	38	23	33	56	21	4	0	2	95	149	27	99	15.44%	11	641	16.88	4	5	9	30	62	0	0	0	56	4	2	63.24%	914	0	0	1.75	0	0	0	0	5	4	4
6	Kaedan Korczak	Wombats (TBL)	D	56	8	43	51	9	22	0	55	67	63	23	42	12.70%	70	1071	19.13	3	6	9	18	74	0	0	2	94	1	0	0%	0	0	0	0.95	0	0	0	0	1	1	6
7	Brayden Pachal	Wombats (TBL)	D	40	9	25	34	3	64	0	135	41	41	13	34	21.95%	41	775	19.40	4	5	9	13	70	0	0	1	58	0	2	100.00%	1	0	0	0.88	0	0	0	0	0	3	6
8	Cal Foote	Wombats (TBL)	D	56	3	14	17	-2	30	0	118	21	31	7	22	9.68%	47	765	13.66	0	0	0	1	8	0	0	0	25	0	0	0%	0	0	0	0.44	0	0	0	0	0	2	2
9	Haydn Fleury	Wombats (TBL)	D	25	3	12	15	-3	10	0	41	31	28	7	13	10.71%	50	398	15.96	1	1	2	1	5	0	0	0	37	0	0	0%	0	0	0	0.75	0	0	0	0	1	1	0
10	Reese Johnson	Wombats (TBL)	C	56	10	5	15	-14	12	0	61	72	108	36	71	9.26%	7	416	7.43	0	1	1	0	5	0	0	1	10	1	0	58.92%	482	1	0	0.72	1	1	0	0	0	2	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				475	197	302	499	92	278	10	854	783	1262	356	912	15.61%	341	8082	17.01	34	57	91	187	605	1	1	12	611	21	11	59.96%	3209	2	13	1.23	1	2	1	1	39	40	37

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

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Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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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
Adam Klapka	Wombats (TBL)	RW	24	2000-09-14	CZE	No	235 Lbs	6 ft8	No	No	Free Agent		No	No	3	2024-09-14	False	False	Pro & Farm	750,000$	75,000$	25,714$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Brayden Pachal	Wombats (TBL)	D	25	1999-08-23	CAN	No	202 Lbs	6 ft2	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
Cal Foote	Wombats (TBL)	D	26	1998-12-13	USA	No	224 Lbs	6 ft5	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
Haydn Fleury	Wombats (TBL)	D	28	1996-07-08	CAN	No	207 Lbs	6 ft4	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
James Reimer	Wombats (TBL)	G	36	1988-03-15	CAN	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	3	2024-08-26	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Kaedan Korczak	Wombats (TBL)	D	23	2002-01-18	CAN	Yes	201 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2024-08-10	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
Mackie Samoskevich	Wombats (TBL)	RW	22	2002-11-15	USA	Yes	183 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2024-11-08	No	No	3	2024-08-10	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Mathieu Olivier	Wombats (TBL)	RW	27	1997-02-11	USA	No	222 Lbs	6 ft1	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
Maxwell Crozier	Wombats (TBL)	D	24	2000-04-19	CAN	No	197 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	3	2024-09-14	False	False	Pro & Farm	750,000$	75,000$	25,714$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Noah Gregor	Wombats (TBL)	LW	26	1998-07-28	CAN	No	192 Lbs	6 ft0	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
Parker Kelly	Wombats (TBL)	LW	25	1999-05-14	CAN	No	185 Lbs	6 ft1	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
Pontus Holmberg	Wombats (TBL)	C/RW	25	1999-03-09	SWE	No	188 Lbs	6 ft0	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
Reese Johnson	Wombats (TBL)	C	26	1998-07-10	CAN	No	193 Lbs	6 ft1	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
Ryan McLeod	Wombats (TBL)	C	25	1999-09-21	CAN	No	188 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	4	2024-08-14	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
Vitek Vanecek	Wombats (TBL)	G	29	1996-01-09	CZE	No	184 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2	2024-08-19	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
15	26.07	200 Lbs	6 ft2	2.93	533,333$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				40	1	2	2
2	Noah Gregor		Mathieu Olivier	30	1	2	2
3				20	1	2	2
4		Reese Johnson		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2		Kaedan Korczak	30	1	2	2
3		Cal Foote	20	1	2	2
4			10	1	2	2

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

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

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

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

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2		Kaedan Korczak	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
Mathieu Olivier, Noah Gregor, Reese Johnson	Mathieu Olivier, Noah Gregor	Mathieu Olivier

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Kaedan Korczak, , Cal Foote	Kaedan Korczak	Kaedan Korczak,

Tirs de pénalité
, , , , Mathieu Olivier

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , Mathieu Olivier, Noah Gregor, Noah Gregor, Reese Johnson, , Cal Foote,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , Kaedan Korczak,

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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	2	0	1	0	1	0	0	0	8	8	0	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.500	8	14	22	0	0	97	81	80	7	55	672	709	694	16	49	18	18	32	8	1	12.50%	10	3	70.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
2	Admirals	6	4	2	0	0	0	0	0	32	27	5	2	1	1	0	0	0	0	0	11	9	2	4	3	1	0	0	0	0	0	21	18	3	8	0.667	32	58	90	0	0	97	81	80	7	263	672	709	694	16	217	76	32	173	16	7	43.75%	16	3	81.25%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
3	Americiens	3	2	0	0	1	0	0	0	16	11	5	2	1	0	0	1	0	0	0	10	6	4	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	6	1.000	16	29	45	0	0	97	81	80	7	127	672	709	694	16	112	23	18	71	12	5	41.67%	9	3	66.67%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
4	Barons	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	2	1.000	5	8	13	0	0	97	81	80	7	54	672	709	694	16	24	4	0	18	2	0	0.00%	0	0	0%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
5	Barracuda	2	1	1	0	0	0	0	0	7	10	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	2	0.500	7	12	19	0	0	97	81	80	7	85	672	709	694	16	79	22	16	40	8	1	12.50%	8	2	75.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
6	Broncos	8	2	4	0	0	2	0	0	36	36	0	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	6	2	2	0	0	2	0	0	30	27	3	6	0.375	36	63	99	0	0	97	81	80	7	232	672	709	694	16	242	77	58	157	18	8	44.44%	22	5	77.27%	1	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
7	Bruins	3	2	1	0	0	0	0	0	15	11	4	2	2	0	0	0	0	0	0	11	6	5	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	4	0.667	15	23	38	0	0	97	81	80	7	130	672	709	694	16	96	32	18	53	5	2	40.00%	6	2	66.67%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
8	Butter Knives	2	1	0	0	1	0	0	0	11	9	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	4	1.000	11	21	32	0	0	97	81	80	7	90	672	709	694	16	77	18	13	39	7	2	28.57%	4	0	100.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
9	Canucks	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0.000	4	6	10	0	0	97	81	80	7	44	672	709	694	16	24	2	10	22	1	0	0.00%	3	0	100.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
10	Fighting Pandas	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	97	81	80	7	26	672	709	694	16	30	8	8	31	2	1	50.00%	4	2	50.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
11	Firebirds	5	0	4	0	1	0	0	0	18	28	-10	2	0	1	0	1	0	0	0	9	10	-1	3	0	3	0	0	0	0	0	9	18	-9	2	0.200	18	31	49	0	0	97	81	80	7	158	672	709	694	16	246	67	47	107	11	6	54.55%	19	3	84.21%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
12	Griffins	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	0	0	0	1	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	97	81	80	7	39	672	709	694	16	34	10	6	28	4	2	50.00%	3	1	66.67%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
13	Ice Bats	3	2	1	0	0	0	0	0	21	19	2	1	0	1	0	0	0	0	0	7	9	-2	2	2	0	0	0	0	0	0	14	10	4	4	0.667	21	37	58	0	0	97	81	80	7	146	672	709	694	16	151	26	16	95	6	2	33.33%	8	1	87.50%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
14	Lions	2	2	0	0	0	0	0	0	12	3	9	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	4	1.000	12	20	32	0	0	97	81	80	7	85	672	709	694	16	72	20	8	36	8	4	50.00%	4	1	75.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
15	Lynx	4	1	3	0	0	0	0	0	13	18	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	2	0.250	13	24	37	0	0	97	81	80	7	115	672	709	694	16	132	33	24	83	10	4	40.00%	12	3	75.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
16	Marlies	3	1	1	0	1	0	0	0	12	11	1	2	0	1	0	1	0	0	0	9	9	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	0.667	12	20	32	0	0	97	81	80	7	89	672	709	694	16	93	23	18	57	10	1	10.00%	9	1	88.89%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
17	Nordiks	1	1	0	0	0	0	0	0	10	8	2	1	1	0	0	0	0	0	0	10	8	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	10	18	28	0	0	97	81	80	7	54	672	709	694	16	47	11	10	15	4	2	50.00%	4	2	50.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
18	Punishers	2	1	1	0	0	0	0	0	3	3	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	2	0.500	3	6	9	1	0	97	81	80	7	59	672	709	694	16	43	17	12	57	3	0	0.00%	5	1	80.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
19	Roadrunners	4	3	1	0	0	0	0	0	21	16	5	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	2	2	0	0	0	0	0	0	12	7	5	6	0.750	21	35	56	0	0	97	81	80	7	130	672	709	694	16	125	33	20	74	9	3	33.33%	11	2	81.82%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
20	Tomahawks	1	1	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	8	4	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	8	14	22	0	0	97	81	80	7	47	672	709	694	16	51	19	8	33	0	0	0%	4	1	75.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
21	Wranglers	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	7	12	19	0	0	97	81	80	7	60	672	709	694	16	26	5	4	24	4	0	0.00%	2	1	50.00%	0	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
	Total	56	25	22	0	6	2	1	0	265	241	24	27	12	10	0	5	0	0	0	128	113	15	29	13	12	0	1	2	1	0	137	128	9	66	0.589	265	462	727	1	0	97	81	80	7	2088	672	709	694	16	1970	544	364	1245	148	51	34.46%	163	37	77.30%	1	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
	_Since Last GM Reset	56	25	22	0	6	2	1	0	265	241	24	27	12	10	0	5	0	0	0	128	113	15	29	13	12	0	1	2	1	0	137	128	9	66	0.589	265	462	727	1	0	97	81	80	7	2088	672	709	694	16	1970	544	364	1245	148	51	34.46%	163	37	77.30%	1	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
	_Vs Conference	39	16	17	0	4	2	0	0	175	171	4	18	6	9	0	3	0	0	0	76	77	-1	21	10	8	0	1	2	0	0	99	94	5	42	0.538	175	306	481	0	0	97	81	80	7	1360	672	709	694	16	1370	390	256	845	100	39	39.00%	112	24	78.57%	1	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345
	_Vs Division	20	9	11	0	1	2	0	0	91	95	-4	7	2	5	0	1	0	0	0	31	32	-1	13	7	6	0	0	2	0	0	60	63	-3	22	0.550	91	161	252	0	0	97	81	80	7	692	672	709	694	16	739	230	143	465	49	23	46.94%	60	12	80.00%	1	1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%	1453	1074	1246	360	674	345

			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	66	W2	265	462	727	2088	1970	544	364	1245	1	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
56	25	22	6	2	1	0	265	241

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	12	10	5	0	0	0	128	113

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
29	13	12	1	2	1	0	137	128

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	4	1	1	1	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
148	51	34.46%	163	37	77.30%	1

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
672	709	694	16	97	81	80	7

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
1084	1936	55.99%	1006	1849	54.41%	572	1042	54.89%

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
1453	1074	1246	360	674	345

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	5	Admirals	3	Wombats	7	W			Sommaire du match
2	14	Wombats	6	Broncos	3	W			Sommaire du match
6	32	Griffins	4	Wombats	5	W	X		Sommaire du match
7	36	Wombats	4	Broncos	5	L	X		Sommaire du match
9	48	Wombats	5	Broncos	6	L			Sommaire du match
10	54	Wombats	6	Admirals	3	W			Sommaire du match
12	66	Admirals	6	Wombats	4	L			Sommaire du match
15	82	Roadrunners	8	Wombats	3	L			Sommaire du match
18	99	Bruins	2	Wombats	4	W			Sommaire du match
19	104	Wombats	1	Broncos	5	L			Sommaire du match
21	120	Broncos	4	Wombats	3	L			Sommaire du match
22	125	Wombats	3	Firebirds	5	L			Sommaire du match
23	131	Wombats	6	Admirals	4	W			Sommaire du match
26	147	Firebirds	6	Wombats	4	L			Sommaire du match
29	160	Fighting Pandas	4	Wombats	1	L			Sommaire du match
30	165	Wombats	6	Roadrunners	3	W			Sommaire du match
34	183	Wombats	0	Punishers	2	L			Sommaire du match
36	192	Marlies	4	Wombats	3	L			Sommaire du match
39	203	Wombats	4	Aces	5	L			Sommaire du match
41	214	Americiens	3	Wombats	6	W			Sommaire du match
43	224	Wombats	3	Barracuda	7	L			Sommaire du match
45	233	Americiens	3	Wombats	4	W	X		Sommaire du match
48	247	Wombats	3	Marlies	2	W			Sommaire du match
49	255	Firebirds	4	Wombats	5	W	X		Sommaire du match
51	267	Wombats	1	Firebirds	5	L			Sommaire du match
53	276	Wranglers	2	Wombats	7	W			Sommaire du match
55	292	Wombats	6	Roadrunners	4	W			Sommaire du match
57	301	Lions	2	Wombats	4	W			Sommaire du match
60	314	Wombats	5	Lynx	2	W			Sommaire du match
62	322	Barracuda	3	Wombats	4	W			Sommaire du match
64	334	Wombats	5	Firebirds	8	L			Sommaire du match
65	342	Nordiks	8	Wombats	10	W			Sommaire du match
67	350	Wombats	3	Admirals	7	L			Sommaire du match
69	359	Wombats	3	Lynx	5	L			Sommaire du match
71	368	Roadrunners	1	Wombats	6	W			Sommaire du match
73	380	Wombats	8	Broncos	1	W			Sommaire du match
75	389	Wombats	4	Canucks	5	L			Sommaire du match
76	395	Ice Bats	9	Wombats	7	L			Sommaire du match
79	407	Wombats	6	Butter Knives	5	W	X		Sommaire du match
81	416	Butter Knives	4	Wombats	5	W			Sommaire du match
84	431	Wombats	8	Lions	1	W			Sommaire du match
85	439	Aces	3	Wombats	4	W	X		Sommaire du match
88	454	Wombats	6	Admirals	4	W			Sommaire du match
89	461	Punishers	1	Wombats	3	W			Sommaire du match
91	475	Wombats	8	Ice Bats	6	W			Sommaire du match
93	482	Tomahawks	4	Wombats	8	W			Sommaire du match
95	499	Wombats	6	Broncos	7	L	X		Sommaire du match
96	505	Lynx	5	Wombats	3	L			Sommaire du match
99	516	Wombats	5	Barons	4	W	X	X	Sommaire du match
100	526	Marlies	5	Wombats	6	W	X		Sommaire du match
103	541	Wombats	4	Bruins	5	L			Sommaire du match
104	548	Broncos	5	Wombats	3	L			Sommaire du match
108	564	Wombats	6	Ice Bats	4	W			Sommaire du match
109	571	Lynx	6	Wombats	2	L			Sommaire du match
111	584	Wombats	6	Americiens	5	W			Sommaire du match
113	593	Bruins	4	Wombats	7	W			Sommaire du match
116	611	Canucks	-	Wombats	-
117	615	Wombats	-	Wranglers	-
120	632	Barons	-	Wombats	-
122	643	Wombats	-	Fighting Pandas	-
123	649	Wombats	-	Nordiks	-
125	658	Firebirds	-	Wombats	-
128	672	Wombats	-	Americiens	-
130	680	Broncos	-	Wombats	-
131	692	Wombats	-	Roadrunners	-
134	702	Roadrunners	-	Wombats	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
138	721	Fighting Pandas	-	Wombats	-
140	728	Wombats	-	Tomahawks	-
141	735	Wombats	-	Fighting Pandas	-
143	746	Butter Knives	-	Wombats	-
146	761	Wombats	-	Marlies	-
147	767	Griffins	-	Wombats	-
150	779	Wombats	-	Broncos	-
152	786	Wombats	-	Bruins	-
153	792	Fighting Pandas	-	Wombats	-
157	812	Griffins	-	Wombats	-
159	825	Wombats	-	Griffins	-
161	834	Nordiks	-	Wombats	-
164	853	Wombats	-	Butter Knives	-
165	857	Bruins	-	Wombats	-
169	876	Admirals	-	Wombats	-
174	900	Admirals	-	Wombats	-

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
1,029,444$	800,000$	800,000$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
800,000$	700,879$	15	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	60	7,429$	445,740$

Wombats 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

Wombats 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

Wombats 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

Wombats 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

Wombats 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

	Wombats
	GP: 56 \| W: 32 \| L: 22 \| OTL: 2 \| P: 66 GF: 265 \| GA: 241 \| PP%: 34.46% \| PK%: 77.30% DG: Lance Doll \| Morale : 62 \| Moyenne d’équipe : 62 Prochains matchs #611 vs Canucks