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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Wolves 1-2-0, 2pts	5	FINAL	3	Predateurs 1-2-0, 2pts

Team Stats
L1	Séquence	L2
0-2-0	Fiche domicile	0-2-0
1-0-0	Fiche domicile	1-0-0
1-2-0	Derniers 10 matchs	1-2-0
3.67	Buts par match	2.00
4.67	Buts contre par match	3.00
27.27%	Pourcentage en avantage numérique	16.67%
85.71%	Pourcentage en désavantage numérique	61.54%

Twins
1-1-1, 3pts

FINAL

Wolves
1-2-0, 2pts

Team Stats
W1	Séquence	L1
0-1-0	Fiche domicile	0-2-0
1-0-1	Fiche domicile	1-0-0
1-1-1	Derniers 10 matchs	1-2-0
3.00	Buts par match	3.67
3.67	Buts contre par match	4.67
5.88%	Pourcentage en avantage numérique	27.27%
62.50%	Pourcentage en désavantage numérique	85.71%

Wolves
1-2-0, 2pts

Jour 5

Twins
1-1-1, 3pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W1
0-2-0	Fiche domicile	0-1-0
1-0-0	Fiche visiteur	1-0-1
1-2-0	10 derniers matchs	1-1-1
3.67	Buts par match	3.00
4.67	Buts contre par match	3.00
27.27%	Pourcentage en avantage numérique	5.88%
85.71%	Pourcentage en désavantage numérique	62.50%

Twins
1-1-1, 3pts

Jour 6

Wolves
1-2-0, 2pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L1
0-1-0	Fiche domicile	0-2-0
1-0-1	Fiche visiteur	1-0-0
1-1-1	10 derniers matchs	1-2-0
3.00	Buts par match	3.67
3.67	Buts contre par match	3.67
5.88%	Pourcentage en avantage numérique	27.27%
62.50%	Pourcentage en désavantage numérique	85.71%

Wolves
1-2-0, 2pts

Jour 7

Vandals
1-1-1, 3pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W1
0-2-0	Fiche domicile	0-0-1
1-0-0	Fiche visiteur	1-1-0
1-2-0	10 derniers matchs	1-1-1
3.67	Buts par match	1.67
4.67	Buts contre par match	1.67
27.27%	Pourcentage en avantage numérique	18.75%
85.71%	Pourcentage en désavantage numérique	100.00%

Meneurs d'équipe
	Buts Hunter Drew 1	Passes Egor Zamula 2

	Points Egor Zamula 2	Plus/Moins Carl Grundstrom -4

Statistiques d’équipe
Buts pour 11 3.67 GFG	Tirs pour 95 31.67 Avg	Pourcentage en avantage numérique 27.3% 3 GF	Début de zone offensive 39.5%
Buts contre 14 4.67 GAA	Tirs contre 87 29.00 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 85.7%% 2 GA	Début de la zone défensive 39.5%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Guillaume Lapointe
	Entraîneur	Pascal Vincent
	Division	Division Ouest
	Conférence	Conference 2
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,959
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	17
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	37 / 50
	Espoirs	33
Historique d'équipe
	Saison actuelle	1-2-0 (2PTS)
	Historique	1-2-0 (0.333%)
	Apparitions en séries éliminatoires	0
	Historique en séries éliminatoires (W-L)	0 - 0
	Coupe Stanley	0

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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	Tye Kartye	X				100.00	99	48	82	80	64	59	93	56	77	50	62	67	67	82	71	0	90	66	0	23	2	900,000$
2	Ryan Johansen	X				100.00	67	45	80	79	80	68	76	60	83	53	67	63	68	91	82	0	90	66	0	32	1	1,025,000$
3	Marcus Johansson			X		100.00	58	45	87	81	69	79	94	61	30	60	62	58	70	93	86	0	90	66	0	33	1	1,000,000$
4	Steven Lorentz	X				100.00	88	45	88	73	81	50	46	48	79	44	52	64	50	88	75	0	90	60	0	28	2	1,200,000$
5	Jakub Lauko		X			98.00	99	51	80	79	64	50	72	52	30	51	53	57	66	84	71	0	90	59	0	24	2	850,000$
6	Carson Meyer			X		100.00	88	45	92	79	55	50	40	49	30	44	54	62	50	86	73	0	90	56	0	27	4	775,000$
7	Arshdeep Bains (R)	X				100.00	53	45	87	78	57	59	40	45	30	40	50	55	50	83	67	0	90	52	0	23	1	775,000$
8	Riley Damiani (R)	X				100.00	50	45	95	80	47	50	40	45	30	40	50	55	50	83	70	0	90	52	0	24	2	775,000$
9	Damien Giroux (R)	X				100.00	50	45	95	78	60	50	40	45	30	40	50	55	50	83	74	0	90	52	0	24	2	775,000$
10	Clark Bishop	X				100.00	50	45	95	76	60	50	40	45	30	40	50	55	50	87	74	0	90	52	0	28	3	775,000$
11	Egor Zamula				X	98.00	58	45	82	83	66	67	80	60	30	60	59	74	68	84	74	0	90	67	0	24	1	1,500,000$
12	Ethan Del Mastro (R)				X	100.00	50	45	95	74	73	77	40	45	30	40	50	66	50	81	74	0	90	60	0	21	4	800,000$
13	Hunter Drew (R)				X	100.00	50	45	95	77	60	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	56	0	25	1	775,000$
14	Nick Cicek (R)				X	100.00	50	45	95	80	60	50	40	45	30	40	50	55	50	82	70	0	90	56	0	24	2	775,000$
Rayé
1	Carl Grundstrom			X		100.00	99	45	88	79	65	55	60	55	30	47	63	61	78	86	74	0	90	61	0	26	2	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.73	67	46	89	78	64	58	56	50	40	46	55	60	58	85	74	0	90	59

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
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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.
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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	Kevin Lankinen	100.00	80	58	71	83	82	78	78	80	82	79	70	88	79	0	90	68	0	29	1	1,500,000$
2	Aaron Dell	100.00	70	50	60	89	70	70	70	70	70	70	70	93	81	0	90	63	0	35	2	826,100$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	75	54	66	86	76	74	74	75	76	75	70	91	80	0	90	66

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Pascal Vincent	70	70	76	91	87	77	66	CAN	53	3	400,000$

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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")
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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	PPS	PPM	PKM	FO%	FOT	P/20	S1	S2	S3
1	Egor Zamula	Wolves (STL)	D	3	0	2	2	-5	2	6	5	7	1	4	0%	4	74	24.86	3	3	4	50.00%	4	0.54	0	0	1
2	Hunter Drew	Wolves (STL)	D	3	1	0	1	-9	0	4	0	1	0	2	100.00%	4	61	20.51	0	0	0	0%	0	0.33	1	0	0
3	Jakub Lauko	Wolves (STL)	LW	3	1	0	1	-8	4	15	4	8	2	2	12.50%	0	66	22.27	1	3	4	16.67%	18	0.30	0	1	0
4	Carl Grundstrom	Wolves (STL)	RW	2	0	1	1	-4	0	5	6	2	0	4	0%	2	48	24.16	0	2	6	54.55%	33	0.41	0	0	1
5	Nick Cicek	Wolves (STL)	D	3	0	0	0	-8	0	2	4	2	1	1	0%	1	64	21.42	0	0	4	38.10%	63	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				14	2	3	5	-34	6	32	19	20	4	13	10.00%	11	315	22.54	4	10	20	39.83%	118	0.32	1	1	2

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4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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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	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10
Aaron Dell	Wolves (STL)	G	35	1989-05-04	CAN	No	213 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	826,100$	796,596$	0$	0$	No	826,100$	-	-	-	-	-	-	-	-	826,100$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Arshdeep Bains	Wolves (STL)	C	23	2001-01-09	CAN	Yes	184 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	747,321$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Carl Grundstrom	Wolves (STL)	RW	26	1997-12-01	SWE	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	747,321$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Carson Meyer	Wolves (STL)	RW	27	1997-08-18	USA	No	184 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	4	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	747,321$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Clark Bishop	Wolves (STL)	C	28	1996-03-29	CAN	No	197 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	3	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	747,321$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Damien Giroux	Wolves (STL)	C	24	2000-03-03	CAN	Yes	179 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	2	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	747,321$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Egor Zamula	Wolves (STL)	D	24	2000-03-30	RUS	No	200 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	1,446,429$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ethan Del Mastro	Wolves (STL)	D	21	2003-01-15	CAN	Yes	210 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	4	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	800,000$	771,429$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Hunter Drew	Wolves (STL)	D	25	1998-10-21	CAN	Yes	191 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	747,321$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jakub Lauko	Wolves (STL)	LW	24	2000-03-28	CZE	No	193 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-01-09	No	No	2	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	850,000$	819,643$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Kevin Lankinen	Wolves (STL)	G	29	1995-04-28	FIN	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2025-01-12	No	No	1	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	1,446,429$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Marcus Johansson	Wolves (STL)	RW	33	1990-10-06	SWE	No	203 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-01-09	No	No	1	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	964,286$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Nick Cicek	Wolves (STL)	D	24	2000-05-29	CAN	Yes	201 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	747,321$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Riley Damiani	Wolves (STL)	C	24	2000-03-20	CAN	Yes	170 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	2	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	747,321$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Ryan Johansen	Wolves (STL)	C	32	1992-07-31	CAN	No	218 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2024-12-05	No	No	1	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	1,025,000$	988,393$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Steven Lorentz	Wolves (STL)	C	28	1996-04-13	CAN	No	216 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	2	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	1,157,143$	0$	0$	No	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Tye Kartye	Wolves (STL)	C	23	2001-04-30	CAN	No	202 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	2	2025-03-16	False	False	Pro & Farm	900,000$	867,857$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
17	26.47	197 Lbs	6 ft1	1.94	929,476$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jakub Lauko			35	1	2	2
2				30	1	2	2
3				25	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Egor Zamula		35	1	2	2
2			30	1	2	2
3			25	1	2	2
4	Nick Cicek	Hunter Drew	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jakub Lauko			55	1	2	2
2				45	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Egor Zamula		55	1	2	2
2			45	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2	Jakub Lauko		45	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Egor Zamula		55	1	2	2
2			45	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		55	1	2	2	Egor Zamula		55	1	2	2
2		45	1	2	2			45	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2	Jakub Lauko		45	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Egor Zamula		55	1	2	2
2			45	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Jakub Lauko			Egor Zamula

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Jakub Lauko			Egor Zamula

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, , Nick Cicek		, Nick Cicek

Tirs de pénalité
, , Jakub Lauko, ,

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	Barracudas	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	4	3	4	0	30	33	33	29	0	32	8	10	28	5	0	0.00%	5	0	100.00%	0	52	94	55.32%	48	94	51.06%	19	50	38.00%	74	53	71	19	34	16
2	Predateurs	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	9	14	0	0	4	3	4	0	33	33	33	29	0	35	11	6	26	5	3	60.00%	3	1	66.67%	1	52	94	55.32%	48	94	51.06%	19	50	38.00%	74	53	71	19	34	16
3	Twins	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	7	11	0	0	4	3	4	0	32	33	33	29	0	20	10	17	31	1	0	0.00%	6	1	83.33%	0	52	94	55.32%	48	94	51.06%	19	50	38.00%	74	53	71	19	34	16
	Total	3	1	2	0	0	0	0	0	11	14	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.333	11	20	31	0	0	4	3	4	0	95	33	33	29	0	87	29	33	85	11	3	27.27%	14	2	85.71%	1	52	94	55.32%	48	94	51.06%	19	50	38.00%	74	53	71	19	34	16
	_Since Last GM Reset	3	1	2	0	0	0	0	0	11	14	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.333	11	20	31	0	0	4	3	4	0	95	33	33	29	0	87	29	33	85	11	3	27.27%	14	2	85.71%	1	52	94	55.32%	48	94	51.06%	19	50	38.00%	74	53	71	19	34	16
	_Vs Conference	3	1	2	0	0	0	0	0	11	14	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.333	11	20	31	0	0	4	3	4	0	95	33	33	29	0	87	29	33	85	11	3	27.27%	14	2	85.71%	1	52	94	55.32%	48	94	51.06%	19	50	38.00%	74	53	71	19	34	16
	_Vs Division	3	1	2	0	0	0	0	0	11	14	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.333	11	20	31	0	0	4	3	4	0	95	33	33	29	0	87	29	33	85	11	3	27.27%	14	2	85.71%	1	52	94	55.32%	48	94	51.06%	19	50	38.00%	74	53	71	19	34	16

			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
3	2	L1	11	20	31	95	87	29	33	85	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
3	1	2	0	0	0	0	11	14

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
2	0	2	0	0	0	0	6	11

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
1	1	0	0	0	0	0	5	3

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
1	2	0	0	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
11	3	27.27%	14	2	85.71%	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
33	33	29	0	4	3	4	0

Mises en jeu
Gagnées en zone offensive	Total en zone offensive	% gagnées en zone offensive	Gagnées en zone défensive	Total en zone défensive	% gagnées en zone défensive	Gagnées en zone neutre	Total en zone neutre	% gagnées en zone neutre
52	94	55.32%	48	94	51.06%	19	50	38.00%

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
74	53	71	19	34	16

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
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Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	Lien
1	6	Barracudas	5	Wolves	2	L	Sommaire du match
2	23	Wolves	5	Predateurs	3	W	Sommaire du match
4	41	Twins	6	Wolves	4	L	Sommaire du match
5	53	Wolves	-	Twins	-
6	70	Twins	-	Wolves	-
7	83	Wolves	-	Vandals	-
9	96	Wolves	-	Bayou	-
10	113	Predateurs	-	Wolves	-
11	134	Wolves	-	TigersCats	-
12	143	Vipers	-	Wolves	-
14	161	Wolves	-	Snowbirds	-
15	175	Wolves	-	Smirnoff Ice	-
16	180	Barracudas	-	Wolves	-
17	198	Wolves	-	Barracudas	-
18	210	Wolves	-	Outlaws	-
19	217	Predateurs	-	Wolves	-
20	241	Wolves	-	Predateurs	-
21	248	Marmots	-	Wolves	-
24	278	Bayou	-	Wolves	-
26	295	Wolves	-	Husky	-
27	310	Chiwawa	-	Wolves	-
28	328	Wolves	-	Saguenéens	-
29	335	Marlies	-	Wolves	-
30	359	Husky	-	Wolves	-
31	370	Wolves	-	Vipers	-
33	387	Vipers	-	Wolves	-
34	407	Wolves	-	Vandals	-
36	424	TigersCats	-	Wolves	-
37	439	Wolves	-	Supreme	-
38	455	Farmers	-	Wolves	-
39	463	Wolves	-	Thugs	-
40	484	Wolves	-	Predateurs	-
41	491	Saguenéens	-	Wolves	-
43	515	Scorpions	-	Wolves	-
44	522	Wolves	-	Smirnoff Ice	-
45	537	Wolves	-	Marlies	-
47	553	Bandits	-	Wolves	-
48	568	Wolves	-	Warriors	-
49	583	Marmots	-	Wolves	-
51	601	Wolves	-	Bayou	-
52	613	Rockets	-	Wolves	-
53	632	Wolves	-	Hunters	-
55	645	Predateurs	-	Wolves	-
56	660	Wolves	-	Grizzlies	-
57	673	Supreme	-	Wolves	-
59	697	Spartans	-	Wolves	-
61	720	Wolves	-	Chiwawa	-
62	730	Wolves	-	Scorpions	-
63	744	Warriors	-	Wolves	-
64	765	Grizzlies	-	Wolves	-
65	779	Wolves	-	Barracudas	-
67	795	Snowbirds	-	Wolves	-
68	813	Wolves	-	Outlaws	-
69	825	Wolves	-	Farmers	-
70	833	Raptors	-	Wolves	-
72	857	CoolFm	-	Wolves	-
73	872	Wolves	-	Marmots	-
74	887	Barracudas	-	Wolves	-
76	899	Wolves	-	CoolFm	-
77	915	Wolves	-	Twins	-
78	926	Thugs	-	Wolves	-
80	950	Igloos	-	Wolves	-
82	976	Twins	-	Wolves	-
83	987	Wolves	-	Spartans	-
84	1003	Bayou	-	Wolves	-
86	1028	Vandals	-	Wolves	-
88	1054	Wolves	-	Twins	-
89	1062	Smirnoff Ice	-	Wolves	-
90	1077	Wolves	-	Raptors	-
92	1090	Wolves	-	Snowbirds	-
93	1101	Outlaws	-	Wolves	-
94	1116	Wolves	-	Vipers	-
95	1132	Goons	-	Wolves	-
96	1136	Wolves	-	Xpress	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
98	1161	Wolves	-	Igloos	-
99	1169	Vandals	-	Wolves	-
100	1189	Xpress	-	Wolves	-
103	1215	Hunters	-	Wolves	-
105	1226	Wolves	-	Goons	-
106	1239	Wolves	-	Rockets	-
107	1246	Wolves	-	Bandits	-
109	1261	Outlaws	-	Wolves	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	3,917	2,000
Assistance PCT	97.93%	100.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
39	2959 - 98.62%	100,257$	200,514$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
70,720$	1,580,110$	1,580,110$	400,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	56,432$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
3,910,023$	108	17,680$	1,909,440$

Wolves 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	PPS	FO%	P/20
1	Egor Zamula	3	0	2	2	-5	2	6	5	7	0%	4	74	24.86	3	50.00%	0.54
2	Carl Grundstrom	2	0	1	1	-4	0	5	6	2	0%	2	48	24.16	0	54.55%	0.41
3	Hunter Drew	3	1	0	1	-9	0	4	0	1	100.00%	4	61	20.51	0	0%	0.33
4	Jakub Lauko	3	1	0	1	-8	4	15	4	8	12.50%	0	66	22.27	1	16.67%	0.30
5	Nick Cicek	3	0	0	0	-8	0	2	4	2	0%	1	64	21.42	0	38.10%	0

Wolves 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

Wolves 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
Saison régulière
49	3	1	2	0	0	0	0	0	11	14	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	11	20	31	0	0	4	3	4	0	95	33	33	29	0	87	29	33	85	11	3	27.27%	14	2	85.71%	1	52	94	55.32%	48	94	51.06%	19	50	38.00%	74	53	71	19	34	16
Total Saison régulière	3	1	2	0	0	0	0	0	11	14	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	11	20	31	0	0	4	3	4	0	95	33	33	29	0	87	29	33	85	11	3	27.27%	14	2	85.71%	1	52	94	55.32%	48	94	51.06%	19	50	38.00%	74	53	71	19	34	16
Séries éliminatoires
Total Séries éliminatoires	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0	0	0	0

Wolves 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

Wolves 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

	Wolves
	GP: 3 \| W: 1 \| L: 2 \| OTL: 0 \| P: 2 GF: 11 \| GA: 14 \| PP%: 27.27% \| PK%: 85.71% DG: Guillaume Lapointe \| Morale : 90 \| Moyenne d’équipe : 60 Prochains matchs #53 vs Twins