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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Chiwawa
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Jour 1

Marlies
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Marlies
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Jour 3

Outlaws
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

CoolFm
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Jour 4

Marlies
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe

Informations de l'équipe
	Directeur général	Joël Durocher
	Entraîneur	Manny Malhotra
	Division	Division Ouest
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	27
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	47 / 50
	Espoirs	58
Historique d'équipe
	Saison actuelle	0-0-0 (0PTS)
	Historique	0-0-0
	Apparitions en séries éliminatoires	1
	Historique en séries éliminatoires (W-L)	2 - 4 (0.333%)
	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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Max Sasson (R)	X				100.00	60	45	95	81	57	52	40	55	73	51	58	67	66	84	71	0	90	60		0	25	5	3,000,000$
2	Jimmy Vesey		X			100.00	62	45	95	77	70	53	52	53	30	46	60	56	66	91	79	0	90	57		0	32	1	1,000,000$
3	Valtteri Puustinen (R)		X			100.00	57	45	90	80	51	50	40	51	30	44	58	65	65	85	72	0	90	56		0	26	2	900,000$
4	Sam Morton (R)	X				100.00	50	45	95	78	57	62	40	47	30	40	54	70	50	85	74	0	90	56		0	26	6	900,000$
5	Dryden Hunt			X		100.00	57	45	95	79	61	58	40	51	30	52	50	59	65	89	78	0	90	56		0	29	2	850,000$
6	Blake Wheeler			X		100.00	50	45	83	79	86	50	40	45	30	40	50	55	50	97	87	0	90	55		0	39	2	3,500,000$
7	Lucas Condotta		X			100.00	57	45	95	73	75	50	40	47	30	40	54	61	50	87	74	0	90	55		0	27	1	775,000$
8	Andreas Athanasiou			X		100.00	52	45	95	77	63	50	40	47	30	40	54	65	50	90	77	0	90	55	X	0	31	2	2,250,000$
9	Ryan Winterton (R)	X				100.00	68	45	92	79	56	54	40	47	30	44	50	55	50	81	69	0	90	54		0	22	1	900,000$
10	Jesse Ylonen			X		100.00	50	45	89	77	67	50	40	45	30	40	50	55	50	84	71	0	90	53		0	25	5	900,000$
11	Alexander Nylander		X			100.00	50	45	90	75	69	50	40	45	30	40	50	55	50	87	74	0	90	53		0	27	5	900,000$
12	Oskar Lindblom			X		100.00	50	45	95	77	63	50	40	45	30	40	50	55	50	87	76	0	90	53		0	29	2	2,800,000$
13	Jacob Moverare (R)				X	100.00	60	45	89	77	70	50	59	52	30	52	53	64	66	86	74	0	90	62		0	27	4	775,000$
14	William Lagesson				X	100.00	52	45	90	74	69	61	40	47	30	44	50	63	50	89	78	0	90	59		0	29	3	750,000$
15	Marc Staal				X	100.00	50	45	84	76	72	50	40	45	30	40	50	55	50	97	85	0	90	58		0	38	2	1,200,000$
16	Caleb Jones				X	100.00	57	45	92	77	58	52	40	45	30	40	50	56	50	87	75	0	90	57		0	28	2	1,500,000$
Rayé
1	German Rubtsov (R)	X				100.00	50	45	95	79	59	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	52		0	27	3	750,000$
2	Tyler Benson			X		100.00	50	45	95	77	60	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	52		0	27	2	850,000$
3	Justin Richards (R)	X				100.00	50	45	95	77	59	50	40	45	30	40	50	55	50	85	73	0	90	52		0	27	3	750,000$
4	Fredrik Karlstrom (R)	X				100.00	50	45	95	76	60	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	52		0	27	4	775,000$
5	Chase Bradley (R)		X			100.00	50	45	95	78	52	50	40	45	30	40	50	55	50	83	70	0	90	52		0	23	6	900,000$
6	Arnaud Durandeau (R)		X			100.00	50	45	95	78	60	50	40	45	30	40	50	55	50	84	74	0	90	52		0	26	2	2,000,000$
7	Hunter McKown (R)	X				100.00	50	45	95	76	60	50	40	45	30	40	50	55	50	80	69	0	90	52		0	23	1	2,650,000$
8	Brandon Gignac (R)		X			100.00	50	45	95	80	48	50	40	45	30	40	50	55	50	86	75	0	90	52		0	27	3	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	53	45	93	77	63	52	41	47	32	42	52	58	53	87	75	0	90	55

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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.
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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	Joel Blomqvist (R)	100.00	70	50	71	88	70	70	70	70	70	70	70	83	73	0	90	62	0	23	5	975,000$
2	Michael Dipietro (R)	100.00	70	40	40	86	65	65	65	65	65	65	65	82	69	0	90	57	0	26	1	850,000$
Rayé
1	Hugo Alnefelt (R)	100.00	70	40	40	81	65	65	65	65	65	65	65	80	67	0	90	57	0	24	4	850,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	70	43	50	85	67	67	67	67	67	67	67	82	70	0	90	59

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Manny Malhotra	65	65	65	65	77	82	86	CAN	45	3	2,500,000$

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

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

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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	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	Lien
Alexander Nylander	Marlies (TOR)	LW	27	1998-03-02	SWE	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-03-30	No	No	5	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-
Andreas Athanasiou	Marlies (TOR)	RW	31	1994-08-06	CAN	No	190 Lbs	6 ft2	No	Yes	Assign Manually		No	No	2	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	2,250,000$	2,250,000$	0$	0$	No	2,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	2,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Arnaud Durandeau	Marlies (TOR)	LW	26	1999-01-14	CAN	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	2,000,000$	2,000,000$	0$	0$	No	2,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	2,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Blake Wheeler	Marlies (TOR)	RW	39	1986-08-31	USA	No	222 Lbs	6 ft5	No	No	Assign Manually	2025-01-19	No	No	2	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	3,500,000$	3,500,000$	0$	0$	No	3,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	3,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Brandon Gignac	Marlies (TOR)	LW	27	1997-11-07	CAN	Yes	170 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	3	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Caleb Jones	Marlies (TOR)	D	28	1997-06-06	USA	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	1,500,000$	0$	0$	No	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Chase Bradley	Marlies (TOR)	LW	23	2002-01-09	USA	Yes	180 Lbs	5 ft11	No	No	Prospect		No	No	6	2025-10-05	False	False	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien NHL
Dryden Hunt	Marlies (TOR)	RW	29	1995-11-24	CAN	No	193 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	850,000$	850,000$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Fredrik Karlstrom	Marlies (TOR)	C	27	1998-01-12	SWE	Yes	200 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	4	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
German Rubtsov	Marlies (TOR)	C	27	1998-06-27	RUS	Yes	178 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	3	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Hugo Alnefelt	Marlies (TOR)	G	24	2001-06-04	SWE	Yes	177 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	4	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	850,000$	850,000$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	-	850,000$	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Hunter McKown	Marlies (TOR)	C	23	2002-08-18	USA	Yes	205 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-03-20	No	No	1	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	2,650,000$	2,650,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jacob Moverare	Marlies (TOR)	D	27	1998-08-31	SWE	Yes	210 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	4	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jesse Ylonen	Marlies (TOR)	RW	25	1999-10-03	FIN	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-03-20	No	No	5	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jimmy Vesey	Marlies (TOR)	LW	32	1993-05-26	USA	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2025-01-12	No	No	1	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	1,000,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Joel Blomqvist	Marlies (TOR)	G	23	2002-01-10	FIN	Yes	200 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2025-09-18	No	No	5	2025-09-18	False	False	Pro & Farm	975,000$	975,000$	0$	0$	No	975,000$	975,000$	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	975,000$	975,000$	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Justin Richards	Marlies (TOR)	C	27	1998-03-17	USA	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	3	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Lucas Condotta	Marlies (TOR)	LW	27	1997-11-06	CAN	No	217 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Marc Staal	Marlies (TOR)	D	38	1987-01-13	CAN	No	208 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2025-06-08	No	No	2	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	1,200,000$	0$	0$	No	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Max Sasson	Marlies (TOR)	C	25	2000-09-05	CAN	Yes	181 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-10-06	No	No	5	2025-09-25	False	False	Pro & Farm	3,000,000$	3,000,000$	0$	0$	No	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$	-	-	-	-	-	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Michael Dipietro	Marlies (TOR)	G	26	1999-06-09	CAN	Yes	200 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2025-03-20	No	No	1	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	850,000$	850,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Oskar Lindblom	Marlies (TOR)	RW	29	1996-08-15	SWE	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	2,800,000$	2,800,000$	0$	0$	No	2,800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	2,800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Ryan Winterton	Marlies (TOR)	C	22	2003-09-04	CAN	Yes	175 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2025-09-18	No	No	1	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Sam Morton	Marlies (TOR)	C	26	1999-07-28	USA	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	6	2025-10-05	False	False	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	No	No	No	No	No	-	-	-	-	Lien NHL
Tyler Benson	Marlies (TOR)	RW	27	1998-03-15	CAN	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	850,000$	850,000$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Valtteri Puustinen	Marlies (TOR)	LW	26	1999-06-04	FIN	Yes	183 Lbs	5 ft9	No	No	Trade	2025-03-20	No	No	2	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
William Lagesson	Marlies (TOR)	D	29	1996-02-22	SWE	No	211 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	3	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
27	27.41	194 Lbs	6 ft1	2.93	1,296,296$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Jesse Ylonen	35	0	1	4
2			Oskar Lindblom	30	0	1	4
3				25	0	3	2
4				10	0	4	1

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			35	0	4	1
2		Caleb Jones	35	0	4	1
3	Jacob Moverare		30	0	5	0
4			0	0	4	1

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Jesse Ylonen	55	0	0	5
2			Oskar Lindblom	45	0	0	5

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	0	3	2
2		Caleb Jones	45	0	3	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			55	0	4	1
2	Jesse Ylonen		45	0	4	1

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	0	5	0
2		Caleb Jones	45	0	5	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		55	0	5	0			55	0	5	0
2		45	0	5	0		Caleb Jones	45	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			55	0	2	3
2	Jesse Ylonen		45	0	2	3

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	0	3	2
2		Caleb Jones	45	0	3	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Jesse Ylonen

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Jesse Ylonen

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Jacob Moverare, , Caleb Jones	Jacob Moverare	, Caleb Jones

Tirs de pénalité
, , Jesse Ylonen, , Oskar Lindblom

Gardien
#1 : Michael Dipietro, #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
	Total	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	0.000	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

			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
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

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

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

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	0	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
0	0	0%	0	0	0%	0

Tirs en 1e période	Tirs en 2e période	Tirs en 3e période	Tirs en 4e période	Buts en 1e période	Buts en 2e période	Buts en 3e période	Buts en 4e période
0	0	0	0	0	0	0	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
0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%

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
0	0	0	0	0	0

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score
1	11	Chiwawa	-	Marlies	-
3	34	Marlies	-	Outlaws	-
4	44	CoolFm	-	Marlies	-
5	61	Predateurs	-	Marlies	-
6	67	Marlies	-	Snowbirds	-
7	89	Marlies	-	Predateurs	-
9	99	Marlies	-	Goons	-
10	113	Wolves	-	Marlies	-
12	133	Vandals	-	Marlies	-
13	148	Marlies	-	Outlaws	-
14	163	Marlies	-	Sags	-
15	177	Chiwawa	-	Marlies	-
17	192	Marlies	-	Bayou	-
18	207	Marlies	-	Scorpions	-
19	220	Raptors	-	Marlies	-
20	238	Supreme	-	Marlies	-
22	255	Marlies	-	Vipers	-
23	268	Warriors	-	Marlies	-
24	286	Marlies	-	Thugs	-
25	293	Marlies	-	Goons	-
26	310	Thugs	-	Marlies	-
27	330	Smirnoff Ice	-	Marlies	-
28	347	TigersCats	-	Marlies	-
30	364	Marlies	-	Igloos	-
31	371	Marlies	-	TigersCats	-
32	393	Wolves	-	Marlies	-
34	411	Marlies	-	Bandits	-
35	421	Vandals	-	Marlies	-
36	443	Hunters	-	Marlies	-
37	457	Marlies	-	Vandals	-
39	469	Marlies	-	Spartans	-
40	484	Marlies	-	Scorpions	-
41	490	Igloos	-	Marlies	-
42	508	Marlies	-	Husky	-
43	524	Outlaws	-	Marlies	-
44	545	Grizzlies	-	Marlies	-
45	557	Marlies	-	Grizzlies	-
46	576	Vipers	-	Marlies	-
47	588	Marlies	-	Chiwawa	-
48	599	Marlies	-	Outlaws	-
49	611	Marlies	-	Twins	-
50	625	Twins	-	Marlies	-
52	646	Goons	-	Marlies	-
53	661	Marlies	-	Supreme	-
54	675	Sags	-	Marlies	-
55	696	Marlies	-	Snowbirds	-
56	705	Marmots	-	Marlies	-
57	720	Marlies	-	Raptors	-
58	736	Scorpions	-	Marlies	-
59	746	Marlies	-	CoolFm	-
60	764	Husky	-	Marlies	-
61	778	Marlies	-	Sags	-
62	791	Marlies	-	Thugs	-
64	803	Marlies	-	Twins	-
65	815	Supreme	-	Marlies	-
66	836	Xpress	-	Marlies	-
68	854	Marlies	-	Smirnoff Ice	-
69	864	Marlies	-	Warriors	-
70	876	Bayou	-	Marlies	-
71	896	Bandits	-	Marlies	-
73	918	Marlies	-	Wolves	-
74	925	Marlies	-	Farmers	-
75	935	Snowbirds	-	Marlies	-
76	951	Marlies	-	Hunters	-
77	960	Barracudas	-	Marlies	-
79	990	Chiwawa	-	Marlies	-
80	1002	Marlies	-	Barracudas	-
81	1013	Marlies	-	Xpress	-
82	1023	CoolFm	-	Marlies	-
84	1052	Raptors	-	Marlies	-
86	1066	Marlies	-	Barracudas	-
87	1082	Outlaws	-	Marlies	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
90	1108	Rockets	-	Marlies	-
91	1128	Marlies	-	Rockets	-
92	1139	Vipers	-	Marlies	-
95	1166	Farmers	-	Marlies	-
97	1186	Spartans	-	Marlies	-
98	1193	Marlies	-	Predateurs	-
101	1219	Farmers	-	Marlies	-
102	1230	Marlies	-	Bayou	-
106	1247	Spartans	-	Marlies	-
107	1263	Marlies	-	Marmots	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	45	25
Assistance	0%	0%
Assistance PCT	0%	0%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
41	0 - 0%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	3,500,000$	3,500,000$	2,500,000$0$

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

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	108	55,556$	6,000,048$

Marlies 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

Marlies 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

Marlies 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
Total Saison régulière	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
Séries éliminatoires
48	6	2	4	0	0	0	0	0	25	32	-7	3	2	1	0	0	0	0	0	15	11	4	3	0	3	0	0	0	0	0	10	21	-11	4	25	41	66	1	0	7	9	9	0	216	54	58	97	7	194	56	23	102	17	7	41.18%	4	0	100.00%	0	67	127	52.76%	53	93	56.99%	64	124	51.61%	94	48	173	46	97	49
Total Séries éliminatoires	6	2	4	0	0	0	0	0	25	32	-7	3	2	1	0	0	0	0	0	15	11	4	3	0	3	0	0	0	0	0	10	21	-11	4	25	41	66	1	0	7	9	9	0	216	54	58	97	7	194	56	23	102	17	7	41.18%	4	0	100.00%	0	67	127	52.76%	53	93	56.99%	64	124	51.61%	94	48	173	46	97	49

Marlies 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	GW	FO%	P/20
1	Oskar Lindblom	6	4	3	7	-5	0	2	1	17	23.53%	4	109	18.26	2	2	4	3	0	66.67%	1.28
2	Callahan Burke	6	4	3	7	-5	5	6	6	18	22.22%	2	103	17.28	1	2	3	5	0	60.24%	1.35
3	Lucas Condotta	6	2	4	6	-5	5	2	5	17	11.76%	1	106	17.82	1	2	3	3	1	66.67%	1.12
4	Jake Bean	6	1	4	5	-3	0	5	6	8	12.50%	6	133	22.20	0	2	2	3	0	0%	0.75
5	Tyler Benson	6	0	5	5	-8	0	4	3	5	0%	8	126	21.14	0	0	0	0	0	0%	0.79

Marlies 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
1	Michael Hutchinson	5	2	2	0	0.842	4.68	269	2	0	21	133	71	0	1	0	0
2	Eric Comrie	2	0	1	1	0.833	6.38	94	0	0	10	60	39	0	0	0	0

	Marlies
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0% \| PK%: 0% DG: Joël Durocher \| Morale : 90 \| Moyenne d’équipe : 55 Prochains matchs #11 vs Chiwawa