Carolina Hurricanes
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Centre de jeu
	Chicago Wolves 28-44-9, 65pts	2	FINAL	4	Utica Comets 41-31-9, 91pts

Team Stats
L3	Séquence	W6
16-23-2	Fiche domicile	24-12-4
12-21-7	Fiche domicile	17-19-5
2-7-1	Derniers 10 matchs	8-2-0
3.07	Buts par match	3.94
4.04	Buts contre par match	3.81
23.44%	Pourcentage en avantage numérique	24.12%
78.81%	Pourcentage en désavantage numérique	79.60%

Chicago Wolves
28-44-9, 65pts

FINAL

Hershey Bears
55-19-7, 117pts

Team Stats
L3	Séquence	W2
16-23-2	Fiche domicile	27-9-4
12-21-7	Fiche domicile	28-10-3
2-7-1	Derniers 10 matchs	7-2-1
3.07	Buts par match	4.41
4.04	Buts contre par match	3.37
23.44%	Pourcentage en avantage numérique	31.53%
78.81%	Pourcentage en désavantage numérique	81.31%

Chicago Wolves
28-44-9, 65pts

Jour 190

Texas Stars
34-38-9, 77pts

Statistiques d’équipe
L3	Séquence	W1
16-23-2	Fiche domicile	20-17-3
12-21-7	Fiche visiteur	14-21-6
2-7-1	10 derniers matchs	5-4-1
3.07	Buts par match	3.41
4.04	Buts contre par match	3.41
23.44%	Pourcentage en avantage numérique	19.49%
78.81%	Pourcentage en désavantage numérique	77.64%

Meneurs d'équipe
	Buts Filip Sveningsson 30	Passes Filip Sveningsson 42

	Points Filip Sveningsson 72	Plus/Moins Anthony Salinitri 5

	Victoires Frans Tuohimaa 16	Pourcentage d’arrêts Topias Leinonen 0.918

Statistiques d’équipe
Buts pour 249 3.07 GFG	Tirs pour 2979 36.78 Avg	Pourcentage en avantage numérique 23.4% 49 GF	Début de zone offensive 38.5%
Buts contre 327 4.04 GAA	Tirs contre 3346 41.31 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 78.8%% 32 GA	Début de la zone défensive 38.3%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Francis Lachance
	Entraîneur	Paul Maurice
	Division	Eastern
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	10,000
	Assistance	9,545
	Billets de saison	4,000
Informations de la formation
	Équipe Pro	25
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	45 / 75
	Espoirs	2

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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	Todd Bugess (R)	X		X		98.00	69	34	74	87	75	75	79	78	86	73	73	65	65	64	61	55	99	69		0	27	1	1,150,000$
2	Adam Lowry		X			99.00	80	48	71	85	76	83	83	71	51	67	71	65	65	79	86	43	99	69		0	30	1	850,000$
3	Martin Frk			X		100.00	76	40	75	85	77	83	83	67	52	64	68	68	65	83	72	51	99	68		0	29	2	750,000$
4	Filip Sveningsson (R)		X			95.00	80	47	66	87	76	70	74	76	52	66	74	61	68	67	67	49	99	67		0	24	1	700,000$
5	Nicholas Henry (R)			X		98.00	73	36	76	74	75	75	76	72	57	71	71	69	68	60	61	61	99	66		0	24	2	1,000,000$
6	Cutter Gauthier (R)	X	X			100.00	75	34	76	72	77	70	70	70	81	67	74	72	73	36	37	86	99	65		0	19	2	925,000$
7	Tyler Soy (R)	X				98.00	54	18	85	83	72	72	79	60	86	56	64	62	68	62	67	44	99	63		0	26	2	510,000$
8	Alex Dostie (R)	X				100.00	54	18	85	83	73	76	79	62	86	58	61	66	63	56	53	57	99	63		0	26	2	600,000$
9	Christopher Lalancette	X				100.00	44	11	96	84	74	80	81	59	87	56	59	61	63	64	68	42	99	63		0	29	2	510,000$
10	Anthony Salinitri	X				100.00	64	31	75	74	72	65	69	66	77	58	66	61	68	68	72	49	99	62		0	25	1	505,000$
11	Marek Tvrdon		X			100.00	56	24	88	82	81	82	82	53	52	49	53	66	63	74	66	40	99	62		0	30	1	510,000$
12	Reid Duke (R)	X				100.00	59	28	80	74	76	71	75	60	84	54	62	63	68	74	75	44	99	62		0	27	1	510,000$
13	Henry Thrun (R)				X	98.00	65	32	82	79	77	81	81	65	52	64	54	64	55	47	57	64	99	65		0	22	2	725,000$
14	Mitchell Wheaton				X	100.00	58	23	94	75	83	82	83	56	54	54	53	71	55	60	64	41	99	65		0	28	3	880,000$
15	Jakub Votja				X	100.00	71	36	67	73	71	62	62	57	51	64	64	68	63	79	79	20	99	64		0	36	2	500,000$
16	Will Borgen (R)				X	100.00	59	24	79	76	75	71	75	50	54	47	42	67	50	61	82	51	99	62	N	0	26	2	500,001$
17	Luke Mittlestadt (R)				X	100.00	64	32	76	69	70	70	70	68	50	69	68	63	68	41	50	59	99	62		0	20	3	500,000$
18	Matthew Cairns				X	100.00	71	35	75	66	76	66	69	48	49	48	48	71	50	49	52	60	99	61		0	25	3	625,000$
Rayé
1	Juraj Slafkovsky (R)		X			100.00	79	41	74	70	81	68	68	80	63	74	75	72	73	52	51	92	99	67		0	19	2	925,000$
2	Artyom Manyukan (R)			X		95.00	61	24	80	87	64	73	75	70	51	65	65	62	65	62	78	48	99	65		0	25	1	505,000$
3	Connor Carrick				X	72.08	56	27	87	84	76	86	83	64	56	67	64	64	64	72	86	37	99	67		0	29	2	750,000$
4	Yann Sauve				X	96.00	51	14	99	87	79	78	77	37	48	36	38	74	48	68	68	25	99	63	N	0	33	3	500,001$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					97.68	65	30	80	79	75	75	76	63	63	60	62	66	63	63	66	51	99	65

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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.
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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	Frans Tuohimaa	98.00	82	85	81	79	92	71	71	76	76	69	65	76	73	34	99	64	0	32	2	1,000,000$
2	Michael Hrabal (R)	99.00	77	75	81	85	78	78	78	78	77	77	78	39	37	82	99	61	0	18	3	650,000$
3	Topias Leinonen (R)	100.00	74	75	85	85	71	80	80	70	70	72	68	39	38	79	99	59	0	19	2	650,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	99.00	78	78	82	83	80	76	76	75	74	73	70	51	49	65	99	61

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Paul Maurice	71	93	85	71	90	91	82	CAN	54	5	250,000$

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	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	FT	S1	S2	S3
1	Filip Sveningsson	Chicago Wolves (CAR)	LW	76	30	42	72	-46	32	0	163	94	369	86	160	8.13%	46	1441	18.96	12	9	21	33	123	0	0	0	3	52	2	0	39.08%	261	68	32	0	1	1.00	1	3	0	0	4	3	0
2	Martin Frk	Chicago Wolves (CAR)	RW	76	29	29	58	-30	24	0	112	101	289	83	171	10.03%	39	1404	18.48	5	7	12	35	143	0	0	0	2	18	1	1	43.15%	146	68	45	1	0	0.83	0	3	0	0	2	2	5
3	Todd Bugess	Chicago Wolves (CAR)	C/RW	56	24	32	56	-29	31	5	75	81	266	76	159	9.02%	49	1155	20.64	6	7	13	21	104	0	1	1	2	42	1	2	49.78%	902	55	27	0	0	0.97	0	1	0	0	1	3	2
4	Juraj Slafkovsky	Chicago Wolves (CAR)	LW	64	27	25	52	-10	26	0	93	68	264	58	160	10.23%	39	1120	17.51	2	3	5	10	66	0	0	0	0	17	5	2	42.50%	120	48	25	0	1	0.93	0	1	0	0	3	4	3
5	Cutter Gauthier	Chicago Wolves (CAR)	C/LW	75	18	29	47	-27	22	0	106	101	167	51	87	10.78%	38	1271	16.95	4	8	12	19	129	0	0	0	1	18	1	0	48.24%	1389	19	30	0	0	0.74	1	3	0	0	0	3	2
6	Artyom Manyukan	Chicago Wolves (CAR)	RW	73	20	25	45	-19	18	0	103	67	212	54	133	9.43%	42	1214	16.64	2	5	7	7	68	0	0	0	0	40	2	0	37.78%	90	48	25	0	1	0.74	0	1	0	0	4	3	0
7	Adam Lowry	Chicago Wolves (CAR)	LW	55	19	17	36	-33	27	5	123	58	243	70	131	7.82%	35	1165	21.19	2	7	9	18	89	0	0	0	1	54	4	1	35.03%	197	57	28	0	0	0.62	0	1	1	0	0	5	3
8	Nicholas Henry	Chicago Wolves (CAR)	RW	66	15	20	35	-16	31	5	97	71	181	63	127	8.29%	35	1050	15.91	3	6	9	17	101	0	0	0	1	42	0	0	39.06%	233	33	19	0	0	0.67	0	1	0	1	1	2	2
9	Alex Dostie	Chicago Wolves (CAR)	C	81	15	17	32	-15	2	0	66	70	210	65	116	7.14%	29	995	12.29	3	0	3	5	17	0	0	0	2	19	2	1	54.02%	585	36	31	0	0	0.64	1	1	0	0	2	1	3
10	Tyler Soy	Chicago Wolves (CAR)	C	81	10	20	30	-17	2	0	41	49	104	38	68	9.62%	13	782	9.66	1	6	7	11	50	0	0	0	2	29	1	1	52.83%	424	30	14	0	0	0.77	1	2	0	0	1	0	1
11	Christopher Lalancette	Chicago Wolves (CAR)	C	68	8	20	28	-26	0	0	25	75	85	32	53	9.41%	27	950	13.97	0	7	7	8	75	0	0	0	0	11	0	1	51.60%	814	13	20	0	0	0.59	0	0	0	0	0	1	0
12	Connor Carrick	Chicago Wolves (CAR)	D	46	5	16	21	-28	0	0	37	58	74	34	20	6.76%	87	1135	24.67	2	2	4	10	76	0	0	0	3	52	2	0	0%	0	19	46	0	0	0.37	0	0	0	0	0	2	2
13	Luke Mittlestadt	Chicago Wolves (CAR)	D	71	3	18	21	-10	20	0	53	53	74	31	38	4.05%	73	1139	16.05	2	2	4	6	89	0	1	1	2	25	0	0	0%	0	19	45	0	0	0.37	0	0	0	0	0	0	1
14	Henry Thrun	Chicago Wolves (CAR)	D	56	2	12	14	-28	20	0	52	57	44	27	29	4.55%	94	1227	21.91	0	2	2	10	76	0	0	0	1	55	0	0	0%	0	16	40	0	0	0.23	0	0	0	0	0	0	1
15	Jakub Votja	Chicago Wolves (CAR)	D	56	5	9	14	-31	30	0	69	61	63	14	29	7.94%	85	1015	18.13	4	0	4	10	92	0	0	0	2	46	1	0	0%	0	8	39	0	0	0.28	0	0	0	0	0	1	2
16	Mitchell Wheaton	Chicago Wolves (CAR)	D	60	0	13	13	-38	0	0	41	56	58	24	20	0%	104	1151	19.20	0	2	2	6	85	0	0	0	0	61	0	0	0%	0	11	39	0	0	0.23	0	0	0	0	0	1	0
17	Matthew Cairns	Chicago Wolves (CAR)	D	81	1	10	11	-3	6	0	44	45	44	18	24	2.27%	56	994	12.27	0	2	2	3	58	0	0	0	0	64	0	0	0%	0	2	38	0	0	0.22	0	0	0	0	0	0	0
18	Will Borgen	Chicago Wolves (CAR)	D	69	0	11	11	-9	8	0	38	50	45	15	15	0%	66	985	14.28	0	4	4	4	50	0	0	0	1	61	0	0	0%	0	4	28	0	0	0.22	0	0	0	0	0	0	0
19	Yann Sauve	Chicago Wolves (CAR)	D	55	1	7	8	-30	0	0	16	70	43	22	25	2.33%	69	1064	19.36	0	1	1	3	48	0	0	0	0	50	0	0	0%	0	8	43	1	0	0.15	0	0	0	0	0	0	0
20	Anthony Salinitri	Chicago Wolves (CAR)	C	74	4	3	7	5	0	0	22	14	39	12	39	10.26%	10	302	4.09	1	0	1	1	16	1	0	1	2	44	1	0	51.43%	35	6	3	0	0	0.46	0	2	0	0	0	0	1
21	Reid Duke	Chicago Wolves (CAR)	C	81	1	5	6	-10	0	0	21	16	31	13	23	3.23%	11	433	5.36	0	2	2	1	33	0	0	0	0	7	0	0	46.43%	28	7	6	0	0	0.28	0	2	0	0	0	0	0
22	Marek Tvrdon	Chicago Wolves (CAR)	LW	71	1	1	2	-15	4	0	35	43	40	15	13	2.50%	25	637	8.99	0	0	0	0	1	0	0	0	2	21	0	0	41.18%	17	6	16	0	0	0.06	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1491	238	381	619	-465	303	15	1432	1358	2945	901	1640	8.08%	1072	22639	15.18	49	82	131	238	1599	1	2	3	27	838	23	9	48.22%	5241	581	639	2	3	0.55	4	21	1	1	18	31	28

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Frans Tuohimaa	Chicago Wolves (CAR)	46	16	25	4	0.903	4.05	2610	4	176	1812	909	2	4	0.600	10	45	15	8	4	2
2	Michael Hrabal	Chicago Wolves (CAR)	36	12	17	4	0.906	3.72	2080	0	129	1371	672	1	0	0.667	15	33	42	1	4	3
3	Topias Leinonen	Chicago Wolves (CAR)	4	0	2	1	0.918	3.82	204	0	13	159	74	0	0	0	0	3	24	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			86	28	44	9	0.905	3.90	4896	4	318	3342	1655	3	4		25	81	81	9	8	5

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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	Âge	Date de naissance	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial Non Activé	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Salaire annuel 5	Salaire annuel 6	Salaire annuel 7	Salaire annuel 8	Salaire annuel 9	Salaire annuel 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
Adam Lowry	Chicago Wolves (CAR)	LW	30	1984-10-14 11:57:08	No	200 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1	Pro & Farm	850,000$	8,947$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Alex Dostie	Chicago Wolves (CAR)	C	26	1988-10-09 03:09:13	Yes	186 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	600,000$	6,316$	0$	0$	No	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Anthony Salinitri	Chicago Wolves (CAR)	C	25	1989-08-31 20:37:59	No	186 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1	Pro & Farm	505,000$	5,316$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Artyom Manyukan (sur la masse salariale)	Chicago Wolves (CAR)	RW	25	1989-09-04 18:12:38	Yes	156 Lbs	5 ft7	No	No	N/A		No	No	1	Pro & Farm	505,000$	5,316$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Christopher Lalancette	Chicago Wolves (CAR)	C	29	1985-10-14 12:10:00	No	197 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	510,000$	5,368$	0$	0$	No	510,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Connor Carrick (sur la masse salariale)	Chicago Wolves (CAR)	D	29	1985-10-14 13:08:35	No	204 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	750,000$	7,895$	0$	0$	Yes	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Cutter Gauthier	Chicago Wolves (CAR)	C/LW	19	1995-09-01 05:29:56	Yes	202 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	925,000$	9,737$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Filip Sveningsson (sur la masse salariale)	Chicago Wolves (CAR)	LW	24	1990-09-07 20:28:47	Yes	193 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1	Pro & Farm	700,000$	7,368$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Frans Tuohimaa	Chicago Wolves (CAR)	G	32	1982-10-14 10:43:38	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	1,000,000$	10,526$	0$	0$	No	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Henry Thrun	Chicago Wolves (CAR)	D	22	1992-08-31 21:23:33	Yes	203 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	725,000$	7,632$	0$	0$	No	725,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jakub Votja	Chicago Wolves (CAR)	D	36	1978-08-31 09:15:06	No	35 Lbs	1 ft7	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	500,000$	5,263$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Juraj Slafkovsky	Chicago Wolves (CAR)	LW	19	1995-09-01 05:32:03	Yes	231 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	925,000$	9,737$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Luke Mittlestadt	Chicago Wolves (CAR)	D	20	1994-09-09 09:34:46	Yes	174 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	3	Pro & Farm	500,000$	5,263$	0$	0$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Marek Tvrdon	Chicago Wolves (CAR)	LW	30	1984-10-14 12:51:58	No	229 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1	Pro & Farm	510,000$	5,368$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Martin Frk	Chicago Wolves (CAR)	RW	29	1985-10-14 11:36:33	No	217 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	750,000$	7,895$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Matthew Cairns	Chicago Wolves (CAR)	D	25	1989-08-31 20:26:08	No	209 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	3	Pro & Farm	625,000$	6,579$	0$	0$	No	625,000$	625,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Michael Hrabal	Chicago Wolves (CAR)	G	18	1996-09-09 09:36:33	Yes	216 Lbs	6 ft7	No	No	N/A		No	No	3	Pro & Farm	650,000$	6,842$	0$	0$	No	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Mitchell Wheaton	Chicago Wolves (CAR)	D	28	1986-10-05 16:05:45	No	237 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	3	Pro & Farm	880,000$	9,263$	0$	0$	No	880,000$	880,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Nicholas Henry	Chicago Wolves (CAR)	RW	24	1990-10-04 05:54:13	Yes	202 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2024-01-05	No	No	2	Pro & Farm	1,000,000$	10,526$	0$	0$	No	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Reid Duke	Chicago Wolves (CAR)	C	27	1987-09-07 20:29:46	Yes	204 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1	Pro & Farm	510,000$	5,368$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Todd Bugess	Chicago Wolves (CAR)	C/RW	27	1987-10-09 01:44:39	Yes	189 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1	Pro & Farm	1,150,000$	12,105$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Topias Leinonen	Chicago Wolves (CAR)	G	19	1995-09-01 05:34:07	Yes	235 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	650,000$	6,842$	0$	0$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Tyler Soy	Chicago Wolves (CAR)	C	26	1988-10-09 02:32:47	Yes	183 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	510,000$	5,368$	0$	0$	No	510,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Will Borgen	Chicago Wolves (CAR)	D	26	1988-09-04 18:41:54	Yes	200 Lbs	6 ft2	Yes	No	N/A		No	No	2	Pro & Farm	500,001$	5,263$	0$	0$	No	500,001$	-	-	-	-	-	-	-	-	Yes	-	-	-	-	-	-	-	-
Yann Sauve	Chicago Wolves (CAR)	D	33	1981-08-06 20:38:02	No	227 Lbs	6 ft2	Yes	No	N/A		No	No	3	Pro & Farm	500,001$	5,263$	0$	0$	No	500,001$	500,001$	-	-	-	-	-	-	-	Yes	Yes	-	-	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
25	25.92	196 Lbs	6 ft0	1.92	689,200$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Nicholas Henry	Todd Bugess	40	1	2	2
2	Filip Sveningsson	Cutter Gauthier	Tyler Soy	30	1	2	2
3	Adam Lowry	Christopher Lalancette		20	1	2	2
4	Marek Tvrdon	Alex Dostie		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Henry Thrun	40	1	2	2
2	Mitchell Wheaton		30	1	2	2
3		Will Borgen	20	1	2	2
4	Matthew Cairns	Luke Mittlestadt	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Reid Duke	Tyler Soy	Filip Sveningsson	60	1	2	2
2		Cutter Gauthier	Anthony Salinitri	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Will Borgen		60	1	2	2
2	Matthew Cairns		40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Filip Sveningsson		60	1	2	2
2	Cutter Gauthier	Anthony Salinitri	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Matthew Cairns	Will Borgen	60	1	2	2
2		Henry Thrun	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Anthony Salinitri	60	1	2	2	Matthew Cairns	Henry Thrun	60	1	2	2
2	Cutter Gauthier	40	1	2	2	Will Borgen	Mitchell Wheaton	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1		Cutter Gauthier	60	1	2	2
2	Tyler Soy	Reid Duke	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Will Borgen	Matthew Cairns	60	1	2	2
2	Henry Thrun		40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Nicholas Henry	Todd Bugess	Filip Sveningsson		Henry Thrun

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Nicholas Henry	Todd Bugess	Filip Sveningsson		Henry Thrun

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Tyler Soy, Reid Duke, Anthony Salinitri	Tyler Soy, Reid Duke	Anthony Salinitri

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Will Borgen, Matthew Cairns	Will Borgen	Will Borgen, Matthew Cairns

Tirs de pénalité
Tyler Soy, Anthony Salinitri, Reid Duke, , Cutter Gauthier

Gardien
#1 : Frans Tuohimaa , #2 : Michael Hrabal, #3 : Topias Leinonen

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Anthony Salinitri, Todd Bugess, Filip Sveningsson, Tyler Soy, Reid Duke, Nicholas Henry, Nicholas Henry, , Cutter Gauthier, Christopher Lalancette , Alex Dostie

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Will Borgen, Matthew Cairns, Luke Mittlestadt, ,

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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	Abbotsford's Canucks	3	1	2	0	0	0	0	0	10	11	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	2	0.333	10	14	24	0	0	71	91	80	9	103	946	1019	982	56	121	35	19	52	10	1	10.00%	3	0	100.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
2	Bakersfield Condors	3	1	1	0	0	0	0	1	10	10	0	2	0	1	0	0	0	0	1	6	8	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	3	0.500	10	15	25	0	0	71	91	80	9	112	946	1019	982	56	128	40	4	59	8	1	12.50%	2	0	100.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
3	Belleville Senators	3	1	2	0	0	0	0	0	8	13	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0	2	0	0	0	0	0	4	11	-7	2	0.333	8	13	21	0	0	71	91	80	9	105	946	1019	982	56	119	37	14	52	6	2	33.33%	7	2	71.43%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
4	Bridgeport's Islanders	3	2	1	0	0	0	0	0	11	11	0	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	4	0.667	11	17	28	0	0	71	91	80	9	118	946	1019	982	56	138	43	12	65	7	4	57.14%	6	2	66.67%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
5	Calgary Wranglers	3	0	2	0	1	0	0	0	6	13	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	2	10	-8	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	0.333	6	9	15	0	0	71	91	80	9	97	946	1019	982	56	152	51	6	57	6	1	16.67%	3	0	100.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
6	Charlotte Checkers	3	0	3	0	0	0	0	0	7	14	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	0	0.000	7	12	19	0	0	71	91	80	9	107	946	1019	982	56	113	36	8	53	8	1	12.50%	4	1	75.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
7	Colorado Eagles	3	0	3	0	0	0	0	0	9	12	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	0	0.000	9	16	25	0	0	71	91	80	9	111	946	1019	982	56	128	49	10	63	14	3	21.43%	5	0	100.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
8	Grand Rapids Griffins	3	0	2	0	1	0	0	0	7	16	-9	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	0	2	0	0	0	0	0	3	13	-10	2	0.333	7	12	19	0	0	71	91	80	9	113	946	1019	982	56	130	40	17	54	3	1	33.33%	6	2	66.67%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
9	Hartford Wolfpack	3	1	1	0	0	1	0	0	10	12	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	2	1	0	0	0	1	0	0	7	6	1	3	0.500	10	15	25	0	0	71	91	80	9	103	946	1019	982	56	147	58	6	58	7	3	42.86%	3	1	66.67%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
10	Henderson Silver Knights	3	0	3	0	0	0	0	0	8	12	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	0	0.000	8	15	23	0	0	71	91	80	9	125	946	1019	982	56	127	42	14	52	7	0	0.00%	7	2	71.43%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
11	Hershey Bears	3	1	1	0	0	1	0	0	9	10	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	0	1	0	0	1	0	0	6	9	-3	3	0.500	9	15	24	0	0	71	91	80	9	80	946	1019	982	56	118	37	4	58	5	1	20.00%	2	1	50.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
12	Iowa Wild	3	1	1	0	0	0	1	0	14	13	1	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	4	0.667	14	23	37	0	0	71	91	80	9	110	946	1019	982	56	117	42	20	46	5	2	40.00%	10	2	80.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
13	Laval Rocket	3	1	1	0	0	0	0	1	12	12	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	1	0	0	0	0	0	1	9	8	1	3	0.500	12	19	31	0	0	71	91	80	9	124	946	1019	982	56	122	45	4	53	6	2	33.33%	2	0	100.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
14	Lehigh Valley Phantoms	3	1	1	0	1	0	0	0	10	10	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	2	0	1	0	1	0	0	0	5	9	-4	4	0.667	10	15	25	0	0	71	91	80	9	115	946	1019	982	56	95	23	10	67	11	2	18.18%	5	3	40.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
15	Manitoba Moose	3	2	1	0	0	0	0	0	6	6	0	2	1	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	0.667	6	10	16	0	0	71	91	80	9	111	946	1019	982	56	96	40	14	54	3	2	66.67%	7	1	85.71%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
16	Ontario Reign	3	0	2	0	0	1	0	0	6	11	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0.167	6	12	18	2	0	71	91	80	9	96	946	1019	982	56	116	41	6	44	8	2	25.00%	3	0	100.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
17	Providence Bruins	3	0	1	0	0	0	1	1	9	10	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	2	0	1	0	0	0	0	1	5	7	-2	3	0.500	9	12	21	0	0	71	91	80	9	95	946	1019	982	56	128	51	14	53	11	1	9.09%	7	2	71.43%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
18	Rochester Americans	3	1	2	0	0	0	0	0	7	13	-6	2	1	1	0	0	0	0	0	6	10	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0.333	7	12	19	0	0	71	91	80	9	121	946	1019	982	56	145	43	22	49	8	1	12.50%	11	2	81.82%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
19	Rockford IceHogs	3	0	1	0	0	1	0	1	6	9	-3	2	0	1	0	0	0	0	1	3	5	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	2	0.333	6	12	18	0	0	71	91	80	9	120	946	1019	982	56	116	47	12	50	9	2	22.22%	6	0	100.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
20	San Diego Gulls	3	1	2	0	0	0	0	0	12	16	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	10	10	0	2	0.333	12	19	31	0	0	71	91	80	9	125	946	1019	982	56	137	59	12	46	10	4	40.00%	6	1	83.33%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
21	San Jose Barracuda	3	2	0	0	1	0	0	0	16	12	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1	0	0	1	0	0	0	11	9	2	6	1.000	16	26	42	0	0	71	91	80	9	118	946	1019	982	56	140	58	18	56	5	2	40.00%	9	3	66.67%	2	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
22	Springfield Thunderbirds	3	1	1	0	1	0	0	0	9	10	-1	2	0	1	0	1	0	0	0	4	6	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	4	0.667	9	13	22	0	0	71	91	80	9	104	946	1019	982	56	102	33	20	65	12	2	16.67%	10	2	80.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
23	Syracuse Crunch	3	1	1	0	0	0	0	1	14	17	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	7	8	-1	3	0.500	14	24	38	0	0	71	91	80	9	123	946	1019	982	56	121	44	14	49	7	2	28.57%	7	2	71.43%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
24	Texas Stars	3	1	2	0	0	0	0	0	11	17	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	6	15	-9	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.333	11	17	28	1	0	71	91	80	9	94	946	1019	982	56	113	25	14	57	6	0	0.00%	7	0	100.00%	1	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
25	Toronto Marlies	3	0	3	0	0	0	0	0	4	18	-14	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	2	14	-12	0	0.000	4	7	11	0	0	71	91	80	9	104	946	1019	982	56	123	37	12	55	10	1	10.00%	6	1	83.33%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
26	Utica Comets	3	1	2	0	0	0	0	0	10	10	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	2	0.333	10	19	29	1	0	71	91	80	9	121	946	1019	982	56	122	53	6	42	8	3	37.50%	3	0	100.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
27	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	3	1	2	0	0	0	0	0	8	9	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.333	8	12	20	0	0	71	91	80	9	124	946	1019	982	56	132	33	8	48	9	3	33.33%	4	2	50.00%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
	Total	81	21	44	0	5	4	2	5	249	327	-78	41	13	23	0	2	0	1	2	114	146	-32	40	8	21	0	3	4	1	3	135	181	-46	65	0.401	249	405	654	4	0	71	91	80	9	2979	946	1019	982	56	3346	1142	320	1457	209	49	23.44%	151	32	78.81%	3	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
	_Since Last GM Reset	81	21	44	0	5	4	2	5	249	327	-78	41	13	23	0	2	0	1	2	114	146	-32	40	8	21	0	3	4	1	3	135	181	-46	65	0.401	249	405	654	4	0	71	91	80	9	2979	946	1019	982	56	3346	1142	320	1457	209	49	23.44%	151	32	78.81%	3	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
	_Vs Conference	81	21	44	0	5	4	2	5	249	327	-78	41	13	23	0	2	0	1	2	114	146	-32	40	8	21	0	3	4	1	3	135	181	-46	65	0.401	249	405	654	4	0	71	91	80	9	2979	946	1019	982	56	3346	1142	320	1457	209	49	23.44%	151	32	78.81%	3	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733
	_Vs Division	42	12	20	0	1	2	1	3	126	175	-49	19	9	8	0	0	0	1	0	63	61	2	23	3	12	0	1	2	0	3	63	114	-51	33	0.393	126	204	330	1	0	71	91	80	9	1553	946	1019	982	56	1753	580	151	756	106	27	25.47%	73	21	71.23%	0	1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%	1636	918	1812	724	1461	733

			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
81	65	L3	249	405	654	2979	3346	1142	320	1457	4	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
81	21	44	5	4	2	5	249	327

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	13	23	2	0	1	2	114	146

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	8	21	3	4	1	3	135	181

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
2	7	0	0	0	1

Tentatives en avantage numérique	Buts en avantage numérique	% en avantage numérique	Tentatives en désavantage numérique	Buts contre en désavantage numérique	% en désavantage numérique	Buts pour en désavantage numérique
209	49	23.44%	151	32	78.81%	3

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
946	1019	982	56	71	91	80	9

Mises en jeu
Gagnées en zone offensive	Total en zone offensive	% gagnées en zone offensive	Gagnées en zone défensive	Total en zone défensive	% gagnées en zone défensive	Gagnées en zone neutre	Total en zone neutre	% gagnées en zone neutre
1006	2108	47.72%	988	2098	47.09%	586	1267	46.25%

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
1636	918	1812	724	1461	733

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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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	3	Rochester Americans	7	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
4	25	Syracuse Crunch	3	Chicago Wolves	5	BW			Sommaire du match
6	39	Lehigh Valley Phantoms	1	Chicago Wolves	5	BW			Sommaire du match
7	44	Chicago Wolves	7	Laval Rocket	5	AW			Sommaire du match
9	58	Chicago Wolves	5	Henderson Silver Knights	6	AL			Sommaire du match
11	69	Chicago Wolves	4	Charlotte Checkers	7	AL			Sommaire du match
13	84	Chicago Wolves	3	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	4	AL			Sommaire du match
15	92	Chicago Wolves	4	Calgary Wranglers	3	AW	X		Sommaire du match
18	109	Chicago Wolves	3	Rockford IceHogs	4	AL	X		Sommaire du match
20	120	Toronto Marlies	4	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
21	125	Bakersfield Condors	5	Chicago Wolves	4	BL	X	X	Sommaire du match
25	148	Chicago Wolves	5	San Diego Gulls	3	AW			Sommaire du match
28	164	Chicago Wolves	3	Hartford Wolfpack	4	AL	X		Sommaire du match
30	177	Iowa Wild	4	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
32	187	Chicago Wolves	4	Hershey Bears	5	AL	X		Sommaire du match
34	199	Springfield Thunderbirds	4	Chicago Wolves	1	BL			Sommaire du match
37	220	Chicago Wolves	2	Ontario Reign	3	AL	X		Sommaire du match
39	229	Hershey Bears	1	Chicago Wolves	3	BW			Sommaire du match
42	247	Colorado Eagles	3	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
43	253	Chicago Wolves	2	Utica Comets	4	AL			Sommaire du match
45	263	Abbotsford's Canucks	2	Chicago Wolves	3	BW			Sommaire du match
47	280	Providence Bruins	3	Chicago Wolves	4	BW	X	X	Sommaire du match
50	297	Texas Stars	9	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
51	301	Manitoba Moose	4	Chicago Wolves	1	BL			Sommaire du match
57	336	Chicago Wolves	1	Belleville Senators	5	AL			Sommaire du match
58	340	Bridgeport's Islanders	1	Chicago Wolves	3	BW			Sommaire du match
60	353	Chicago Wolves	3	Manitoba Moose	1	AW			Sommaire du match
63	373	Calgary Wranglers	6	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
65	385	Laval Rocket	4	Chicago Wolves	3	BL			Sommaire du match
69	403	Chicago Wolves	6	San Jose Barracuda	5	AW	X		Sommaire du match
72	422	Hartford Wolfpack	6	Chicago Wolves	3	BL			Sommaire du match
74	435	Ontario Reign	4	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
76	447	Chicago Wolves	4	Lehigh Valley Phantoms	3	AW	X		Sommaire du match
78	457	Chicago Wolves	5	Springfield Thunderbirds	4	AW			Sommaire du match
80	468	San Jose Barracuda	3	Chicago Wolves	5	BW			Sommaire du match
82	481	Chicago Wolves	5	Texas Stars	2	AW			Sommaire du match
85	500	Chicago Wolves	7	Syracuse Crunch	8	AL	X	X	Sommaire du match
87	509	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	4	Chicago Wolves	3	BL			Sommaire du match
89	521	Henderson Silver Knights	4	Chicago Wolves	3	BL			Sommaire du match
92	541	Chicago Wolves	6	Iowa Wild	5	AW	X	X	Sommaire du match
93	547	Utica Comets	2	Chicago Wolves	6	BW			Sommaire du match
97	570	Grand Rapids Griffins	3	Chicago Wolves	4	BW	X		Sommaire du match
98	576	Chicago Wolves	1	Toronto Marlies	8	AL			Sommaire du match
101	593	Chicago Wolves	4	Bakersfield Condors	2	AW			Sommaire du match
103	605	Charlotte Checkers	4	Chicago Wolves	1	BL			Sommaire du match
106	620	Belleville Senators	2	Chicago Wolves	4	BW			Sommaire du match
108	634	Chicago Wolves	3	Bridgeport's Islanders	7	AL			Sommaire du match
109	641	San Diego Gulls	6	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
112	657	Chicago Wolves	1	Rochester Americans	3	AL			Sommaire du match
116	677	Chicago Wolves	3	Abbotsford's Canucks	4	AL			Sommaire du match
118	692	Rockford IceHogs	2	Chicago Wolves	1	BL			Sommaire du match
120	704	Chicago Wolves	4	Providence Bruins	5	AL	X	X	Sommaire du match
125	727	Chicago Wolves	1	Grand Rapids Griffins	6	AL			Sommaire du match
127	740	Chicago Wolves	2	Colorado Eagles	3	AL			Sommaire du match
131	758	Chicago Wolves	1	Providence Bruins	2	AL			Sommaire du match
132	767	Chicago Wolves	3	Belleville Senators	6	AL			Sommaire du match
135	790	Bakersfield Condors	3	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
137	801	Chicago Wolves	4	Hartford Wolfpack	2	AW			Sommaire du match
140	819	Syracuse Crunch	6	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
141	822	Ontario Reign	4	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
143	838	Bridgeport's Islanders	3	Chicago Wolves	5	BW			Sommaire du match
146	854	Chicago Wolves	1	Lehigh Valley Phantoms	6	AL			Sommaire du match
147	860	Texas Stars	6	Chicago Wolves	4	BL			Sommaire du match
150	881	Springfield Thunderbirds	2	Chicago Wolves	3	BW	X		Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
153	899	Chicago Wolves	4	Abbotsford's Canucks	5	AL			Sommaire du match
154	905	Rockford IceHogs	3	Chicago Wolves	2	BL	X	X	Sommaire du match
156	920	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	1	Chicago Wolves	2	BW			Sommaire du match
158	933	Chicago Wolves	1	Toronto Marlies	6	AL			Sommaire du match
161	949	Chicago Wolves	5	San Jose Barracuda	4	AW			Sommaire du match
162	956	Chicago Wolves	5	San Diego Gulls	7	AL			Sommaire du match
168	994	Rochester Americans	3	Chicago Wolves	4	BW			Sommaire du match
171	1015	Calgary Wranglers	4	Chicago Wolves	0	BL			Sommaire du match
172	1022	Charlotte Checkers	3	Chicago Wolves	2	BL			Sommaire du match
174	1037	Henderson Silver Knights	2	Chicago Wolves	0	BL			Sommaire du match
176	1049	Chicago Wolves	5	Colorado Eagles	6	AL			Sommaire du match
178	1064	Chicago Wolves	2	Laval Rocket	3	AL	X	X	Sommaire du match
181	1083	Iowa Wild	4	Chicago Wolves	6	BW			Sommaire du match
182	1088	Manitoba Moose	1	Chicago Wolves	2	BW			Sommaire du match
185	1107	Chicago Wolves	2	Grand Rapids Griffins	7	AL			Sommaire du match
186	1114	Chicago Wolves	2	Utica Comets	4	AL			Sommaire du match
188	1130	Chicago Wolves	2	Hershey Bears	4	AL			Sommaire du match
190	1144	Chicago Wolves	-	Texas Stars	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	5000	5000
Prix des billets	35	15
Assistance	186,826	204,524
Assistance PCT	91.13%	99.77%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	9545 - 95.45%	349,124$	14,314,089$	10000	110

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
3,467,572$	3,296,000$	3,296,000$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	3,220,221$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	2	18,663$	37,326$

Chicago 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	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Chicago 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

Chicago 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

Chicago 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

Chicago 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

	Chicago Wolves
	GP: 81 \| W: 28 \| L: 44 \| OTL: 9 \| P: 65 GF: 249 \| GA: 327 \| PP%: 23.44% \| PK%: 78.81% DG: Francis Lachance \| Morale : 99 \| Moyenne d’équipe : 64 Prochains matchs #1144 vs Texas Stars