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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Bears 15-5-0, 30pts	1	Sommaire du match	0	Barracuda 12-8-0, 24pts

Team Stats
W4	Séquence	L3
5-4-0	Fiche domicile	4-6-0
10-1-0	Fiche domicile	8-2-0
8-2-0	Derniers 10 matchs	5-5-0
2.25	Buts par match	2.70
1.45	Buts contre par match	2.20
28.74%	Pourcentage en avantage numérique	35.42%
79.52%	Pourcentage en désavantage numérique	74.77%

Barracuda
12-8-0, 24pts

Sommaire du match

Bears
15-5-0, 30pts

Team Stats
L3	Séquence	W4
4-6-0	Fiche domicile	5-4-0
8-2-0	Fiche domicile	10-1-0
5-5-0	Derniers 10 matchs	8-2-0
2.70	Buts par match	2.25
2.20	Buts contre par match	1.45
35.42%	Pourcentage en avantage numérique	28.74%
74.77%	Pourcentage en désavantage numérique	79.52%

Barracuda
12-8-0, 24pts

2026-05-31

Bears
15-5-0, 30pts

Statistiques d’équipe
L3	Séquence	W4
4-6-0	Fiche domicile	5-4-0
8-2-0	Fiche visiteur	10-1-0
5-5-0	10 derniers matchs	8-2-0
2.70	Buts par match	2.25
2.20	Buts contre par match	2.25
35.42%	Pourcentage en avantage numérique	28.74%
74.77%	Pourcentage en désavantage numérique	79.52%

Bears
15-5-0, 30pts

2026-06-01

Barracuda
12-8-0, 24pts

Statistiques d’équipe
W4	Séquence	L3
5-4-0	Fiche domicile	4-6-0
10-1-0	Fiche visiteur	8-2-0
8-2-0	10 derniers matchs	5-5-0
2.25	Buts par match	2.70
1.45	Buts contre par match	2.70
28.74%	Pourcentage en avantage numérique	35.42%
79.52%	Pourcentage en désavantage numérique	74.77%

Barracuda
12-8-0, 24pts

2026-06-02

Bears
15-5-0, 30pts

Statistiques d’équipe
L3	Séquence	W4
4-6-0	Fiche domicile	5-4-0
8-2-0	Fiche visiteur	10-1-0
5-5-0	10 derniers matchs	8-2-0
2.70	Buts par match	2.25
2.20	Buts contre par match	2.25
35.42%	Pourcentage en avantage numérique	28.74%
74.77%	Pourcentage en désavantage numérique	79.52%

Meneurs d'équipe
	Buts Rasmus Kupari 22	Passes Rasmus Kupari 13

	Points Rasmus Kupari 35	Plus/Moins Rasmus Kupari 6

Statistiques d’équipe
Buts pour 54 2.70 GFG	Tirs pour 472 23.60 Avg	Pourcentage en avantage numérique 35.4% 34 GF	Début de zone offensive 38.2%
Buts contre 44 2.20 GAA	Tirs contre 350 17.50 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 74.8%% 27 GA	Début de la zone défensive 32.9%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Brandon Aguilar
	Division	Pacifique
	Conférence	Conference Ouest
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	8,000
	Assistance	0
	Billets de saison	1,600
Informations de la formation
	Équipe Pro	11
	Équipe Mineure	22
	Limite contact	33 / 250
	Espoirs	37

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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	Rasmus Kupari	0	X		X		100.00	78	44	91	99	75	56	76	63	85	55	58	76	25	63	64	66	77	72	0	24	1	1,000,000$
2	Sam Poulin (R)	0			X		100.00	82	82	82	72	82	76	80	64	50	60	64	68	61	45	45	67	70	71	0	23	2	775,000$
3	Jacob Gaucher (R)	0	X				100.00	74	71	80	73	71	83	90	59	74	53	60	63	57	44	44	63	70	70	0	23	3	872,500$
4	Lukas Reichel	0		X			100.00	61	41	94	85	64	61	87	67	59	65	60	64	25	61	61	65	70	69	0	22	2	1,200,000$
5	Hendrix Lapierre	0	X		X		100.00	63	41	94	82	67	55	75	61	52	75	55	58	25	55	56	63	70	65	0	22	2	863,333$
6	Oskar Olausson (R)	0			X		100.00	74	68	87	68	68	74	79	56	50	50	57	62	54	44	44	61	76	65	0	21	1	894,167$
7	Jere Innala	0		X			100.00	77	43	95	71	64	47	76	61	34	50	55	67	25	45	45	61	70	63	0	26	1	870,000$
8	Isaak Phillips	0				X	100.00	75	77	69	67	77	78	86	48	25	38	41	62	39	50	50	53	71	64	0	23	1	775,000$
Rayé
1	Braeden Cootes (R)	0	X				100.00	57	54	58	51	54	58	53	61	62	58	55	52	60	50	50	78	55	56	0	17	3	975,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE						100.00	71	58	83	74	69	65	78	60	55	56	56	64	41	51	51	64	70	66

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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 gardien	#	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Akira Schmid	0	100.00	48	52	65	83	46	48	50	54	48	48	95	48	49	50	65	54	0	24	2	875,000$
2	Jakub Skarek (R)	0	100.00	47	48	60	85	46	49	50	53	50	50	30	44	44	49	80	47	0	24	2	775,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE		100.00	48	50	63	84	46	49	50	54	49	49	63	46	47	50	73	51

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	HT	P/20	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Rasmus Kupari	Barracuda (SJS)	C/RW	20	22	13	35	6	12	10	15	14	174	55	92	12.64%	4	456	22.82	15	10	25	33	39	1	1	22	65	4	2	54.55%	22	35	20	2	1.53	1	0	1	14	4	1
2	Oskar Olausson	Barracuda (SJS)	RW	20	5	10	15	6	37	35	12	4	62	22	32	8.06%	3	385	19.28	4	5	9	16	40	0	0	2	30	3	0	61.54%	13	10	9	0	0.78	1	3	3	5	10	3
3	Isaak Phillips	Barracuda (SJS)	D	20	2	3	5	2	179	85	11	9	19	8	8	10.53%	12	472	23.64	2	2	4	5	62	0	0	1	49	1	0	0%	0	0	29	0	0.21	4	4	9	0	3	15
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				60	29	26	55	14	228	130	38	27	255	85	132	11.37%	19	1314	21.91	21	17	38	54	142	1	1	25	146	8	2	57.14%	35	45	58	2	0.84	6	7	13	19	17	19

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

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

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Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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	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
Akira Schmid	Barracuda (SJS)	G	24	2000-05-12	SUI	No	190 Lbs	6 ft5	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	875,000$	71,429$	0$	0$	No	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Braeden Cootes	Barracuda (SJS)	C	17	2007-02-09	USA	Yes	183 Lbs	5 ft11	No	No	Prospect	No	No	3	2026-02-23	False	False	Pro & Farm	975,000$	79,592$	0$	0$	No	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Hendrix Lapierre	Barracuda (SJS)	C/RW	22	2002-02-09	CAN	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	2026-04-24	False	False	Pro & Farm	863,333$	70,476$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Isaak Phillips	Barracuda (SJS)	D	23	2001-09-28	CAN	No	205 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	775,000$	63,265$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jacob Gaucher	Barracuda (SJS)	C	23	2001-03-09	CAN	Yes	185 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually	No	No	3	2026-04-22	False	False	Pro & Farm	872,500$	71,224$	0$	0$	No	872,500$	872,500$	-	-	-	-	-	-	-	872,500$	872,500$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jakub Skarek	Barracuda (SJS)	G	24	1999-11-10	CZE	Yes	211 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	775,000$	63,265$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jere Innala	Barracuda (SJS)	LW	26	1998-03-17	FIN	No	183 Lbs	5 ft9	No	No	Assign Manually	No	No	1		False	False	Pro & Farm	870,000$	71,020$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Lukas Reichel	Barracuda (SJS)	LW	22	2002-05-17	GER	No	170 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,200,000$	97,959$	0$	0$	No	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Oskar Olausson	Barracuda (SJS)	RW	21	2002-11-10	SWE	Yes	180 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	894,167$	72,993$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Rasmus Kupari	Barracuda (SJS)	C/RW	24	2000-03-15	FIN	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,000,000$	81,633$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Sam Poulin	Barracuda (SJS)	RW	23	2001-02-25	CAN	Yes	227 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	775,000$	63,265$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
11	22.64	192 Lbs	6 ft1	1.82	897,727$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Rasmus Kupari		Oskar Olausson	40	1	2	2
2				30	1	2	2
3			Rasmus Kupari	20	1	2	2
4			Oskar Olausson	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Isaak Phillips		40	1	2	2
2			30	1	2	2
3	Isaak Phillips		20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Rasmus Kupari		Oskar Olausson	60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Isaak Phillips		60	1	2	2
2			40	1	2	2

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

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

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2	Isaak Phillips		60	1	2	2
2	Rasmus Kupari	40	1	2	2			40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Isaak Phillips		60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Rasmus Kupari		Oskar Olausson	Isaak Phillips

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Rasmus Kupari		Oskar Olausson	Isaak Phillips

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Oskar Olausson, ,	Oskar Olausson,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Isaak Phillips, ,	Isaak Phillips	,

Tirs de pénalité
, Rasmus Kupari, , , Oskar Olausson

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, Rasmus Kupari, , , Oskar Olausson, , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Isaak Phillips, , , ,

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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	Bears	3	0	3	0	0	0	0	0	3	11	-8	2	0	2	0	0	0	0	0	1	6	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	3	4	7	0	0	5	22	23	4	62	74	167	205	26	56	12	127	42	13	2	15.38%	16	5	68.75%	0	204	380	53.68%	178	327	54.43%	129	287	44.95%	460	316	519	143	248	120
2	Condors	5	4	1	0	0	0	0	0	17	8	9	2	1	1	0	0	0	0	0	7	5	2	3	3	0	0	0	0	0	0	10	3	7	8	0.800	17	30	47	0	0	5	22	23	4	132	74	167	205	26	88	29	336	53	27	15	55.56%	27	6	77.78%	1	204	380	53.68%	178	327	54.43%	129	287	44.95%	460	316	519	143	248	120
3	Heat	6	4	2	0	0	0	0	0	20	15	5	3	1	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	3	3	0	0	0	0	0	0	13	5	8	8	0.667	20	37	57	0	1	5	22	23	4	158	74	167	205	26	100	34	185	54	31	7	22.58%	35	10	71.43%	2	204	380	53.68%	178	327	54.43%	129	287	44.95%	460	316	519	143	248	120
4	Wild	6	4	2	0	0	0	0	0	14	10	4	3	2	1	0	0	0	0	0	7	5	2	3	2	1	0	0	0	0	0	7	5	2	8	0.667	14	25	39	0	1	5	22	23	4	120	74	167	205	26	106	33	183	58	25	10	40.00%	29	6	79.31%	0	204	380	53.68%	178	327	54.43%	129	287	44.95%	460	316	519	143	248	120
	Total	20	12	8	0	0	0	0	0	54	44	10	10	4	6	0	0	0	0	0	22	26	-4	10	8	2	0	0	0	0	0	32	18	14	24	0.600	54	96	150	0	2	5	22	23	4	472	74	167	205	26	350	108	831	207	96	34	35.42%	107	27	74.77%	3	204	380	53.68%	178	327	54.43%	129	287	44.95%	460	316	519	143	248	120
	_Since Last GM Reset	20	12	8	0	0	0	0	0	54	44	10	10	4	6	0	0	0	0	0	22	26	-4	10	8	2	0	0	0	0	0	32	18	14	24	0.600	54	96	150	0	2	5	22	23	4	472	74	167	205	26	350	108	831	207	96	34	35.42%	107	27	74.77%	3	204	380	53.68%	178	327	54.43%	129	287	44.95%	460	316	519	143	248	120
	_Vs Conference	17	12	5	0	0	0	0	0	51	33	18	8	4	4	0	0	0	0	0	21	20	1	9	8	1	0	0	0	0	0	30	13	17	24	0.706	51	92	143	0	2	5	22	23	4	410	74	167	205	26	294	96	704	165	83	32	38.55%	91	22	75.82%	3	204	380	53.68%	178	327	54.43%	129	287	44.95%	460	316	519	143	248	120
	_Vs Division	11	8	3	0	0	0	0	0	37	23	14	5	2	3	0	0	0	0	0	14	15	-1	6	6	0	0	0	0	0	0	23	8	15	16	0.727	37	67	104	0	1	5	22	23	4	290	74	167	205	26	188	63	521	107	58	22	37.93%	62	16	74.19%	3	204	380	53.68%	178	327	54.43%	129	287	44.95%	460	316	519	143	248	120

			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
20	24	L3	54	96	150	472	350	108	831	207	0	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	12	8	0	0	0	0	54	44

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
10	4	6	0	0	0	0	22	26

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
10	8	2	0	0	0	0	32	18

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	5	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
96	34	35.42%	107	27	74.77%	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
74	167	205	26	5	22	23	4

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
204	380	53.68%	178	327	54.43%	129	287	44.95%

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
460	316	519	143	248	120

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	Lien
2 - 2026-04-17	6	Barracuda	2	Condors	1	W	X	Sommaire du match
4 - 2026-04-19	14	Barracuda	2	Condors	1	W	X	Sommaire du match
6 - 2026-04-21	22	Condors	3	Barracuda	2	L		Sommaire du match
8 - 2026-04-23	30	Condors	2	Barracuda	5	W		Sommaire du match
10 - 2026-04-25	38	Barracuda	6	Condors	1	W		Sommaire du match
16 - 2026-05-01	59	Barracuda	5	Heat	1	W		Sommaire du match
18 - 2026-05-03	63	Barracuda	2	Heat	0	W		Sommaire du match
20 - 2026-05-05	67	Heat	4	Barracuda	2	L		Sommaire du match
22 - 2026-05-07	71	Heat	3	Barracuda	1	L		Sommaire du match
24 - 2026-05-09	75	Barracuda	6	Heat	4	W		Sommaire du match
26 - 2026-05-11	79	Heat	3	Barracuda	4	W	X	Sommaire du match
30 - 2026-05-15	86	Wild	2	Barracuda	1	L		Sommaire du match
32 - 2026-05-17	88	Wild	1	Barracuda	3	W		Sommaire du match
34 - 2026-05-19	90	Barracuda	1	Wild	3	L		Sommaire du match
36 - 2026-05-21	92	Barracuda	3	Wild	2	W		Sommaire du match
38 - 2026-05-23	94	Wild	2	Barracuda	3	W	X	Sommaire du match
40 - 2026-05-25	96	Barracuda	3	Wild	0	W		Sommaire du match
43 - 2026-05-28	99	Bears	5	Barracuda	1	L		Sommaire du match
44 - 2026-05-29	100	Bears	1	Barracuda	0	L		Sommaire du match
45 - 2026-05-30	101	Barracuda	2	Bears	5	L		Sommaire du match
46 - 2026-05-31	102	Barracuda	-	Bears	-
47 - 2026-06-01	103	Bears	-	Barracuda	-
48 - 2026-06-02	104	Barracuda	-	Bears	-
49 - 2026-06-03	105	Bears	-	Barracuda	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	5000	3000
Prix des billets	35	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
10	0 - 0.00%	0$	0$	8000	110

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	9,875,000$	9,875,000$	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$	4	0$	0$

Barracuda 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

Barracuda 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

Barracuda 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

Barracuda 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

Barracuda 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

	Barracuda
	GP: 20 \| W: 12 \| L: 8 GF: 54 \| GA: 44 \| PP%: 35.42% \| PK%: 74.77% DG: Brandon Aguilar \| Morale : 93 \| Moyenne d’équipe : 63 Prochains matchs #102 vs Bears