Ducks
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Statistiques d’équipe
Calendrier

Centre de jeu
	Griffins 22-15-3, 47pts	2	Sommaire du match	1	Gulls 17-17-6, 40pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
11-8-1	Fiche domicile	10-6-4
11-7-2	Fiche domicile	7-11-2
6-3-1	Derniers 10 matchs	6-1-3
1.75	Buts par match	1.73
1.68	Buts contre par match	2.00
15.35%	Pourcentage en avantage numérique	18.04%
75.71%	Pourcentage en désavantage numérique	77.09%

Gulls
17-17-6, 40pts

Sommaire du match

Thunderbirds
13-19-8, 34pts

Team Stats
W1	Séquence	L1
10-6-4	Fiche domicile	7-10-3
7-11-2	Fiche domicile	6-9-5
6-1-3	Derniers 10 matchs	2-5-3
1.73	Buts par match	1.53
2.00	Buts contre par match	2.08
18.04%	Pourcentage en avantage numérique	17.10%
77.09%	Pourcentage en désavantage numérique	72.88%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 69 1.73 GFG	Tirs pour 678 16.95 Avg	Pourcentage en avantage numérique 18.0% 35 GF	Début de zone offensive 35.6%
Buts contre 80 2.00 GAA	Tirs contre 650 16.25 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 77.1%% 41 GA	Début de la zone défensive 33.1%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Jonathan Mailhot
	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	6
	Équipe Mineure	22
	Limite contact	28 / 250
	Espoirs	42

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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	#	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	Austin Watson	0	X			100.00	93	95	65	73	90	50	88	59	56	50	74	57	25	72	75	68	21	65	0	32	1	775,000$
2	Max Jones	0	X	X		100.00	92	47	80	76	80	54	81	56	25	54	56	62	25	65	65	62	21	65	0	26	2	1,000,000$
3	Dylan Coghlan	0			X	100.00	78	76	82	72	76	60	60	62	25	51	57	69	54	57	57	63	21	66	0	26	1	775,000$
4	Steven Santini	0			X	100.00	82	79	89	67	79	69	75	50	25	39	43	68	41	58	59	56	21	65	0	29	1	775,000$
5	Vladislav Kolyachonok	0			X	100.00	71	43	90	71	73	61	56	59	25	51	48	67	25	53	53	58	21	63	0	23	2	775,000$
6	Chad Ruhwedel	0			X	100.00	70	67	76	72	67	67	71	53	25	46	41	65	39	68	70	55	21	62	0	34	1	775,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	81	68	80	72	78	60	72	57	30	49	53	65	35	62	63	60	21	64

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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	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

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

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4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	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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#	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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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	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Austin Watson	Gulls (ANA)	LW	32	1992-01-13	USA	No	238 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	Yes	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Chad Ruhwedel	Gulls (ANA)	D	34	1990-05-07	USA	No	189 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	Yes	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Dylan Coghlan	Gulls (ANA)	D	26	1998-02-19	CAN	No	208 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	Yes	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Max Jones	Gulls (ANA)	LW/RW	26	1998-02-17	USA	No	216 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	Yes	2	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Steven Santini	Gulls (ANA)	D	29	1995-03-07	USA	No	214 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually	No	Yes	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Vladislav Kolyachonok	Gulls (ANA)	D	23	2001-05-26	BLR	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
6	28.33	210 Lbs	6 ft2	1.33	812,500$

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

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

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

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

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

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

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

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

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , , , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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

	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	Admirals	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0.000	0	0	0	0	0	14	19	33	4	14	160	200	307	22	18	2	8	9	4	0	0.00%	4	1	75.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
2	Americans	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	4	6	0	0	14	19	33	4	8	160	200	307	22	15	5	17	9	3	2	66.67%	6	0	100.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
3	Barracuda	3	2	0	0	1	0	0	0	10	4	6	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	2	2	0	0	0	0	0	0	7	2	5	6	1.000	10	20	30	0	0	14	19	33	4	72	160	200	307	22	51	25	61	22	22	5	22.73%	8	2	75.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
4	Bears	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	1	0.500	1	1	2	0	0	14	19	33	4	17	160	200	307	22	20	6	10	5	2	0	0.00%	5	1	80.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
5	Bruins	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	14	19	33	4	10	160	200	307	22	23	1	83	13	4	0	0.00%	9	2	77.78%	1	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
6	Checkers	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	3	6	9	0	0	14	19	33	4	17	160	200	307	22	20	9	11	11	5	1	20.00%	3	1	66.67%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
7	Comets	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	2	4	6	0	0	14	19	33	4	21	160	200	307	22	11	2	94	9	6	1	16.67%	2	1	50.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
8	Condors	2	2	0	0	0	0	0	0	6	1	5	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	4	1.000	6	12	18	0	1	14	19	33	4	30	160	200	307	22	24	11	41	17	6	3	50.00%	14	1	92.86%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
9	Crunch	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	0	0.000	0	0	0	0	0	14	19	33	4	11	160	200	307	22	18	4	12	14	3	0	0.00%	6	3	50.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
10	Devils	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	0	14	19	33	4	18	160	200	307	22	16	1	18	12	7	2	28.57%	4	1	75.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
11	Eagles	2	0	2	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	1	2	3	0	0	14	19	33	4	21	160	200	307	22	28	15	105	14	10	0	0.00%	10	3	70.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
12	Griffins	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	1	2	3	0	0	14	19	33	4	17	160	200	307	22	13	5	4	10	6	1	16.67%	2	1	50.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
13	Heat	2	0	2	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	3	6	9	0	0	14	19	33	4	30	160	200	307	22	34	15	21	15	9	1	11.11%	8	1	87.50%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
14	Hockey Club	2	0	0	0	1	0	1	0	6	4	2	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	4	1.000	6	10	16	0	0	14	19	33	4	39	160	200	307	22	38	5	49	19	9	1	11.11%	12	4	66.67%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
15	IceHogs	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	14	19	33	4	12	160	200	307	22	21	10	33	10	5	1	20.00%	9	2	77.78%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
16	Marlies	1	0	0	0	0	1	0	0	0	1	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	0	1	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	0	0	0	0	0	14	19	33	4	9	160	200	307	22	17	5	12	12	4	0	0.00%	6	0	100.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
17	Monsters	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	14	19	33	4	17	160	200	307	22	20	9	4	9	3	0	0.00%	2	2	0.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
18	Moose	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	14	19	33	4	16	160	200	307	22	13	8	14	9	4	0	0.00%	7	2	71.43%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
19	Penguins	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	1	0.500	1	1	2	0	0	14	19	33	4	17	160	200	307	22	15	2	0	8	3	1	33.33%	0	0	0%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
20	Phantoms	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	2	3	0	0	14	19	33	4	13	160	200	307	22	18	6	20	14	3	1	33.33%	5	2	60.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
21	Rampage	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	1	2	3	0	0	14	19	33	4	25	160	200	307	22	24	9	112	10	5	0	0.00%	6	2	66.67%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
22	Reign	2	1	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	2	0.500	3	6	9	0	0	14	19	33	4	28	160	200	307	22	29	12	176	19	9	2	22.22%	13	3	76.92%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
23	Rocket	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	1	14	19	33	4	23	160	200	307	22	8	1	25	8	7	2	28.57%	0	0	0%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
24	Sagnéens	2	2	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	4	1.000	5	9	14	0	1	14	19	33	4	38	160	200	307	22	28	9	18	24	11	4	36.36%	4	0	100.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
25	Senators	2	1	1	0	0	0	0	0	2	2	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	2	0.500	2	4	6	0	1	14	19	33	4	35	160	200	307	22	30	10	21	19	9	2	22.22%	8	1	87.50%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
26	Sound Tigers	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	4	6	0	0	14	19	33	4	18	160	200	307	22	17	5	11	7	6	2	33.33%	3	1	66.67%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
27	Stars	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	1	2	3	0	0	14	19	33	4	18	160	200	307	22	8	8	16	16	6	1	16.67%	3	1	66.67%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
28	Thunderbirds	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	2	1.000	2	4	6	0	1	14	19	33	4	24	160	200	307	22	8	3	103	9	8	1	12.50%	4	0	100.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
29	Wild	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	1.000	2	3	5	0	0	14	19	33	4	24	160	200	307	22	16	1	9	8	6	0	0.00%	2	0	100.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
30	Wolf Pack	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	2	4	6	0	0	14	19	33	4	21	160	200	307	22	23	8	25	13	6	1	16.67%	5	2	60.00%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
31	Wolves	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	0	0.000	0	0	0	0	0	14	19	33	4	15	160	200	307	22	26	4	58	9	3	0	0.00%	9	1	88.89%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
	Total	40	14	17	0	2	4	1	2	69	80	-11	20	8	6	0	1	3	1	1	40	36	4	20	6	11	0	1	1	0	1	29	44	-15	40	0.500	69	132	201	0	5	14	19	33	4	678	160	200	307	22	650	216	1191	383	194	35	18.04%	179	41	77.09%	1	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
	_Since Last GM Reset	40	14	17	0	2	4	1	2	69	80	-11	20	8	6	0	1	3	1	1	40	36	4	20	6	11	0	1	1	0	1	29	44	-15	40	0.500	69	132	201	0	5	14	19	33	4	678	160	200	307	22	650	216	1191	383	194	35	18.04%	179	41	77.09%	1	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
	_Vs Conference	23	8	11	0	2	1	1	0	41	44	-3	10	3	4	0	1	1	1	0	19	17	2	13	5	7	0	1	0	0	0	22	27	-5	23	0.500	41	78	119	0	2	14	19	33	4	399	160	200	307	22	371	139	725	211	115	19	16.52%	111	24	78.38%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247
	_Vs Division	13	7	5	0	2	0	1	0	29	23	6	6	3	2	0	1	0	1	0	15	10	5	7	4	3	0	1	0	0	0	14	13	1	20	0.769	29	57	86	0	2	14	19	33	4	234	160	200	307	22	203	78	469	115	66	16	24.24%	58	9	84.48%	0	308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%	1052	767	902	275	481	247

			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
40	40	W1	69	132	201	678	650	216	1191	383	0	5

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	14	17	2	4	1	2	69	80

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	8	6	1	3	1	1	40	36

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	6	11	1	1	0	1	29	44

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	1	0	2	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
194	35	18.04%	179	41	77.09%	1

Tirs en 1e période	Tirs en 2e période	Tirs en 3e période	Tirs en 4e période	Buts en 1e période	Buts en 2e période	Buts en 3e période	Buts en 4e période
160	200	307	22	14	19	33	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
308	613	50.24%	278	570	48.77%	280	537	52.14%

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
1052	767	902	275	481	247

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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 - 2025-10-05	11	Reign	1	Gulls	2	W			Sommaire du match
2 - 2025-10-06	31	Gulls	3	Condors	0	W			Sommaire du match
4 - 2025-10-08	42	Eagles	1	Gulls	0	L			Sommaire du match
5 - 2025-10-09	50	Gulls	1	Phantoms	3	L			Sommaire du match
6 - 2025-10-10	66	Gulls	3	Barracuda	1	W			Sommaire du match
7 - 2025-10-11	89	Americans	1	Gulls	2	W			Sommaire du match
9 - 2025-10-13	111	Gulls	2	Wild	1	W			Sommaire du match
11 - 2025-10-15	122	Barracuda	2	Gulls	3	W	X		Sommaire du match
12 - 2025-10-16	137	Condors	1	Gulls	3	W			Sommaire du match
14 - 2025-10-18	157	Gulls	0	Wolves	4	L			Sommaire du match
16 - 2025-10-20	170	Gulls	0	Senators	2	L			Sommaire du match
17 - 2025-10-21	181	Gulls	1	Bears	2	L	X	X	Sommaire du match
18 - 2025-10-22	192	Monsters	4	Gulls	2	L			Sommaire du match
19 - 2025-10-23	209	Devils	2	Gulls	3	W			Sommaire du match
20 - 2025-10-24	229	Comets	3	Gulls	2	L	X		Sommaire du match
21 - 2025-10-25	245	Gulls	1	Rampage	5	L			Sommaire du match
23 - 2025-10-27	262	Gulls	1	Eagles	2	L			Sommaire du match
25 - 2025-10-29	280	Sound Tigers	1	Gulls	2	W			Sommaire du match
26 - 2025-10-30	299	IceHogs	3	Gulls	1	L			Sommaire du match
27 - 2025-10-31	312	Gulls	0	Admirals	2	L			Sommaire du match
29 - 2025-11-02	330	Bruins	3	Gulls	2	L			Sommaire du match
30 - 2025-11-03	351	Gulls	1	Reign	4	L			Sommaire du match
31 - 2025-11-04	361	Gulls	1	Stars	2	L			Sommaire du match
32 - 2025-11-05	377	Sagnéens	0	Gulls	3	W			Sommaire du match
33 - 2025-11-06	395	Gulls	0	Crunch	3	L			Sommaire du match
34 - 2025-11-07	408	Heat	3	Gulls	2	L			Sommaire du match
36 - 2025-11-09	425	Gulls	3	Hockey Club	2	W	X		Sommaire du match
37 - 2025-11-10	437	Gulls	1	Heat	2	L			Sommaire du match
38 - 2025-11-11	451	Moose	2	Gulls	1	L			Sommaire du match
39 - 2025-11-12	469	Gulls	1	Penguins	2	L	X		Sommaire du match
40 - 2025-11-13	479	Hockey Club	2	Gulls	3	W	X	X	Sommaire du match
41 - 2025-11-14	500	Senators	0	Gulls	2	W			Sommaire du match
42 - 2025-11-15	505	Gulls	2	Sagnéens	1	W			Sommaire du match
43 - 2025-11-16	525	Gulls	2	Wolf Pack	5	L			Sommaire du match
44 - 2025-11-17	539	Rocket	0	Gulls	3	W			Sommaire du match
46 - 2025-11-19	561	Gulls	4	Barracuda	1	W			Sommaire du match
47 - 2025-11-20	574	Checkers	4	Gulls	3	L	X	X	Sommaire du match
50 - 2025-11-23	597	Marlies	1	Gulls	0	L	X		Sommaire du match
52 - 2025-11-25	617	Griffins	2	Gulls	1	L	X		Sommaire du match
53 - 2025-11-26	626	Gulls	2	Thunderbirds	0	W			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	5000	3000
Prix des billets	40	20
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
0	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
4,892,253$	4,875,000$	4,875,000$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	4,892,253$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	88,636$	0$

Gulls 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

Gulls 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

Gulls 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

Gulls 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

Gulls 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

	Gulls
	GP: 40 \| W: 17 \| L: 17 \| OTL: 6 \| P: 40 GF: 69 \| GA: 80 \| PP%: 18.04% \| PK%: 77.09% DG: Jonathan Mailhot \| Morale : 59 \| Moyenne d’équipe : 64