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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Wild 10-10-0, 20pts	2	Sommaire du match	3	Barracuda 12-8-0, 24pts

Team Stats
L1	Séquence	L3
4-5-0	Fiche domicile	4-6-0
6-5-0	Fiche domicile	8-2-0
4-4-2	Derniers 10 matchs	5-5-0
1.95	Buts par match	2.70
1.80	Buts contre par match	2.20
17.20%	Pourcentage en avantage numérique	35.42%
76.19%	Pourcentage en désavantage numérique	74.77%

Barracuda
12-8-0, 24pts

Sommaire du match

Wild
10-10-0, 20pts

Team Stats
L3	Séquence	L1
4-6-0	Fiche domicile	4-5-0
8-2-0	Fiche domicile	6-5-0
5-5-0	Derniers 10 matchs	4-4-2
2.70	Buts par match	1.95
2.20	Buts contre par match	1.80
35.42%	Pourcentage en avantage numérique	17.20%
74.77%	Pourcentage en désavantage numérique	76.19%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 39 1.95 GFG	Tirs pour 373 18.65 Avg	Pourcentage en avantage numérique 17.2% 16 GF	Début de zone offensive 35.1%
Buts contre 36 1.80 GAA	Tirs contre 323 16.15 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 76.2%% 20 GA	Début de la zone défensive 34.6%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Nicolas Drapeau
	Division	Centrale
	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	19
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	39 / 250
	Espoirs	62

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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	Conor Geekie (R)	0	X				100.00	84	45	90	78	78	62	93	64	51	61	68	65	25	49	49	69	75	72	0	20	3	886,667$
2	Ethan Cardwell (R)	0			X		100.00	71	66	81	72	66	80	85	62	50	64	57	62	54	44	44	64	75	68	0	22	3	867,500$
3	Arshdeep Bains (R)	0		X			100.00	78	43	99	77	67	57	78	65	56	50	58	61	25	45	45	62	75	67	0	23	3	816,667$
4	Joakim Kemell (R)	0			X		100.00	71	66	82	67	66	78	83	62	50	57	63	62	60	44	44	64	75	67	0	20	3	886,667$
5	Dylan Duke (R)	0		X			100.00	68	63	78	70	63	75	79	61	50	57	61	60	58	44	44	63	75	66	0	21	3	867,500$
6	Nils Hoglander	0		X			100.00	76	43	87	79	65	62	89	64	25	69	60	61	25	66	67	67	75	66	0	23	4	1,100,000$
7	Fabian Lysell (R)	0			X		100.00	63	41	85	73	66	65	80	65	25	63	58	59	25	45	45	63	75	63	0	21	3	863,333$
8	Givani Smith	0			X		100.00	80	99	63	75	81	45	46	61	25	50	55	68	25	61	62	60	75	60	0	26	2	800,000$
9	Owen Pickering (R)	0				X	100.00	65	43	91	69	78	65	89	61	25	47	48	79	25	46	46	61	75	68	0	20	3	886,667$
10	William Lagesson	0				X	100.00	78	78	78	68	78	52	53	53	25	43	46	67	44	57	57	55	75	61	0	28	2	775,000$
Rayé
1	Luca Del Bel Belluz (R)	0	X				100.00	61	41	99	68	69	66	91	65	76	79	64	64	25	45	45	68	50	70	0	20	3	859,999$
2	Angus Crookshank (R)	0		X			100.00	70	65	83	74	65	81	86	63	50	56	65	62	62	45	45	66	50	69	0	25	3	775,000$
3	Stephen Halliday (R)	0	X				100.00	58	61	62	58	61	57	59	61	68	69	63	66	61	50	50	61	50	62	0	22	1	950,000$
4	Matvei Gridin (R)	0			X		100.00	59	54	55	58	56	54	51	58	33	68	67	67	54	50	50	74	45	59	0	18	3	975,000$
5	Bogdan Trineyev (R)	0			X		100.00	59	51	54	58	57	54	60	59	33	64	61	59	60	50	50	68	50	58	0	22	2	900,000$
6	Luca Pinelli (R)	0	X				100.00	51	54	57	59	56	51	52	54	64	61	64	58	54	50	50	58	50	57	0	19	3	846,666$
7	Oscar Fisker Molgaard (R)	0	X				100.00	54	58	57	52	54	59	56	52	33	67	64	62	54	50	50	74	50	57	0	19	3	891,666$

	MOYENNE D’ÉQUIPE						100.00	67	57	77	68	66	63	72	61	43	60	60	64	43	49	50	65	64	64

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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	Tristan Lennox (R)	0	100.00	44	42	53	78	45	89	45	49	90	81	45	44	44	61	80	57	0	21	3	867,500$
2	Nikita Tolopilo (R)	0	100.00	52	52	65	94	51	56	54	58	57	56	30	44	44	55	80	52	0	24	3	950,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE		100.00	48	47	59	86	48	73	50	54	74	69	38	44	44	58	80	55

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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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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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
Angus Crookshank	Wild (MIN)	LW	25	1999-10-02	CAN	Yes	183 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	3	2026-04-24	False	False	Pro & Farm	775,000$	63,265$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Arshdeep Bains	Wild (MIN)	LW	23	2001-01-09	CAN	Yes	184 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	3	2026-04-22	False	False	Pro & Farm	816,667$	66,667$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Bogdan Trineyev	Wild (MIN)	RW	22	2002-03-04	RUS	Yes	198 Lbs	6 ft3	No	No	Prospect	No	No	2	2026-04-22	False	False	Pro & Farm	900,000$	73,469$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Conor Geekie	Wild (MIN)	C	20	2004-05-05	CAN	Yes	207 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	886,667$	72,381$	0$	0$	No	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dylan Duke	Wild (MIN)	LW	21	2003-03-04	USA	Yes	177 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	867,500$	70,816$	0$	0$	No	867,500$	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	867,500$	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ethan Cardwell	Wild (MIN)	RW	22	2002-08-30	CAN	Yes	180 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	867,500$	70,816$	0$	0$	No	867,500$	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	867,500$	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Fabian Lysell	Wild (MIN)	RW	21	2003-01-19	SWE	Yes	181 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	863,333$	70,476$	0$	0$	No	863,333$	863,333$	-	-	-	-	-	-	-	863,333$	863,333$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Givani Smith	Wild (MIN)	RW	26	1998-02-27	CAN	No	214 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	2026-04-23	False	False	Pro & Farm	800,000$	65,306$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Joakim Kemell	Wild (MIN)	RW	20	2004-04-27	FIN	Yes	182 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	886,667$	72,381$	0$	0$	No	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Luca Del Bel Belluz	Wild (MIN)	C	20	2003-11-10	CAN	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	859,999$	70,204$	0$	0$	No	859,999$	859,999$	-	-	-	-	-	-	-	859,999$	859,999$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Luca Pinelli	Wild (MIN)	C	19	2005-04-05	NA	Yes	176 Lbs	5 ft9	No	No	Prospect	No	No	3	2026-02-23	False	False	Pro & Farm	846,666$	69,116$	0$	0$	No	846,666$	846,666$	-	-	-	-	-	-	-	846,666$	846,666$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Matvei Gridin	Wild (MIN)	RW	18	2006-05-01	NA	Yes	182 Lbs	6 ft1	No	No	Prospect	No	No	3	2026-04-23	False	False	Pro & Farm	975,000$	79,592$	0$	0$	No	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Nikita Tolopilo	Wild (MIN)	G	24	2000-04-06	BLR	Yes	229 Lbs	6 ft6	No	No	N/A	No	No	3	2026-04-24	False	False	Pro & Farm	950,000$	77,551$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nils Hoglander	Wild (MIN)	LW	23	2000-12-20	SWE	No	185 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	4	2026-04-23	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	89,796$	0$	0$	No	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$	-	-	-	-	-	-	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Oscar Fisker Molgaard	Wild (MIN)	C	19	2005-02-18	DEN	Yes	168 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect	No	No	3	2026-02-23	False	False	Pro & Farm	891,666$	72,789$	0$	0$	No	891,666$	891,666$	-	-	-	-	-	-	-	891,666$	891,666$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Owen Pickering	Wild (MIN)	D	20	2004-01-27	CAN	Yes	200 Lbs	6 ft5	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	886,667$	72,381$	0$	0$	No	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	886,667$	886,667$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Stephen Halliday	Wild (MIN)	C	22	2002-07-02	CAN	Yes	100 Lbs	4 ft0	No	No	Prospect	No	No	1	2026-04-22	False	False	Pro & Farm	950,000$	77,551$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Tristan Lennox	Wild (MIN)	G	21	2002-10-21	CAN	Yes	193 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	867,500$	70,816$	0$	0$	No	867,500$	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	867,500$	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
William Lagesson	Wild (MIN)	D	28	1996-02-22	SWE	No	211 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	2026-04-22	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
19	21.79	186 Lbs	5 ft11	2.79	882,412$

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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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	Barracuda	6	2	4	0	0	0	0	0	10	14	-4	3	1	2	0	0	0	0	0	5	7	-2	3	1	2	0	0	0	0	0	5	7	-2	4	0.333	10	19	29	0	0	12	11	15	1	106	114	101	144	14	120	44	293	46	29	6	20.69%	25	10	60.00%	0	160	310	51.61%	153	305	50.16%	152	267	56.93%	565	422	414	143	256	127
2	Moose	7	4	3	0	0	0	0	0	11	9	2	3	1	2	0	0	0	0	0	3	5	-2	4	3	1	0	0	0	0	0	8	4	4	8	0.571	11	20	31	0	2	12	11	15	1	108	114	101	144	14	98	33	232	57	35	6	17.14%	31	3	90.32%	0	160	310	51.61%	153	305	50.16%	152	267	56.93%	565	422	414	143	256	127
3	Rampage	7	4	3	0	0	0	0	0	18	13	5	3	2	1	0	0	0	0	0	7	7	0	4	2	2	0	0	0	0	0	11	6	5	8	0.571	18	34	52	0	2	12	11	15	1	159	114	101	144	14	105	33	241	67	29	4	13.79%	28	7	75.00%	0	160	310	51.61%	153	305	50.16%	152	267	56.93%	565	422	414	143	256	127
	Total	20	10	10	0	0	0	0	0	39	36	3	9	4	5	0	0	0	0	0	15	19	-4	11	6	5	0	0	0	0	0	24	17	7	20	0.500	39	73	112	0	4	12	11	15	1	373	114	101	144	14	323	110	766	170	93	16	17.20%	84	20	76.19%	0	160	310	51.61%	153	305	50.16%	152	267	56.93%	565	422	414	143	256	127
	_Since Last GM Reset	20	10	10	0	0	0	0	0	39	36	3	9	4	5	0	0	0	0	0	15	19	-4	11	6	5	0	0	0	0	0	24	17	7	20	0.500	39	73	112	0	4	12	11	15	1	373	114	101	144	14	323	110	766	170	93	16	17.20%	84	20	76.19%	0	160	310	51.61%	153	305	50.16%	152	267	56.93%	565	422	414	143	256	127
	_Vs Conference	20	10	10	0	0	0	0	0	39	36	3	9	4	5	0	0	0	0	0	15	19	-4	11	6	5	0	0	0	0	0	24	17	7	20	0.500	39	73	112	0	4	12	11	15	1	373	114	101	144	14	323	110	766	170	93	16	17.20%	84	20	76.19%	0	160	310	51.61%	153	305	50.16%	152	267	56.93%	565	422	414	143	256	127
	_Vs Division	14	8	6	0	0	0	0	0	29	22	7	6	3	3	0	0	0	0	0	10	12	-2	8	5	3	0	0	0	0	0	19	10	9	16	0.571	29	54	83	0	4	12	11	15	1	267	114	101	144	14	203	66	473	124	64	10	15.63%	59	10	83.05%	0	160	310	51.61%	153	305	50.16%	152	267	56.93%	565	422	414	143	256	127

			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	20	L1	39	73	112	373	323	110	766	170	0	4

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	10	10	0	0	0	0	39	36

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	4	5	0	0	0	0	15	19

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
11	6	5	0	0	0	0	24	17

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	4	0	2	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
93	16	17.20%	84	20	76.19%	0

Tirs en 1e période	Tirs en 2e période	Tirs en 3e période	Tirs en 4e période	Buts en 1e période	Buts en 2e période	Buts en 3e période	Buts en 4e période
114	101	144	14	12	11	15	1

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
160	310	51.61%	153	305	50.16%	152	267	56.93%

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
565	422	414	143	256	127

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	8	Wild	1	Moose	2	L	X	Sommaire du match
4 - 2026-04-19	16	Wild	3	Moose	1	W		Sommaire du match
6 - 2026-04-21	24	Moose	3	Wild	1	L		Sommaire du match
8 - 2026-04-23	32	Moose	0	Wild	1	W		Sommaire du match
10 - 2026-04-25	40	Wild	2	Moose	0	W		Sommaire du match
12 - 2026-04-27	48	Moose	2	Wild	1	L	X	Sommaire du match
14 - 2026-04-29	56	Wild	2	Moose	1	W		Sommaire du match
16 - 2026-05-01	60	Wild	2	Rampage	0	W		Sommaire du match
18 - 2026-05-03	64	Wild	2	Rampage	3	L		Sommaire du match
20 - 2026-05-05	68	Rampage	1	Wild	2	W		Sommaire du match
22 - 2026-05-07	72	Rampage	1	Wild	2	W	X	Sommaire du match
24 - 2026-05-09	76	Wild	2	Rampage	3	L	X	Sommaire du match
26 - 2026-05-11	80	Rampage	5	Wild	3	L		Sommaire du match
28 - 2026-05-13	84	Wild	5	Rampage	0	W		Sommaire du match
30 - 2026-05-15	86	Wild	2	Barracuda	1	W		Sommaire du match
32 - 2026-05-17	88	Wild	1	Barracuda	3	L		Sommaire du match
34 - 2026-05-19	90	Barracuda	1	Wild	3	W		Sommaire du match
36 - 2026-05-21	92	Barracuda	3	Wild	2	L		Sommaire du match
38 - 2026-05-23	94	Wild	2	Barracuda	3	L	X	Sommaire du match
40 - 2026-05-25	96	Barracuda	3	Wild	0	L		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	5000	3000
Prix des billets	38	16
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
11	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$	16,765,832$	16,765,832$	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$

Wild 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

Wild 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

Wild 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

Wild 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

Wild 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

	Wild
	GP: 20 \| W: 10 \| L: 10 GF: 39 \| GA: 36 \| PP%: 17.20% \| PK%: 76.19% DG: Nicolas Drapeau \| Morale : 83 \| Moyenne d’équipe : 63