Golden Knights
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Calendrier

Centre de jeu
	Wolves 20-16-4, 44pts	1	Sommaire du match	2	Monsters 27-11-2, 56pts

Team Stats
W1	Séquence	W4
13-6-1	Fiche domicile	11-8-1
7-10-3	Fiche domicile	16-3-1
5-4-1	Derniers 10 matchs	8-2-0
1.88	Buts par match	2.20
1.85	Buts contre par match	1.63
21.74%	Pourcentage en avantage numérique	30.51%
73.80%	Pourcentage en désavantage numérique	80.15%

Griffins
22-15-3, 47pts

Sommaire du match

Wolves
20-16-4, 44pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
11-8-1	Fiche domicile	13-6-1
11-7-2	Fiche domicile	7-10-3
6-3-1	Derniers 10 matchs	5-4-1
1.75	Buts par match	1.88
1.68	Buts contre par match	1.85
15.35%	Pourcentage en avantage numérique	21.74%
75.71%	Pourcentage en désavantage numérique	73.80%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 75 1.88 GFG	Tirs pour 638 15.95 Avg	Pourcentage en avantage numérique 21.7% 40 GF	Début de zone offensive 32.8%
Buts contre 74 1.85 GAA	Tirs contre 647 16.18 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 73.8%% 49 GA	Début de la zone défensive 34.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Philippe Fradette
	Entraîneur	Rob Blake
	Division	Centrale
	Conférence	Conference Ouest
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	11,000
	Assistance	0
	Billets de saison	2,200
Informations de la formation
	Équipe Pro	5
	Équipe Mineure	22
	Limite contact	27 / 250
	Espoirs	25

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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	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	Nikita Prishchepov (R)	0	X		100.00	73	71	78	70	71	72	76	58	73	54	57	62	54	44	44	61	65	66	0	20	3	806,667$
2	Ryan Green (R)	0	X		100.00	48	41	57	59	51	58	54	64	60	56	57	55	48	50	50	1	4	56	0	20	2	950,000$
3	Ilya Solovyov (R)	0		X	100.00	79	77	83	67	77	73	79	53	25	49	43	64	41	45	45	57	65	66	0	24	2	775,000$
4	Maxwell Crozier (R)	0		X	100.00	70	74	61	69	74	70	73	59	25	51	52	61	49	45	46	59	65	64	0	24	1	867,500$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE				100.00	68	66	70	66	68	68	71	59	46	53	52	61	48	46	46	45	50	63

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Priority	Type	Description
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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 gardien	#	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Nico Daws	0	100.00	50	54	68	84	48	51	50	55	50	50	30	49	49	51	75	49	0	23	2	812,500$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE		100.00	50	54	68	84	48	51	50	55	50	50	30	49	49	51	75	49

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Rob Blake	50	50	50	50	50	50	50	CAN	56	6	1,000,000$

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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.
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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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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	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
Ilya Solovyov	Wolves (VGK)	D	24	2000-07-20	BLR	Yes	208 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Maxwell Crozier	Wolves (VGK)	D	24	2000-04-19	CAN	Yes	198 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually	No	No	1		False	False	Pro & Farm	867,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nico Daws	Wolves (VGK)	G	23	2000-12-22	GER	No	205 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	812,500$	0$	0$	No	812,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	812,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Nikita Prishchepov	Wolves (VGK)	C	20	2004-02-20	RUS	Yes	194 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	806,667$	0$	0$	No	806,667$	806,667$	-	-	-	-	-	-	-	806,667$	806,667$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ryan Green	Wolves (VGK)	C	20	2003-10-21	NA	Yes	174 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect	No	No	2	2025-11-14	False	False	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
5	22.20	196 Lbs	6 ft2	2.00	842,333$

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
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	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	2	1	1	0	0	0	0	0	5	4	1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.500	5	9	14	0	0	14	24	34	3	24	129	223	272	21	32	9	19	19	10	3	30.00%	7	3	57.14%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
2	Americans	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	24	34	3	22	129	223	272	21	13	4	18	7	7	1	14.29%	4	0	100.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
3	Barracuda	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	2	1.000	4	5	9	0	0	14	24	34	3	15	129	223	272	21	24	7	30	8	1	1	100.00%	7	1	85.71%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
4	Bears	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	1	2	3	0	1	14	24	34	3	7	129	223	272	21	17	8	20	13	2	1	50.00%	5	0	100.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
5	Bruins	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	1.000	4	8	12	0	0	14	24	34	3	18	129	223	272	21	15	5	22	6	4	3	75.00%	6	0	100.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
6	Checkers	1	0	0	0	1	0	0	0	2	1	1	1	0	0	0	1	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	24	34	3	24	129	223	272	21	6	2	66	15	12	1	8.33%	3	1	66.67%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
7	Comets	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	0	14	24	34	3	11	129	223	272	21	19	0	14	6	5	1	20.00%	7	1	85.71%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
8	Condors	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	1	2	3	0	0	14	24	34	3	17	129	223	272	21	18	6	12	12	3	1	33.33%	6	1	83.33%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
9	Crunch	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	24	34	3	20	129	223	272	21	12	4	20	9	4	0	0.00%	5	2	60.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
10	Devils	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	24	34	3	10	129	223	272	21	24	3	21	7	3	0	0.00%	8	2	75.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
11	Eagles	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	24	34	3	14	129	223	272	21	16	3	12	9	11	0	0.00%	6	3	50.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
12	Griffins	2	1	1	0	0	0	0	0	2	2	0	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	0.500	2	4	6	0	1	14	24	34	3	25	129	223	272	21	19	9	50	19	9	1	11.11%	5	0	100.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
13	Gulls	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	7	11	0	1	14	24	34	3	26	129	223	272	21	15	4	56	8	9	1	11.11%	3	0	100.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
14	Heat	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	14	24	34	3	25	129	223	272	21	17	4	66	11	7	3	42.86%	3	1	66.67%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
15	Hockey Club	2	0	1	0	0	1	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	1	0.250	1	2	3	0	0	14	24	34	3	29	129	223	272	21	21	8	90	18	6	1	16.67%	10	2	80.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
16	IceHogs	2	2	0	0	0	0	0	0	8	2	6	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	4	1.000	8	15	23	0	0	14	24	34	3	32	129	223	272	21	30	13	50	18	12	7	58.33%	5	2	60.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
17	Marlies	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	1	2	3	0	1	14	24	34	3	20	129	223	272	21	12	7	24	11	3	1	33.33%	2	0	100.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
18	Monsters	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	24	34	3	18	129	223	272	21	23	9	18	9	4	0	0.00%	5	2	60.00%	1	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
19	Moose	2	0	2	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	3	6	9	0	0	14	24	34	3	27	129	223	272	21	35	11	121	18	7	2	28.57%	13	5	61.54%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
20	Penguins	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	4	6	0	1	14	24	34	3	13	129	223	272	21	12	9	9	9	7	2	28.57%	2	0	100.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
21	Phantoms	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	24	34	3	15	129	223	272	21	12	2	11	6	4	1	25.00%	3	1	66.67%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
22	Rampage	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	0.500	5	10	15	0	0	14	24	34	3	30	129	223	272	21	54	11	30	15	7	2	28.57%	10	6	40.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
23	Reign	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	1.000	3	6	9	0	0	14	24	34	3	8	129	223	272	21	20	7	35	10	5	2	40.00%	10	1	90.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
24	Rocket	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	10	15	0	0	14	24	34	3	19	129	223	272	21	11	2	15	15	5	1	20.00%	5	1	80.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
25	Sagnéens	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	1	0	0	0	1	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	24	34	3	19	129	223	272	21	14	7	6	8	7	2	28.57%	3	1	66.67%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
26	Senators	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	24	34	3	18	129	223	272	21	20	5	39	6	4	0	0.00%	2	1	50.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
27	Sound Tigers	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	24	34	3	18	129	223	272	21	12	1	14	8	3	0	0.00%	7	2	71.43%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
28	Stars	2	0	2	0	0	0	0	0	0	3	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0.000	0	0	0	0	0	14	24	34	3	31	129	223	272	21	34	6	36	16	6	0	0.00%	8	3	62.50%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
29	Thunderbirds	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	24	34	3	12	129	223	272	21	14	8	4	7	2	0	0.00%	2	0	100.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
30	Wild	3	1	0	0	0	2	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	2	0	0	0	0	2	0	0	3	5	-2	4	0.667	4	8	12	0	1	14	24	34	3	50	129	223	272	21	44	13	190	29	13	1	7.69%	15	3	80.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
31	Wolf Pack	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	24	34	3	21	129	223	272	21	32	9	120	18	2	1	50.00%	10	4	60.00%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
	Total	40	17	16	0	2	3	1	1	75	74	1	20	11	6	0	2	0	0	1	39	29	10	20	6	10	0	0	3	1	0	36	45	-9	44	0.550	75	143	218	0	6	14	24	34	3	638	129	223	272	21	647	196	1238	370	184	40	21.74%	187	49	73.80%	1	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
	_Since Last GM Reset	40	17	16	0	2	3	1	1	75	74	1	20	11	6	0	2	0	0	1	39	29	10	20	6	10	0	0	3	1	0	36	45	-9	44	0.550	75	143	218	0	6	14	24	34	3	638	129	223	272	21	647	196	1238	370	184	40	21.74%	187	49	73.80%	1	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
	_Vs Conference	24	9	9	0	1	3	1	1	49	47	2	13	5	6	0	1	0	0	1	23	23	0	11	4	3	0	0	3	1	0	26	24	2	26	0.542	49	92	141	0	3	14	24	34	3	372	129	223	272	21	393	118	803	218	113	27	23.89%	111	32	71.17%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240
	_Vs Division	16	6	7	0	0	2	0	0	28	35	-7	8	3	4	0	0	0	0	0	10	17	-7	8	3	3	0	0	2	0	0	18	18	0	14	0.438	28	54	82	0	1	14	24	34	3	237	129	223	272	21	266	74	548	142	72	16	22.22%	74	27	63.51%	0	285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%	983	706	960	277	475	240

			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	44	W1	75	143	218	638	647	196	1238	370	0	6

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	17	16	2	3	1	1	75	74

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	11	6	2	0	0	1	39	29

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	6	10	0	3	1	0	36	45

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	4	0	1	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
184	40	21.74%	187	49	73.80%	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
129	223	272	21	14	24	34	3

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
285	565	50.44%	289	588	49.15%	280	568	49.30%

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
983	706	960	277	475	240

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
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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.
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	4	Phantoms	1	Wolves	2	W			Sommaire du match
3 - 2025-10-07	34	Wolves	1	Hockey Club	2	L	X		Sommaire du match
4 - 2025-10-08	45	Wolves	1	Wild	2	L	X		Sommaire du match
5 - 2025-10-09	52	Moose	3	Wolves	2	L			Sommaire du match
6 - 2025-10-10	78	Wolves	0	Devils	3	L			Sommaire du match
7 - 2025-10-11	85	IceHogs	1	Wolves	3	W			Sommaire du match
9 - 2025-10-13	110	Wolves	1	Moose	4	L			Sommaire du match
11 - 2025-10-15	114	Sagnéens	2	Wolves	3	W	X		Sommaire du match
13 - 2025-10-17	143	Wolves	0	Sound Tigers	2	L			Sommaire du match
14 - 2025-10-18	157	Gulls	0	Wolves	4	W			Sommaire du match
16 - 2025-10-20	172	Condors	2	Wolves	1	L	X	X	Sommaire du match
17 - 2025-10-21	191	Wolves	1	Wolf Pack	5	L			Sommaire du match
18 - 2025-10-22	206	Checkers	1	Wolves	2	W	X		Sommaire du match
19 - 2025-10-23	219	Wolves	3	Reign	1	W			Sommaire du match
20 - 2025-10-24	234	Heat	2	Wolves	4	W			Sommaire du match
21 - 2025-10-25	252	Bears	0	Wolves	1	W			Sommaire du match
23 - 2025-10-27	268	Wolves	5	Admirals	3	W			Sommaire du match
26 - 2025-10-30	290	Admirals	1	Wolves	0	L			Sommaire du match
27 - 2025-10-31	308	Wolves	4	Barracuda	3	W	X	X	Sommaire du match
28 - 2025-11-01	326	Eagles	4	Wolves	2	L			Sommaire du match
29 - 2025-11-02	342	Wolves	3	Rampage	1	W			Sommaire du match
30 - 2025-11-03	355	Penguins	0	Wolves	2	W			Sommaire du match
32 - 2025-11-05	384	Wolves	0	Thunderbirds	2	L			Sommaire du match
33 - 2025-11-06	389	Rampage	6	Wolves	2	L			Sommaire du match
34 - 2025-11-07	403	Wolves	2	Senators	1	W			Sommaire du match
35 - 2025-11-08	416	Wolves	0	Stars	2	L			Sommaire du match
36 - 2025-11-09	427	Marlies	0	Wolves	1	W			Sommaire du match
37 - 2025-11-10	450	Wolves	1	Griffins	2	L			Sommaire du match
38 - 2025-11-11	462	Comets	1	Wolves	3	W			Sommaire du match
40 - 2025-11-13	484	Wolves	1	Americans	2	L			Sommaire du match
41 - 2025-11-14	495	Stars	1	Wolves	0	L			Sommaire du match
42 - 2025-11-15	517	Rocket	3	Wolves	5	W			Sommaire du match
43 - 2025-11-16	529	Wolves	4	Bruins	1	W			Sommaire du match
45 - 2025-11-18	548	Wolves	1	Crunch	3	L			Sommaire du match
46 - 2025-11-19	554	Hockey Club	1	Wolves	0	L			Sommaire du match
47 - 2025-11-20	576	Wolves	2	Wild	3	L	X		Sommaire du match
49 - 2025-11-22	591	Wild	0	Wolves	1	W			Sommaire du match
50 - 2025-11-23	605	Wolves	5	IceHogs	1	W			Sommaire du match
52 - 2025-11-25	619	Wolves	1	Monsters	2	L			Sommaire du match
53 - 2025-11-26	627	Griffins	0	Wolves	1	W			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	6000	5000
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
0	0 - 0.00%	0$	0$	11000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
4,258,952$	4,211,667$	4,211,667$	1,000,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	4,258,952$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	76,576$	0$

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

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

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

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

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

	Wolves
	GP: 40 \| W: 20 \| L: 16 \| OTL: 4 \| P: 44 GF: 75 \| GA: 74 \| PP%: 21.74% \| PK%: 73.80% DG: Philippe Fradette \| Morale : 69 \| Moyenne d’équipe : 60