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Statistiques d’équipe

Informations de l'équipe
	Directeur général	Martin Landry
	Division	Division 5
	Conférence	Conference 2
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance
	Billets de saison	0
Informations de la formation
	Équipe Pro	15
	Équipe Mineure	22
	Limite contact	37 / 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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	William Carrier		X			100.00	86	52	87	73	77	76	51	64	57	53	68	59	50	78	66	0	40	69		0	30	2	1,000,000$
2	Josh Doan (R)			X		100.00	53	50	90	63	67	77	30	55	38	64	70	58	41	56	71	0	40	67		0	22	3	925,000$
3	Joel Kiviranta		X			100.00	66	51	89	68	62	70	71	55	50	61	58	66	51	70	61	0	40	66	N	0	28	1	775,000$
4	Karson Kuhlman	X				100.00	61	51	90	73	58	60	55	56	45	50	54	66	48	72	61	0	40	64		0	29	2	700,000$
5	Anders Bjork		X			100.00	51	52	64	73	65	60	55	64	45	55	53	54	40	73	85	0	40	63		0	28	3	1,800,000$
6	Nathan Smith	X				100.00	60	50	63	73	62	60	55	55	45	50	50	52	30	63	51	0	40	60		0	26	1	775,000$
7	Callahan Burke	X				100.00	80	50	90	63	58	72	30	55	37	50	50	50	30	63	55	0	40	59		0	27	5	775,000$
8	Ondrej Pavel (R)	X				100.00	51	50	63	63	74	71	30	55	47	50	50	53	30	58	54	0	40	59	N	0	24	5	870,000$
9	Anton Blidh		X			100.00	57	50	55	63	69	70	30	55	37	50	50	50	30	77	56	0	40	58		0	29	3	750,000$
10	Henrik Haapala			X		100.00	44	45	55	73	51	60	55	55	30	50	50	50	30	54	62	0	40	57		0	30	1	925,000$
11	Nikolai Knyzhov				X	100.00	59	50	74	63	80	83	30	55	35	51	51	66	32	68	59	0	40	65		0	26	3	830,000$
12	Lawrence Pilut				X	100.00	47	50	90	73	63	60	55	55	35	54	52	59	30	72	59	0	40	63		0	29	2	925,000$
13	Roland McKeown				X	100.00	49	50	55	73	69	60	55	55	31	50	50	54	30	73	54	0	40	61		0	28	2	750,000$
14	Nicolas Beaudin				X	100.00	39	50	90	73	58	60	55	55	30	50	50	50	30	63	47	0	40	58		0	25	2	832,500$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	57	50	75	69	65	67	47	56	40	53	54	56	36	67	60	0	40	62

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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 gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Jett Alexander	100.00	63	30	65	90	55	55	56	67	50	52	50	57	53	0	40	59	0	25	2	750,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	63	30	65	90	55	55	56	67	50	52	50	57	53	0	40	59

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

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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.
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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	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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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.
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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	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
Anders Bjork	Wranglers (NE )	LW	28	1996-08-05	CAN	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	1,800,000$	1,800,000$	0$	0$	No	1,800,000$	1,800,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,800,000$	1,800,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Anton Blidh	Wranglers (NE )	LW	29	1995-03-14	CAN	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Callahan Burke	Wranglers (NE )	C	27	1997-03-19	CAN	No	183 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	5	2024-08-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-
Henrik Haapala	Wranglers (NE )	RW	30	1994-02-28	CAN	No	165 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jett Alexander	Wranglers (NE )	G	25	1999-11-08	CAN	No	214 Lbs	6 ft5	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Joel Kiviranta	Wranglers (NE )	LW	28	1996-03-23	CAN	No	185 Lbs	5 ft11	Yes	No	Assign Manually	No	No	1	2024-10-10	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Josh Doan	Wranglers (NE )	RW	22	2002-02-01	CAN	Yes	183 Lbs	6 ft1	No	No	Prospect	No	No	3	2024-08-08	False	False	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Karson Kuhlman	Wranglers (NE )	C	29	1995-09-26	CAN	No	184 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	700,000$	700,000$	0$	0$	No	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Lawrence Pilut	Wranglers (NE )	D	29	1995-12-30	CAN	No	194 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Nathan Smith	Wranglers (NE )	C	26	1998-10-19	CAN	No	177 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	2024-08-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Nicolas Beaudin	Wranglers (NE )	D	25	1999-10-07	CAN	No	168 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	832,500$	832,500$	0$	0$	No	832,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	832,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Nikolai Knyzhov	Wranglers (NE )	D	26	1998-03-20	CAN	No	222 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	830,000$	830,000$	0$	0$	No	830,000$	830,000$	-	-	-	-	-	-	-	830,000$	830,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Ondrej Pavel	Wranglers (NE )	C	24	2000-08-29	CAN	Yes	205 Lbs	6 ft2	Yes	No	Assign Manually	No	No	5	2024-10-15	False	False	Pro & Farm	870,000$	870,000$	0$	0$	No	870,000$	870,000$	870,000$	870,000$	-	-	-	-	-	870,000$	870,000$	870,000$	870,000$	-	-	-	-	-	Yes	Yes	Yes	Yes	-	-	-	-	-
Roland McKeown	Wranglers (NE )	D	28	1996-01-20	CAN	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
William Carrier	Wranglers (NE )	LW	30	1994-12-20	CAN	No	220 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,000,000$	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
15	27.07	192 Lbs	6 ft0	2.47	892,167$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Anders Bjork			34	1	2	2
2	Anton Blidh			30	1	2	2
3				26	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Lawrence Pilut	Nikolai Knyzhov	34	1	2	2
2		Roland McKeown	30	1	2	2
3	Nicolas Beaudin		26	1	2	2
4	Lawrence Pilut	Nikolai Knyzhov	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Anders Bjork			51	1	2	2
2	Anton Blidh			49	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Lawrence Pilut	Nikolai Knyzhov	51	1	2	2
2		Roland McKeown	49	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			51	1	2	2
2		Anders Bjork	49	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Lawrence Pilut	Nikolai Knyzhov	51	1	2	2
2		Roland McKeown	49	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		51	1	2	2	Lawrence Pilut	Nikolai Knyzhov	51	1	2	2
2		49	1	2	2		Roland McKeown	49	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			51	1	2	2
2		Anders Bjork	49	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Lawrence Pilut	Nikolai Knyzhov	51	1	2	2
2		Roland McKeown	49	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Anders Bjork			Lawrence Pilut	Nikolai Knyzhov

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Anders Bjork			Lawrence Pilut	Nikolai Knyzhov

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Henrik Haapala,	, Henrik Haapala

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Nicolas Beaudin, , Roland McKeown	Nicolas Beaudin	, Roland McKeown

Tirs de pénalité
, , , Anders Bjork,

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
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0	0	0	0

			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
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	0	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
0	0	0%	0	0	0%	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
0	0	0	0	0	0	0	0

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
0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%

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
0	0	0	0	0	0

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	SO	RI	Lien

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	0
Assistance	0%	0%
Assistance PCT	0%	0%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	0 - 0%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	0$	0$	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$	0	0$	0$

Wranglers 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

Wranglers 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

Wranglers 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

Wranglers 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

Wranglers 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

	Wranglers
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0% \| PK%: 0% DG: Martin Landry \| Morale : 40 \| Moyenne d’équipe : 62