Reddit Hockey League

Wild
Accueil
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Statistiques d’équipe en carrière

Wolf Pack
0-0-0, 0pts

2022-09-15

Wild
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0.00	Buts par match	0.00
0.00	Buts contre par match	0.00
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
0.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0.00%

Reign
0-0-0, 0pts

2022-09-17

Wild
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0.00	Buts par match	0.00
0.00	Buts contre par match	0.00
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
0.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0.00%

Eagles
0-0-0, 0pts

2022-09-19

Wild
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0.00	Buts par match	0.00
0.00	Buts contre par match	0.00
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
0.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0.00%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 0 0.00 GFG	Tirs pour 0 0.00 Avg	Pourcentage en avantage numérique 0.0% 0 GF	Début de zone offensive 0.0%
Buts contre 0 0.00 GAA	Tirs contre 0 0.00 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 0.0% 0 GA	Début de la zone défensive 0.0%

Information d’équipe
	Directeur général	SouCHe
	Entraîneur	Clement Jodoin
	Division	Central Division
	Conférence	Western Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	0
Information formation
	Équipe Pro	23
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	41 / 90
	Espoirs	24
Historique d'équipe
	Saison actuelle	0-0-0 (0PTS)
	Historique	88-66-16 (0.518%)
	Apparitions séries éliminatoires	2
	Historique séries éliminatoires (W-L)	0-8
	Stanley Cup	0

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

#	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 moyen
1	Alex Galchenyuk	0	X				100.00	73	44	82	66	82	81	70	59	79	69	61	63	74	67	75	0	40	63	0	28	2	1,350,000$
2	Antoine Roussel	0		X			100.00	78	50	84	60	83	79	65	53	55	62	59	68	62	66	75	0	40	61	0	32	1	1,250,000$
3	Gerald Mayhew	0	X				100.00	79	35	84	69	73	71	62	61	52	61	69	63	76	57	68	0	40	61	0	29	1	850,000$
4	Jack Drury (R)	0	X				100.00	90	44	75	64	77	60	54	62	65	67	64	60	62	55	66	0	40	60	0	22	2	850,000$
5	Ryan Poehling	0	X				100.00	59	44	89	63	84	76	67	58	71	64	65	64	63	52	62	0	40	60	0	23	1	1,200,000$
6	Jean-Sebastien Dea	0	X				100.00	50	37	75	62	76	60	48	61	60	65	64	62	62	65	73	0	40	59	0	28	1	1,000,000$
7	Chris Terry	0	X	X	X		100.00	50	50	75	58	82	60	39	66	40	68	67	62	64	69	77	0	40	59	0	33	1	1,250,000$
8	Mark Jankowski	0	X				100.00	52	48	82	57	88	65	50	60	72	67	63	64	62	61	70	0	40	59	0	28	2	850,000$
9	Logan Brown	0	X				100.00	57	50	81	57	91	68	56	60	59	67	62	62	72	52	63	0	40	59	0	24	2	900,000$
10	Charles Hudon	0		X			100.00	50	42	75	60	79	60	44	63	40	66	66	62	63	56	66	0	40	58	0	28	1	750,000$
11	Glenn Gawdin	0	X				100.00	56	48	75	59	82	60	51	62	51	68	61	62	61	55	65	0	40	58	0	25	1	750,000$
12	Mike Hardman	0	X	X	X		100.00	50	46	75	55	86	60	21	61	40	64	66	62	63	52	61	0	40	56	0	23	1	925,000$
13	Alec Regula	0				X	100.00	78	52	79	55	87	61	48	67	20	66	62	70	61	52	63	0	40	61	0	22	2	850,000$
14	Dan Renouf	0				X	100.00	70	55	76	53	85	60	53	66	20	62	57	67	59	63	71	0	40	60	0	28	1	1,000,000$
15	Fredrik Claesson	0				X	100.00	77	44	77	54	83	60	47	66	20	63	56	66	58	63	73	0	40	60	0	29	2	750,000$
16	Charle-Edouard D Astous	0				X	100.00	50	50	75	53	84	60	36	67	20	62	63	68	62	56	64	0	40	57	0	24	1	750,000$
17	Dennis Gilbert	0				X	100.00	50	61	75	49	91	60	30	69	20	64	62	68	61	52	62	0	40	57	0	25	1	750,000$
18	Frederic Allard	0				X	100.00	50	41	75	56	81	60	29	67	20	63	60	68	60	56	66	0	40	57	0	24	1	750,000$
Rayé
1	Samuel Houde (R)	0	X	X	X		100.00	50	38	75	59	77	60	28	56	60	64	57	62	59	53	62	0	40	55	0	22	2	750,000$
2	David Cotton (R)	0	X				100.00	50	48	75	55	83	60	33	53	60	61	58	62	59	51	61	0	40	54	0	25	1	750,000$
3	Billy Constantinou (R)	0				X	100.00	50	41	75	54	80	60	42	64	20	61	57	68	59	51	61	0	40	57	0	21	3	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	60	46	78	58	83	64	46	62	45	64	62	64	63	57	67	0	40	59

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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Kevin Poulin	100.00	56	66	63	86	60	60	58	61	61	57	59	83	74	0	40	63	0
2	Evan Cormier	100.00	53	64	61	87	57	57	54	58	58	54	56	71	69	0	40	60	0
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	55	65	62	87	59	59	56	60	60	56	58	77	72	0	40	62

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Clement Jodoin	75	75	75	75	75	75	75	CAN	69	8	500,000$

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

#	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

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

#	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

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Salaire moyen	Salaire moyen restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Link
Alec Regula	Wild (MIN)	D	22	8/6/2000	No	208 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No	850,000$		Lien
Alex Galchenyuk (contrat à 1 volet)	Wild (MIN)	C	28	2/12/1994	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	1,350,000$	1,335,714$	1,350,000$	1,335,714$	225,000$	222,619$	No	1,350,000$		Lien
Antoine Roussel (contrat à 1 volet)	Wild (MIN)	LW	32	11/21/1989	No	200 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	1,250,000$	1,236,772$	1,250,000$	1,236,772$	125,000$	123,677$	No			Lien
Billy Constantinou	Wild (MIN)	D	21	3/25/2001	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien
Charle-Edouard D Astous	Wild (MIN)	D	24	4/21/1998	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No			Lien
Charles Hudon	Wild (MIN)	LW	28	6/23/1994	No	187 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No			Lien
Chris Terry (contrat à 1 volet)	Wild (MIN)	C/LW/RW	33	4/7/1989	No	200 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	1,250,000$	1,236,772$	1,250,000$	1,236,772$	125,000$	123,677$	No			Lien
Dan Renouf	Wild (MIN)	D	28	6/1/1994	No	200 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	1,000,000$	989,418$	1,000,000$	989,418$	0$	0$	No			Lien
David Cotton	Wild (MIN)	C	25	7/9/1997	Yes	190 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No			Lien
Dennis Gilbert	Wild (MIN)	D	25	10/30/1996	No	225 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No			Lien
Evan Cormier	Wild (MIN)	G	25	7/1/1997	No	201 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No	750,000$		Lien
Frederic Allard	Wild (MIN)	D	24	12/27/1997	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No			Lien
Fredrik Claesson	Wild (MIN)	D	29	11/24/1992	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No	750,000$		Lien
Gerald Mayhew	Wild (MIN)	C	29	12/31/1992	No	161 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No			Lien
Glenn Gawdin	Wild (MIN)	C	25	3/25/1997	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No			Lien
Jack Drury	Wild (MIN)	C	22	2/3/2000	Yes	174 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No	850,000$		Lien
Jean-Sebastien Dea	Wild (MIN)	C	28	2/8/1994	No	168 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	1,000,000$	989,418$	1,000,000$	989,418$	0$	0$	No			Lien
Kevin Poulin	Wild (MIN)	G	32	7/1/1990	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No			Lien
Logan Brown	Wild (MIN)	C	24	3/5/1998	No	218 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	890,476$	900,000$	890,476$	0$	0$	No	900,000$		Lien
Mark Jankowski	Wild (MIN)	C	28	9/13/1994	No	212 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No	850,000$		Lien
Mike Hardman	Wild (MIN)	C/LW/RW	23	5/2/1999	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	915,212$	925,000$	915,212$	0$	0$	No			Lien
Ryan Poehling	Wild (MIN)	C	23	1/3/1999	No	196 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	1,200,000$	1,187,302$	1,200,000$	1,187,302$	0$	0$	No			Lien
Samuel Houde	Wild (MIN)	C/LW/RW	22	3/8/2000	Yes	172 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No	750,000$		Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
23	26.09	194 Lbs	6 ft1	1.43	892,391$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Antoine Roussel	Alex Galchenyuk	Chris Terry	40	1	2	2
2	Charles Hudon	Gerald Mayhew	Jack Drury	30	1	2	2
3	Gerald Mayhew	Jack Drury	Antoine Roussel	20	1	2	2
4	Gerald Mayhew	Ryan Poehling	Jack Drury	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Alec Regula	Dan Renouf	40	1	2	2
2	Dennis Gilbert	Fredrik Claesson	30	1	2	2
3	Frederic Allard	Charle-Edouard D Astous	20	1	2	2
4	Alec Regula	Dan Renouf	10	1	2	2

Attaque en svantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Antoine Roussel	Jack Drury	Chris Terry	60	1	2	2
2	Charles Hudon	Gerald Mayhew	Alex Galchenyuk	40	1	2	2

Défense en svantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Alec Regula	Dan Renouf	60	1	2	2
2	Dennis Gilbert	Charle-Edouard D Astous	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Chris Terry	Antoine Roussel	60	1	2	2
2	Gerald Mayhew	Jack Drury	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Alec Regula	Dan Renouf	60	1	2	2
2	Dennis Gilbert	Frederic Allard	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Gerald Mayhew	60	1	2	2	Alec Regula	Dan Renouf	60	1	2	2
2	Antoine Roussel	40	1	2	2	Dennis Gilbert	Charle-Edouard D Astous	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Alex Galchenyuk	Antoine Roussel	60	1	2	2
2	Gerald Mayhew	Jack Drury	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Alec Regula	Dan Renouf	60	1	2	2
2	Dennis Gilbert	Frederic Allard	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Antoine Roussel	Alex Galchenyuk	Chris Terry	Alec Regula	Dan Renouf

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Antoine Roussel	Alex Galchenyuk	Chris Terry	Alec Regula	Dan Renouf

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Mark Jankowski, Jean-Sebastien Dea, Logan Brown	Mark Jankowski, Jean-Sebastien Dea	Logan Brown

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Frederic Allard, Charle-Edouard D Astous, Dennis Gilbert	Frederic Allard	Charle-Edouard D Astous, Dennis Gilbert

Tirs de pénalité
Chris Terry, Antoine Roussel, Gerald Mayhew, Jack Drury, Ryan Poehling

Gardien
#1 : Kevin Poulin, #2 : Evan Cormier

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Alex Galchenyuk, Antoine Roussel, Gerald Mayhew, Jack Drury, Ryan Poehling, Mark Jankowski, Mark Jankowski, Chris Terry, Jean-Sebastien Dea, Logan Brown, Charles Hudon

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Alec Regula, Dan Renouf, Dennis Gilbert, Fredrik Claesson, Frederic Allard

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

	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	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%	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	N/A	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	0.00%	0	0	0.00%	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	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%

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
7 - 2022-09-15	17	Wolf Pack	-	Wild	-
9 - 2022-09-17	34	Reign	-	Wild	-
11 - 2022-09-19	45	Eagles	-	Wild	-
14 - 2022-09-22	67	Canucks	-	Wild	-
16 - 2022-09-24	74	Wild	-	Bruins	-
19 - 2022-09-27	101	Wild	-	Rocket	-
21 - 2022-09-29	113	Wild	-	Senators	-
23 - 2022-10-01	134	Wild	-	Griffins	-
24 - 2022-10-02	140	Wild	-	IceHogs	-
26 - 2022-10-04	151	Rocket	-	Wild	-
28 - 2022-10-06	167	Firebirds	-	Wild	-
33 - 2022-10-11	206	Wild	-	Reign	-
34 - 2022-10-12	210	Wild	-	Gulls	-
36 - 2022-10-14	224	Wild	-	Firebirds	-
38 - 2022-10-16	239	Barracuda	-	Wild	-
40 - 2022-10-18	254	Wild	-	Admirals	-
42 - 2022-10-20	268	Penguins	-	Wild	-
44 - 2022-10-22	283	Wolves	-	Wild	-
48 - 2022-10-26	303	Moose	-	Wild	-
50 - 2022-10-28	321	Marlies	-	Wild	-
52 - 2022-10-30	341	Roadrunners	-	Wild	-
56 - 2022-11-03	370	Condors	-	Wild	-
58 - 2022-11-05	379	Gulls	-	Wild	-
59 - 2022-11-06	393	Wild	-	Stars	-
62 - 2022-11-09	414	Wild	-	Heat	-
64 - 2022-11-11	429	Wild	-	Condors	-
65 - 2022-11-12	441	Wild	-	Canucks	-
67 - 2022-11-14	452	Condors	-	Wild	-
69 - 2022-11-16	467	Griffins	-	Wild	-
71 - 2022-11-18	481	IceHogs	-	Wild	-
73 - 2022-11-20	497	Senators	-	Wild	-
76 - 2022-11-23	524	Wild	-	Gulls	-
77 - 2022-11-24	532	Wild	-	Barracuda	-
82 - 2022-11-29	552	Wild	-	Moose	-
84 - 2022-12-01	569	Stars	-	Wild	-
86 - 2022-12-03	589	Wild	-	Thunderbirds	-
90 - 2022-12-07	610	Crunch	-	Wild	-
93 - 2022-12-10	631	Wild	-	Americans	-
94 - 2022-12-11	642	Thunderbirds	-	Wild	-
96 - 2022-12-13	649	Wild	-	Wolf Pack	-
98 - 2022-12-15	669	Wild	-	Islanders	-
100 - 2022-12-17	685	Roadrunners	-	Wild	-
103 - 2022-12-20	707	Wild	-	Bears	-
105 - 2022-12-22	721	Wild	-	Wolves	-
107 - 2022-12-24	734	Wild	-	Checkers	-
110 - 2022-12-27	758	Wild	-	Crunch	-
112 - 2022-12-29	779	Phantoms	-	Wild	-
114 - 2022-12-31	795	Americans	-	Wild	-
123 - 2023-01-09	812	Wild	-	Roadrunners	-
125 - 2023-01-11	820	Wild	-	Stars	-
126 - 2023-01-12	827	Silver Knights	-	Wild	-
128 - 2023-01-14	843	Comets	-	Wild	-
130 - 2023-01-16	852	Checkers	-	Wild	-
132 - 2023-01-18	867	Eagles	-	Wild	-
134 - 2023-01-20	880	Stars	-	Wild	-
136 - 2023-01-22	896	Admirals	-	Wild	-
138 - 2023-01-24	913	Reign	-	Wild	-
140 - 2023-01-26	924	Wild	-	Monsters	-
141 - 2023-01-27	931	Wild	-	Marlies	-
143 - 2023-01-29	948	Monsters	-	Wild	-
145 - 2023-01-31	962	Islanders	-	Wild	-
147 - 2023-02-02	981	Wild	-	Canucks	-
149 - 2023-02-04	999	Wild	-	Heat	-
152 - 2023-02-07	1018	Heat	-	Wild	-
153 - 2023-02-08	1022	Wild	-	Moose	-
156 - 2023-02-11	1051	Wild	-	Barracuda	-
157 - 2023-02-12	1059	Wild	-	Roadrunners	-
160 - 2023-02-15	1078	Wild	-	Thunderbirds	-
163 - 2023-02-18	1096	Bruins	-	Wild	-
164 - 2023-02-19	1109	Bears	-	Wild	-
166 - 2023-02-21	1123	Wild	-	Comets	-
168 - 2023-02-23	1136	Wild	-	Phantoms	-
170 - 2023-02-25	1155	IceHogs	-	Wild	-
172 - 2023-02-27	1173	Firebirds	-	Wild	-
174 - 2023-03-01	1188	Wild	-	Eagles	-
177 - 2023-03-04	1214	Wild	-	Silver Knights	-
179 - 2023-03-06	1226	Silver Knights	-	Wild	-
182 - 2023-03-09	1244	Wild	-	Penguins	-
184 - 2023-03-11	1258	Thunderbirds	-	Wild	-
186 - 2023-03-13	1281	Wild	-	IceHogs	-
187 - 2023-03-14	1291	Moose	-	Wild	-
189 - 2023-03-16	1305	Wild	-	Admirals	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0.00%	0.00%
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
41	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
17,646$	1,667,500$	1,667,500$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
8,823$	17,646$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	187	8,823$	1,649,901$

Afficher ou masquer des colonnes

	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
Saison régulière
11	82	34	33	0	6	3	4	2	198	185	13	41	18	16	0	3	1	2	1	95	84	11	41	16	17	0	3	2	2	1	103	101	2	93	198	333	531	5	4	44	69	75	13	2443	729	873	807	59	2369	714	269	1840	88	21	23.86%	127	47	62.99%	2	795	1555	51.13%	830	1613	51.46%	504	983	51.27%	1592	780	1611	830	1762	863
11	82	34	33	0	6	3	4	2	198	185	13	41	18	16	0	3	1	2	1	95	84	11	41	16	17	0	3	2	2	1	103	101	2	93	198	333	531	5	4	44	69	75	13	2443	729	873	807	59	2369	714	269	1840	88	21	23.86%	127	47	62.99%	2	795	1555	51.13%	830	1613	51.46%	504	983	51.27%	1592	780	1611	830	1762	863
Total Saison régulière	164	68	66	0	12	6	8	4	396	370	26	82	36	32	0	6	2	4	2	190	168	22	82	32	34	0	6	4	4	2	206	202	4	186	396	666	1062	10	8	88	138	150	26	4886	1458	1746	1614	118	4738	1428	538	3680	176	42	23.86%	254	94	62.99%	4	1590	3110	51.13%	1660	3226	51.46%	1008	1966	51.27%	3185	1560	3222	1661	3525	1727
Séries éliminatoires
11	4	0	4	0	0	0	0	0	4	11	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	0	4	8	12	0	0	2	0	2	0	68	16	20	32	0	157	63	13	76	2	1	50.00%	4	1	75.00%	0	26	49	53.06%	41	104	39.42%	21	50	42.00%	63	26	94	40	82	42
11	4	0	4	0	0	0	0	0	4	11	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	0	4	8	12	0	0	2	0	2	0	68	16	20	32	0	157	63	13	76	2	1	50.00%	4	1	75.00%	0	26	49	53.06%	41	104	39.42%	21	50	42.00%	63	26	94	40	82	42
Total Séries éliminatoires	8	0	8	0	0	0	0	0	8	22	-14	4	0	4	0	0	0	0	0	4	8	-4	4	0	4	0	0	0	0	0	4	14	-10	0	8	16	24	0	0	4	0	4	0	136	32	40	64	0	314	126	26	152	4	2	50.00%	8	2	75.00%	0	52	98	53.06%	82	208	39.42%	42	100	42.00%	126	52	188	80	165	84

	Wild
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0.00% \| PK%: 0.00% DG: SouCHe \| Morale : 40 \| Moyenne d’équipe : 59 Prochain matchs #17 vs Wolf Pack