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Centre de jeu
	Wolf Pack 0-17-1, 1pts	2	FINAL	9	Griffins 13-4-1, 27pts

Team Stats
L16	Streak	L1
0-9-0	Home Record	8-1-0
0-8-1	Away Record	5-3-1
0-10-0	Last 10 Games	7-3-0
1.89	Buts par match	5.33
8.67	Buts contre par match	2.78
10.91%	Pourcentage en avantage numérique	13.73%
61.11%	Pourcentage en désavantage numérique	79.41%

Wolf Pack
0-17-1, 1pts

FINAL

Senators
12-5-1, 25pts

Team Stats
L16	Streak	W1
0-9-0	Home Record	7-2-0
0-8-1	Away Record	5-3-1
0-10-0	Last 10 Games	6-3-1
1.89	Buts par match	4.61
8.67	Buts contre par match	3.00
10.91%	Pourcentage en avantage numérique	19.64%
61.11%	Pourcentage en désavantage numérique	83.33%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 34 1.89 GFG	Tirs pour 377 20.94 Avg	Pourcentage en avantage numérique 10.9% 6 GF	Début de zone offensive 25.7%
Buts contre 156 8.67 GAA	Tirs contre 1017 56.50 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 61.1% 14 GA	Début de la zone défensive 46.3%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Daniel
	Entraîneur	Pascal Vincent
	Division	Atlantic
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	0
Informations de la formation
	Équipe Pro	8
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	28 / 50
	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	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Nicholas Caamano (R)			X		100.00	74	73	76	63	73	56	57	53	50	46	56	62	53	45	45	58	50	56	0	24	2	750,000$
2	Dominik Bokk (R)		X	X		100.00	76	69	91	67	69	52	53	51	50	50	47	62	45	44	44	55	50	55	0	22	2	1,137,500$
3	Jarred Tinordi				X	100.00	80	91	54	68	91	56	59	47	25	36	40	66	38	56	57	52	50	60	0	30	2	900,000$
4	Linus Hogberg (R)				X	100.00	74	66	91	65	66	65	70	46	25	37	39	60	37	44	44	52	50	57	0	24	2	900,000$
5	Max Gildon (R)				X	100.00	78	73	91	70	73	50	51	47	25	38	41	62	39	44	44	52	50	57	0	23	2	853,333$
Rayé
1	Rem Pitlick (R)	X	X	X		100.00	63	41	88	75	70	69	68	67	46	76	74	73	75	54	54	73	50	68	0	25	1	1,200,000$
2	Ian McCoshen				X	100.00	78	80	72	60	80	54	57	46	25	37	39	63	37	50	50	50	50	57	0	27	1	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	75	70	80	67	75	57	59	51	35	46	48	64	46	48	48	56	50	59

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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.
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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
Rayé
1	Jean-Francois Berube	100.00	47	51	64	66	44	48	50	53	48	48	30	47	47	49	50	51	0	31	1	3,500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	47	51	64	66	44	48	50	53	48	48	30	47	47	49	50	51

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Pascal Vincent	67	68	66	69	76	71	76	CAN	50	1	900,000$

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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.
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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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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.
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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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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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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	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Link
Dominik Bokk	Wolf Pack (NYR)	LW/RW	22	2000-02-03	Yes	181 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	1,137,500$	1,137,500$	0$	0$	No	1,137,500$	Lien
Ian McCoshen	Wolf Pack (NYR)	D	27	1995-08-05	No	218 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Jarred Tinordi	Wolf Pack (NYR)	D	30	1992-02-20	No	230 Lbs	6 ft6	Yes	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$	Lien / Lien NHL
Jean-Francois Berube (contrat à 1 volet)	Wolf Pack (NYR)	G	31	1991-07-13	No	177 Lbs	6 ft1	Yes	No	No	1	Pro & Farm	3,500,000$	3,500,000$	2,375,000$	2,375,000$	No		Lien
Linus Hogberg	Wolf Pack (NYR)	D	24	1998-09-04	Yes	176 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$	Lien
Max Gildon	Wolf Pack (NYR)	D	23	1999-05-17	Yes	194 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	853,333$	853,333$	0$	0$	No	853,333$	Lien
Nicholas Caamano	Wolf Pack (NYR)	RW	24	1998-09-07	Yes	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$	Lien
Rem Pitlick	Wolf Pack (NYR)	C/LW/RW	25	1997-04-02	Yes	196 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	1,200,000$	1,200,000$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
8	25.75	196 Lbs	6 ft2	1.63	1,248,854$

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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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
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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	1	0	1	0	0	0	0	0	1	9	-8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	9	-8	0	0.000	1	1	2	0	0	16	7	11	0	22	143	99	132	3	58	18	8	22	1	0	0.00%	4	0	100.00%	0	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
2	Canucks	2	0	2	0	0	0	0	0	4	17	-13	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	9	-8	0	0.000	4	8	12	0	0	16	7	11	0	47	143	99	132	3	106	24	8	29	4	1	25.00%	4	3	25.00%	0	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
3	Comets	2	0	2	0	0	0	0	0	1	14	-13	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	11	-10	0	0.000	1	2	3	0	0	16	7	11	0	27	143	99	132	3	104	29	14	33	5	0	0.00%	7	3	57.14%	0	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
4	Crunch	2	0	1	0	0	1	0	0	7	10	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0.250	7	14	21	0	0	16	7	11	0	69	143	99	132	3	119	37	10	64	2	0	0.00%	4	0	100.00%	0	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
5	Griffins	2	0	2	0	0	0	0	0	3	20	-17	1	0	1	0	0	0	0	0	1	11	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	2	9	-7	0	0.000	3	6	9	0	0	16	7	11	0	22	143	99	132	3	118	38	10	19	3	1	33.33%	4	2	50.00%	1	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
6	IceHogs	1	0	1	0	0	0	0	0	0	8	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	0	8	-8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	16	7	11	0	22	143	99	132	3	55	10	12	18	5	0	0.00%	6	3	50.00%	0	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
7	Marlies	2	0	2	0	0	0	0	0	1	23	-22	1	0	1	0	0	0	0	0	1	12	-11	1	0	1	0	0	0	0	0	0	11	-11	0	0.000	1	2	3	0	0	16	7	11	0	32	143	99	132	3	102	31	6	15	12	0	0.00%	2	1	50.00%	0	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
8	Monsters	2	0	2	0	0	0	0	0	10	14	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	8	-3	0	0.000	10	19	29	0	0	16	7	11	0	84	143	99	132	3	125	28	4	54	2	2	100.00%	2	1	50.00%	0	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
9	Rocket	2	0	2	0	0	0	0	0	3	22	-19	1	0	1	0	0	0	0	0	1	8	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	2	14	-12	0	0.000	3	6	9	0	0	16	7	11	0	20	143	99	132	3	118	34	19	24	8	1	12.50%	1	0	100.00%	0	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
10	Senators	2	0	2	0	0	0	0	0	4	19	-15	1	0	1	0	0	0	0	0	3	12	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	0	0.000	4	8	12	0	0	16	7	11	0	32	143	99	132	3	112	25	4	33	13	1	7.69%	2	1	50.00%	0	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
	Total	18	0	17	0	0	1	0	0	34	156	-122	9	0	9	0	0	0	0	0	17	73	-56	9	0	8	0	0	1	0	0	17	83	-66	1	0.028	34	66	100	0	0	16	7	11	0	377	143	99	132	3	1017	274	95	311	55	6	10.91%	36	14	61.11%	1	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
	_Since Last GM Reset	18	0	17	0	0	1	0	0	34	156	-122	9	0	9	0	0	0	0	0	17	73	-56	9	0	8	0	0	1	0	0	17	83	-66	1	0.028	34	66	100	0	0	16	7	11	0	377	143	99	132	3	1017	274	95	311	55	6	10.91%	36	14	61.11%	1	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
	_Vs Conference	16	0	15	0	0	1	0	0	33	139	-106	8	0	8	0	0	0	0	0	17	65	-48	8	0	7	0	0	1	0	0	16	74	-58	1	0.031	33	65	98	0	0	16	7	11	0	333	143	99	132	3	904	246	75	271	49	6	12.24%	26	11	57.69%	1	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64
	_Vs Division	4	0	0	0	0	0	0	0	11	28	-17	2	0	0	0	0	0	0	0	5	9	-4	2	0	0	0	0	0	0	0	6	19	-13	0	0.000	11	21	32	0	0	16	7	11	0	111	143	99	132	3	229	57	18	87	7	2	28.57%	9	4	55.56%	0	107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%	216	141	688	124	179	64

			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
18	1	L16	34	66	100	377	1017	274	95	311	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	0	17	0	1	0	0	34	156

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	0	9	0	0	0	0	17	73

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	0	8	0	1	0	0	17	83

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	10	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
55	6	10.91%	36	14	61.11%	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
143	99	132	3	16	7	11	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
107	305	35.08%	175	551	31.76%	108	333	32.43%

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
216	141	688	124	179	64

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
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
1 - 2022-11-21	9	IceHogs	8	Wolf Pack	0	BL		Sommaire du match
2 - 2022-11-22	23	Wolf Pack	4	Crunch	5	AL	X	Sommaire du match
3 - 2022-11-23	39	Comets	3	Wolf Pack	0	BL		Sommaire du match
6 - 2022-11-26	62	Wolf Pack	5	Monsters	8	AL		Sommaire du match
7 - 2022-11-27	78	Wolf Pack	1	Admirals	9	AL		Sommaire du match
8 - 2022-11-28	93	Senators	12	Wolf Pack	3	BL		Sommaire du match
9 - 2022-11-29	112	Monsters	6	Wolf Pack	5	BL		Sommaire du match
10 - 2022-11-30	133	Rocket	8	Wolf Pack	1	BL		Sommaire du match
12 - 2022-12-02	157	Wolf Pack	2	Rocket	14	AL		Sommaire du match
13 - 2022-12-03	164	Griffins	11	Wolf Pack	1	BL		Sommaire du match
14 - 2022-12-04	176	Wolf Pack	0	Marlies	11	AL		Sommaire du match
15 - 2022-12-05	195	Marlies	12	Wolf Pack	1	BL		Sommaire du match
16 - 2022-12-06	209	Wolf Pack	1	Comets	11	AL		Sommaire du match
18 - 2022-12-08	228	Canucks	8	Wolf Pack	3	BL		Sommaire du match
19 - 2022-12-09	237	Wolf Pack	1	Canucks	9	AL		Sommaire du match
21 - 2022-12-11	259	Crunch	5	Wolf Pack	3	BL		Sommaire du match
22 - 2022-12-12	269	Wolf Pack	2	Griffins	9	AL		Sommaire du match
23 - 2022-12-13	285	Wolf Pack	1	Senators	7	AL		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	19	0
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$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	649,083$	649,083$	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$

Wolf Pack Leaders statistiques (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

Wolf Pack 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

Wolf Pack 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

Wolf Pack Leaders statistiques (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

Wolf Pack 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

	Wolf Pack
	GP: 18 \| W: 0 \| L: 17 \| OTL: 1 \| P: 1 GF: 34 \| GA: 156 \| PP%: 10.91% \| PK%: 61.11% DG: Daniel \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 58