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Centre de jeu
	Senators 5-8-3, 13pts	3	FINAL	4	Marlies 12-2-2, 26pts

Team Stats
L3	Séquence	W1
2-5-1	Fiche domicile	5-2-1
3-3-2	Fiche domicile	7-0-1
3-6-1	Derniers 10 matchs	7-2-1
3.00	Buts par match	3.81
3.06	Buts contre par match	2.00
11.67%	Pourcentage en avantage numérique	26.09%
84.88%	Pourcentage en désavantage numérique	87.50%

Canucks
11-4-1, 23pts

FINAL

Marlies
12-2-2, 26pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
5-3-0	Fiche domicile	5-2-1
6-1-1	Fiche domicile	7-0-1
9-1-0	Derniers 10 matchs	7-2-1
3.38	Buts par match	3.81
2.19	Buts contre par match	2.00
12.86%	Pourcentage en avantage numérique	26.09%
83.33%	Pourcentage en désavantage numérique	87.50%

Meneurs d'équipe
	Buts Jack Studnicka 18	Passes Sean Day 16

	Points Martin Chromiak 25	Plus/Moins Martin Chromiak 14

	Victoires Jesper Vikman 12	Pourcentage d’arrêts Jesper Vikman 0.896

Statistiques d’équipe
Buts pour 61 3.81 GFG	Tirs pour 438 27.38 Avg	Pourcentage en avantage numérique 26.1% 18 GF	Début de zone offensive 39.7%
Buts contre 32 2.00 GAA	Tirs contre 308 19.25 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 87.5%% 7 GA	Début de la zone défensive 38.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Garrett
	Entraîneur	Derek Lalonde
	Division	North
	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	27
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	47 / 51
	Espoirs	49
Historique d'équipe
	Saison actuelle	12-2-2 (26PTS)
	Historique	0-0-0


	Coupe Stanley	0

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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	Rutger McGroarty (R)			X		100.00	76	74	82	75	74	80	85	62	50	60	59	65	56	44	44	64	50	63		0	21	3	1,450,000$
2	Jack Studnicka	X		X		100.00	71	69	76	74	69	81	87	61	76	59	59	62	56	44	45	63	50	62		0	26	2	875,000$
3	Nick Abruzzese	X	X			100.00	75	66	95	65	66	81	87	61	76	59	58	64	55	44	44	64	50	62		0	26	1	775,000$
4	Ethan Cardwell (R)			X		100.00	71	66	81	68	66	80	85	62	50	64	57	62	54	44	44	64	50	62		0	23	2	925,000$
5	Hunter McKown	X				100.00	76	71	88	63	71	78	83	58	73	54	58	64	55	44	44	63	50	60		0	23	1	1,366,667$
6	Akil Thomas (R)	X				100.00	82	68	90	73	72	55	50	61	44	58	56	67	25	46	46	62	50	60		0	25	1	775,000$
7	Zayde Wisdom	X				100.00	74	71	82	64	71	78	83	58	50	53	58	63	55	44	44	62	50	60		0	23	1	896,667$
8	Jagger Firkus (R)			X		100.00	69	60	90	66	60	79	84	59	50	56	58	60	55	44	44	62	50	60		0	21	3	918,333$
9	Spencer Smallman			X		100.00	74	72	79	65	72	74	78	60	50	59	56	63	53	44	44	62	50	60		0	29	3	800,000$
10	Nate Danielson (R)	X				100.00	75	71	85	67	71	56	56	60	75	59	56	64	53	44	44	61	50	59		0	21	3	1,886,667$
11	Martin Chromiak			X		100.00	78	70	95	64	70	56	55	61	50	56	62	65	59	44	44	64	50	59		0	23	1	820,000$
12	Jacob Bernard-Docker				X	100.00	71	56	87	73	73	62	60	60	25	51	48	69	25	59	59	59	50	63		0	25	1	1,000,000$
13	Sean Day				X	100.00	89	88	90	65	88	70	75	52	25	48	42	69	40	44	44	58	50	63		0	27	1	775,000$
14	Jeremy Davies				X	100.00	72	67	82	67	67	81	87	59	25	52	51	62	48	44	44	61	50	62		0	28	2	900,000$
15	Hunter McDonald (R)				X	100.00	73	78	62	66	78	78	86	48	25	39	41	60	39	44	44	53	50	60		0	23	3	1,200,000$
16	John Ludvig				X	100.00	78	77	81	72	77	57	59	52	25	48	40	64	38	47	47	54	50	60		0	25	1	775,000$
17	Donovan Sebrango (R)				X	100.00	74	81	56	66	81	64	67	54	25	43	51	62	48	44	44	57	50	59		0	23	1	875,000$
Rayé
1	William Lockwood			X		100.00	86	91	82	69	65	51	60	64	45	54	55	69	25	47	47	61	50	59		0	27	0	0$
2	Tanner Dickinson (R)	X				100.00	73	65	93	62	65	67	72	51	64	47	51	60	48	44	44	56	50	56		0	23	2	878,333$
3	Maxim Cajkovic (R)			X		100.00	73	67	87	59	67	51	50	59	50	56	58	62	55	44	44	60	50	56		0	24	2	925,000$
4	Matvei Petrov (R)		X	X		100.00	71	67	81	60	67	61	64	52	50	44	56	60	53	44	44	57	50	55		0	22	2	813,333$
5	Adam Raska			X		100.00	64	66	60	66	66	67	72	50	50	47	47	56	45	44	44	53	50	54		0	24	1	900,000$
6	Ilya Nikolayev (R)	X				100.00	76	70	90	59	70	54	56	49	61	45	47	61	45	44	44	54	50	53		0	24	2	836,667$
7	Joseph Cecconi				X	100.00	80	80	80	65	80	55	57	48	25	40	40	63	38	44	44	52	50	58		0	28	3	800,000$
8	Brinson Pasichnuk				X	100.00	79	74	91	68	74	59	63	48	25	40	40	63	38	44	44	53	50	58	N	0	27	1	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	75	71	83	66	71	67	70	56	47	52	52	63	46	45	45	59	50	59

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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
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#	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	Jiri Patera	100.00	44	41	51	83	45	89	45	49	90	81	45	44	44	61	50	61	0	26	1	775,000$
2	Jesper Vikman (R)	100.00	44	40	50	72	45	89	45	49	90	81	45	44	44	60	50	60	0	23	2	858,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	44	41	51	78	45	89	45	49	90	81	45	44	44	61	50	61

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Derek Lalonde	85	82	88	87	78	73	72	USA	52	3	500,000$

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	S1	S2	S3
1	Martin Chromiak	Marlies (TOR)	RW	16	12	13	25	14	23	5	37	12	65	29	53	18.46%	11	267	16.75	3	7	10	9	37	0	3	0	61.11%	18	0	1.87	1	1	0	1	2	3	2
2	Jack Studnicka	Marlies (TOR)	C/RW	16	18	6	24	0	20	0	83	42	113	26	80	15.93%	13	337	21.07	4	3	7	27	54	3	3	2	77.78%	18	1	1.42	1	1	0	0	5	2	1
3	Sean Day	Marlies (TOR)	D	16	6	16	22	6	14	0	42	19	35	8	20	17.14%	24	297	18.59	4	7	11	24	57	34	0	0	0%	0	0	1.48	0	0	0	0	2	2	2
4	Ethan Cardwell	Marlies (TOR)	RW	16	6	13	19	10	23	5	36	19	37	8	34	16.22%	3	234	14.64	4	4	8	11	39	3	2	1	73.68%	19	1	1.62	0	1	0	1	1	1	2
5	Jeremy Davies	Marlies (TOR)	D	16	1	11	12	7	7	5	28	19	11	2	11	9.09%	13	211	13.22	0	0	0	0	0	17	1	0	0%	0	0	1.13	0	0	0	1	0	0	1
6	Jacob Bernard-Docker	Marlies (TOR)	D	16	4	7	11	1	2	0	18	12	29	8	15	13.79%	17	310	19.42	3	2	5	16	37	41	1	1	0%	0	0	0.71	0	0	0	0	0	1	1
7	Spencer Smallman	Marlies (TOR)	RW	16	6	3	9	5	19	5	36	40	72	19	46	8.33%	9	228	14.26	0	0	0	0	0	0	0	0	62.78%	180	1	0.79	0	0	0	1	0	2	1
8	John Ludvig	Marlies (TOR)	D	16	1	7	8	1	21	5	30	8	17	8	6	5.88%	14	301	18.84	0	3	3	11	37	37	0	0	0%	0	0	0.53	0	0	1	0	1	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				128	54	76	130	44	129	25	310	171	379	108	265	14.25%	104	2188	17.10	18	26	44	98	262	137	10	4	64.68%	235	3	1.19	2	3	1	4	11	11	10

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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.
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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
1	Jesper Vikman	Marlies (TOR)	16	12	2	2	0.896	1.98	968	2	1	32	308	0	6	0	0.750	4	16	0	1	1	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			16	12	2	2	0.896	1.98	968	2	1	32	308	0	6	0		4	16	0	1	1	1

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Adam Raska	Marlies (TOR)	RW	24	2001-09-25	CZE	No	185 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Akil Thomas	Marlies (TOR)	C	25	2000-01-02	CAN	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2025-08-17	No	No	1		False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Brinson Pasichnuk	Marlies (TOR)	D	27	1997-11-23	AB	No	205 Lbs	6 ft0	Yes	No	Free Agent		No	No	1	2025-09-05	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Donovan Sebrango	Marlies (TOR)	D	23	2002-01-12	CAN	Yes	221 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2025-08-12	No	No	1	2024-06-24	False	False	Pro & Farm	875,000$	875,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ethan Cardwell	Marlies (TOR)	RW	23	2002-08-30	CAN	Yes	180 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-06-30	False	False	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Hunter McDonald	Marlies (TOR)	D	23	2002-05-11	USA	Yes	205 Lbs	6 ft4	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-08-03	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	1,200,000$	0$	0$	No	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Hunter McKown	Marlies (TOR)	C	23	2002-08-18	USA	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-08-17	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,366,667$	1,366,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ilya Nikolayev	Marlies (TOR)	C	24	2001-06-26	RUS	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-06-30	False	False	Pro & Farm	836,667$	836,667$	0$	0$	No	836,667$	-	-	-	-	-	-	-	-	836,667$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jack Studnicka	Marlies (TOR)	C/RW	26	1999-02-18	CAN	No	187 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-06-24	False	False	Pro & Farm	875,000$	875,000$	0$	0$	No	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jacob Bernard-Docker	Marlies (TOR)	D	25	2000-06-30	CAN	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	1	2025-06-15	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	1,000,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jagger Firkus	Marlies (TOR)	RW	21	2004-04-29	CAN	Yes	163 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-08-03	False	False	Pro & Farm	918,333$	918,333$	0$	0$	No	918,333$	918,333$	-	-	-	-	-	-	-	918,333$	918,333$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jeremy Davies	Marlies (TOR)	D	28	1996-12-04	CAN	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-06-24	False	False	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jesper Vikman	Marlies (TOR)	G	23	2002-03-11	SWE	Yes	179 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-07-16	False	False	Pro & Farm	858,000$	858,000$	0$	0$	No	858,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	858,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jiri Patera	Marlies (TOR)	G	26	1999-02-24	CZE	No	212 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
John Ludvig	Marlies (TOR)	D	25	2000-08-02	CZE	No	210 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Joseph Cecconi	Marlies (TOR)	D	28	1997-05-23	USA	No	216 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-06-15	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Martin Chromiak	Marlies (TOR)	RW	23	2002-08-20	SVK	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	820,000$	820,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matvei Petrov	Marlies (TOR)	LW/RW	22	2003-03-12	RUS	Yes	179 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-06-30	False	False	Pro & Farm	813,333$	813,333$	0$	0$	No	813,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	813,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Maxim Cajkovic	Marlies (TOR)	RW	24	2001-01-03	SLO	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-06-30	False	False	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nate Danielson	Marlies (TOR)	C	21	2004-09-27	AB	Yes	190 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-08-03	False	False	Pro & Farm	1,886,667$	1,886,667$	0$	0$	No	1,886,667$	1,886,667$	-	-	-	-	-	-	-	1,886,667$	1,886,667$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nick Abruzzese	Marlies (TOR)	C/LW	26	1999-06-04	USA	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2025-08-17	No	No	1		False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Rutger McGroarty	Marlies (TOR)	RW	21	2004-03-30	USA	Yes	203 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-08-03	False	False	Pro & Farm	1,450,000$	1,450,000$	0$	0$	No	1,450,000$	1,450,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,450,000$	1,450,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Sean Day	Marlies (TOR)	D	27	1998-01-09	BGM	No	240 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1	2025-08-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Spencer Smallman	Marlies (TOR)	RW	29	1996-09-09	CAN	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-06-15	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tanner Dickinson	Marlies (TOR)	C	23	2002-03-05	USA	Yes	176 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-06-30	False	False	Pro & Farm	878,333$	878,333$	0$	0$	No	878,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	878,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
William Lockwood	Marlies (TOR)	RW	27	1998-06-20	USA	No	172 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2024-11-24	No	No	0		False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Zayde Wisdom	Marlies (TOR)	C	23	2002-07-07	CAN	No	201 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	896,667$	896,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
27	24.44	194 Lbs	6 ft1	1.70	910,173$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Jack Studnicka	40	1	2	2
2	Martin Chromiak		Ethan Cardwell	30	1	2	2
3		Spencer Smallman		20	1	2	2
4			Martin Chromiak	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jacob Bernard-Docker	John Ludvig	40	1	2	2
2	Sean Day		30	1	2	2
3	Jeremy Davies		20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Jack Studnicka	60	1	2	2
2	Martin Chromiak		Ethan Cardwell	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jacob Bernard-Docker	John Ludvig	60	1	2	2
2	Sean Day		40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Jack Studnicka	Ethan Cardwell	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jacob Bernard-Docker	John Ludvig	60	1	2	2
2	Sean Day		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	Jacob Bernard-Docker	John Ludvig	60	1	2	2
2		40	1	2	2	Sean Day		40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Jack Studnicka	Ethan Cardwell	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jacob Bernard-Docker	John Ludvig	60	1	2	2
2	Sean Day		40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Jack Studnicka	Jacob Bernard-Docker	John Ludvig

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Jack Studnicka	Jacob Bernard-Docker	John Ludvig

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Spencer Smallman,	, Spencer Smallman

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Jeremy Davies,		Jeremy Davies,

Tirs de pénalité
, , Jack Studnicka, Ethan Cardwell,

Gardien
#1 : Jesper Vikman, #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , Jack Studnicka, Ethan Cardwell, , , Martin Chromiak, Spencer Smallman, ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Jacob Bernard-Docker, John Ludvig, Sean Day, , Jeremy Davies

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Bears	1	1	0	0	0	0	0	0	9	1	8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	9	1	8	2	1.000	9	16	25	0	0	19	25	16	2	43	134	147	156	5	11	3	4	23	3	2	66.67%	2	1	50.00%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
2	Canucks	2	2	0	0	0	0	0	0	6	1	5	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	4	1.000	6	8	14	0	1	19	25	16	2	52	134	147	156	5	58	14	30	43	13	4	30.77%	9	0	100.00%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
3	Comets	2	1	0	0	0	1	0	0	11	6	5	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	3	0.750	11	18	29	0	0	19	25	16	2	61	134	147	156	5	41	12	14	47	5	3	60.00%	6	2	66.67%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
4	Crunch	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	7	10	17	0	0	19	25	16	2	41	134	147	156	5	22	18	10	42	11	3	27.27%	5	2	60.00%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
5	Griffins	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	4	1.000	9	13	22	0	0	19	25	16	2	65	134	147	156	5	34	13	21	43	6	2	33.33%	7	0	100.00%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
6	Gulls	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	6	10	0	0	19	25	16	2	43	134	147	156	5	13	7	6	20	0	0	0%	3	0	100.00%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
7	Monsters	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	4	6	10	0	0	19	25	16	2	60	134	147	156	5	39	12	22	47	4	0	0.00%	10	1	90.00%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
8	Rocket	2	0	1	0	0	1	0	0	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0.250	4	5	9	0	0	19	25	16	2	35	134	147	156	5	50	23	14	37	11	0	0.00%	6	1	83.33%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
9	Senators	2	1	0	0	0	0	1	0	7	4	3	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	7	9	16	0	0	19	25	16	2	38	134	147	156	5	40	14	33	36	16	4	25.00%	8	0	100.00%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
	Total	16	11	2	0	0	2	1	0	61	32	29	8	4	2	0	0	1	1	0	25	20	5	8	7	0	0	0	1	0	0	36	12	24	26	0.813	61	91	152	0	1	19	25	16	2	438	134	147	156	5	308	116	154	338	69	18	26.09%	56	7	87.50%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
	_Since Last GM Reset	16	11	2	0	0	2	1	0	61	32	29	8	4	2	0	0	1	1	0	25	20	5	8	7	0	0	0	1	0	0	36	12	24	26	0.813	61	91	152	0	1	19	25	16	2	438	134	147	156	5	308	116	154	338	69	18	26.09%	56	7	87.50%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
	_Vs Conference	15	10	2	0	0	2	1	0	57	31	26	7	3	2	0	0	1	1	0	21	19	2	8	7	0	0	0	1	0	0	36	12	24	24	0.800	57	85	142	0	1	19	25	16	2	395	134	147	156	5	295	109	148	318	69	18	26.09%	53	7	86.79%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96
	_Vs Division	8	9	2	0	0	2	1	0	27	18	9	4	3	2	0	0	1	1	0	14	11	3	4	6	0	0	0	1	0	0	13	7	6	22	1.375	27	37	64	0	0	19	25	16	2	179	134	147	156	5	146	68	78	158	44	9	20.45%	26	3	88.46%	0	161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%	447	340	340	97	179	96

			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
16	26	W1	61	91	152	438	308	116	154	338	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
16	11	2	0	2	1	0	61	32

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	4	2	0	1	1	0	25	20

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	7	0	0	1	0	0	36	12

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	2	0	1	1	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
69	18	26.09%	56	7	87.50%	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
134	147	156	5	19	25	16	2

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
161	408	39.46%	138	393	35.11%	89	228	39.04%

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
447	340	340	97	179	96

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	Lien
1	2	Comets	4	Marlies	3	L	X		Sommaire du match
3	32	Marlies	8	Comets	2	W			Sommaire du match
4	44	Griffins	2	Marlies	4	W			Sommaire du match
5	65	Marlies	3	Canucks	0	W			Sommaire du match
6	75	Marlies	5	Griffins	2	W			Sommaire du match
7	90	Crunch	2	Marlies	4	W			Sommaire du match
8	102	Marlies	2	Rocket	3	L	X		Sommaire du match
10	120	Monsters	3	Marlies	1	L			Sommaire du match
12	137	Gulls	1	Marlies	4	W			Sommaire du match
13	154	Marlies	3	Senators	1	W			Sommaire du match
15	169	Marlies	3	Monsters	2	W			Sommaire du match
16	181	Marlies	9	Bears	1	W			Sommaire du match
17	191	Rocket	4	Marlies	2	L			Sommaire du match
19	210	Marlies	3	Crunch	1	W			Sommaire du match
20	223	Senators	3	Marlies	4	W	X	X	Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
24	256	Canucks	1	Marlies	3	W			Sommaire du match

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	0.00%	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	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	2,457,467$	2,457,467$	500,000$0$

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$	1	0$	0$

Marlies 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

Marlies 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

Marlies 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

Marlies 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

Marlies 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

	Marlies
	GP: 16 \| W: 12 \| L: 2 \| OTL: 2 \| P: 26 GF: 61 \| GA: 32 \| PP%: 26.09% \| PK%: 87.50% DG: Garrett \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 59