Tampa Bay Lightning
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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Americiens 48-30-4, 100pts	4	FINAL	8	Wombats 48-25-9, 105pts

Team Stats
L2	Séquence	L1
25-14-2	Fiche domicile	22-16-3
23-16-2	Fiche domicile	26-9-6
5-4-1	Derniers 10 matchs	6-4-0
5.21	Buts par match	4.57
4.80	Buts contre par match	3.95
28.09%	Pourcentage en avantage numérique	22.22%
72.59%	Pourcentage en désavantage numérique	81.25%

Wombats
48-25-9, 105pts

FINAL

Barracuda
43-34-5, 91pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
22-16-3	Fiche domicile	22-18-1
26-9-6	Fiche domicile	21-16-4
6-4-0	Derniers 10 matchs	6-4-0
4.57	Buts par match	3.82
3.95	Buts contre par match	3.80
22.22%	Pourcentage en avantage numérique	21.91%
81.25%	Pourcentage en désavantage numérique	80.00%

Meneurs d'équipe
	Buts Trent Frederic 58	Passes Brayden Pachal 78

	Points Trent Frederic 127	Plus/Moins Joseph Veleno 43

	Victoires Vitek Vanecek 34	Pourcentage d’arrêts James Reimer 0.897

Statistiques d’équipe
Buts pour 375 4.57 GFG	Tirs pour 3188 38.88 Avg	Pourcentage en avantage numérique 22.2% 42 GF	Début de zone offensive 39.8%
Buts contre 324 3.95 GAA	Tirs contre 2951 35.99 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 81.3%% 33 GA	Début de la zone défensive 39.8%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Lance Doll
	Entraîneur	Matthew Carle
	Division	Metropolitan
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1	Haydn Fleury
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	15
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	35 / 50
	Espoirs	14

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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	David Perron		X			100.00	76	56	86	70	69	74	65	73	50	65	71	60	51	83	78	0	61	65	0	37	2	2,000,000$
2	Trent Frederic	X				100.00	87	68	79	68	79	73	74	71	59	66	65	62	50	67	67	0	88	65	0	28	3	1,500,000$
3	Adam Klapka (R)			X		100.00	87	63	78	66	86	63	58	75	50	64	70	59	51	63	65	0	89	63	0	25	2	750,000$
4	Joseph Veleno	X				100.00	76	62	92	65	72	70	85	67	65	65	62	62	50	64	64	0	89	63	0	26	3	500,000$
5	Pontus Holmberg			X		100.00	66	61	83	68	72	71	80	70	64	64	57	69	50	63	65	0	75	63	0	27	1	500,000$
6	Max Pacioretty		X			100.00	82	59	78	64	78	71	62	65	50	63	59	59	50	81	77	0	37	62	0	37	1	500,000$
7	Zach Aston-Reese	X				100.00	80	60	85	65	71	73	89	63	50	62	53	68	50	71	70	0	34	62	0	31	1	500,000$
8	Noah Gregor		X			100.00	77	65	83	65	72	68	69	66	50	62	59	64	50	68	68	0	90	61	0	27	3	500,000$
9	Reese Johnson	X				100.00	48	35	91	58	70	50	50	51	50	53	51	48	50	67	66	0	80	52	0	27	2	500,000$
10	Brayden Pachal				X	100.00	83	68	63	62	73	66	87	69	50	62	54	74	55	67	69	0	88	66	0	26	2	500,000$
11	Haydn Fleury (A)				X	100.00	72	57	91	60	75	67	64	68	50	63	54	70	55	71	71	0	51	63	0	29	2	500,000$
12	Jacob Bryson				X	100.00	56	56	88	62	61	66	68	66	50	59	50	69	55	65	66	0	37	60	0	28	1	500,000$
Rayé
1	Maxwell Crozier				X	100.00	51	35	95	57	71	50	54	51	50	50	52	50	55	64	65	0	58	53	0	25	2	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	72	57	84	64	73	66	70	66	53	61	58	63	52	69	69	0	67	61

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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	James Reimer	100.00	71	72	72	74	70	72	69	69	69	59	70	83	83	0	48	69	0	38	2	500,000$
2	Vitek Vanecek	100.00	65	72	69	71	68	65	67	65	64	50	70	69	69	0	32	64	0	30	1	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	68	72	71	73	69	69	68	67	67	55	70	76	76	0	40	67

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Matthew Carle	75	85	85	85	75	80	1	USA	41	5	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
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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	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	PSG	PSS	FW	S1	S2	S3
1	Trent Frederic	Wombats (TBL)	C	82	58	69	127	15	66	0	330	311	524	168	377	11.07%	34	2032	24.78	9	14	23	52	166	2	136	7	3	52.95%	2612	5	1.25	1	4	0	13	11	5
2	Joseph Veleno	Wombats (TBL)	C	82	34	72	106	43	16	0	71	237	300	79	205	11.33%	32	1803	21.99	3	8	11	27	133	4	133	2	2	57.75%	2341	1	1.18	0	0	0	6	8	7
3	Adam Klapka	Wombats (TBL)	RW	82	40	61	101	30	38	0	159	118	325	101	234	12.31%	24	1451	17.71	4	5	9	33	121	0	16	4	5	46.55%	116	1	1.39	1	3	0	7	8	10
4	Noah Gregor	Wombats (TBL)	LW	82	43	57	100	26	20	0	96	132	304	66	192	14.14%	40	1635	19.95	3	7	10	34	126	1	76	9	3	51.37%	183	1	1.22	2	3	0	6	9	5
5	Brayden Pachal	Wombats (TBL)	D	82	18	78	96	-3	97	5	320	132	182	50	124	9.89%	156	2067	25.21	5	8	13	52	135	1	93	1	0	25.00%	8	0	0.93	0	0	1	6	3	11
6	Reese Johnson	Wombats (TBL)	C	82	14	35	49	-4	4	0	22	159	153	26	97	9.15%	17	1414	17.25	0	2	2	5	29	0	59	1	0	47.58%	1532	0	0.69	1	2	0	0	2	3
7	David Perron	Wombats (TBL)	LW	23	16	20	36	9	0	0	19	43	105	31	93	15.24%	6	621	27.03	2	4	6	9	50	3	34	1	0	50.91%	55	1	1.16	0	3	0	4	2	4
8	Haydn Fleury	Wombats (TBL)	D	39	8	26	34	-8	23	5	98	56	65	20	47	12.31%	91	953	24.46	5	4	9	22	72	1	45	0	0	50.00%	10	0	0.71	0	0	1	3	1	0
9	Mathieu Olivier	Tampa Bay Lightning	RW	18	14	16	30	11	14	0	68	36	97	26	77	14.43%	8	469	26.07	3	0	3	12	43	2	8	3	0	42.11%	38	0	1.28	0	2	0	4	5	2
10	Jonas Siegenthaler	Tampa Bay Lightning	D	26	4	21	25	-2	12	0	50	38	55	9	31	7.27%	48	683	26.30	1	3	4	22	51	0	31	0	1	0%	1	0	0.73	0	0	0	1	2	1
11	Maxwell Crozier	Wombats (TBL)	D	66	9	14	23	14	8	0	33	26	47	10	32	19.15%	67	1455	22.05	1	2	3	10	105	0	85	1	0	25.00%	4	0	0.32	0	0	0	0	3	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				664	258	469	727	131	298	10	1266	1288	2157	586	1509	11.96%	523	14589	21.97	36	57	93	278	1036	14	720	29	14	53.10%	6900	9	1.00	5	17	2	50	54	49

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

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Vitek Vanecek	Wombats (TBL)	57	34	14	2	0.889	4.07	3009	23	1	204	1839	3	1.000	4	54	82	3	2	2
2	James Reimer	Wombats (TBL)	28	12	9	7	0.897	3.69	1593	6	1	98	952	0	0.545	11	28	0	2	1	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			85	46	23	9	0.892	3.94	4603	29	2	302	2791	3		15	82	82	5	3	2

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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
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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Adam Klapka	Wombats (TBL)	RW	25	2000-09-14	CZE	Yes	235 Lbs	6 ft8	No	No	Free Agent	No	No	2	2024-09-14	False	False	Pro & Farm	750,000$	75,000$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Brayden Pachal	Wombats (TBL)	D	26	1999-08-23	CAN	No	202 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
David Perron	Wombats (TBL)	LW	37	1988-05-28	CAN	No	198 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually	No	No	2	2024-08-25	False	False	Pro & Farm	2,000,000$	200,000$	0$	No	2,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	2,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Haydn Fleury	Wombats (TBL)	D	29	1996-07-08	CAN	No	207 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jacob Bryson	Wombats (TBL)	D	28	1997-11-18	CAN	No	177 Lbs	5 ft9	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
James Reimer	Wombats (TBL)	G	38	1988-03-15	CAN	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually	No	No	2	2024-08-26	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Joseph Veleno	Wombats (TBL)	C	26	2000-01-13	CAN	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	3	2024-08-14	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Max Pacioretty	Wombats (TBL)	LW	37	1988-11-20	USA	No	217 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Maxwell Crozier	Wombats (TBL)	D	25	2000-04-19	CAN	No	198 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent	No	No	2	2024-09-14	False	False	Pro & Farm	750,000$	75,000$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Noah Gregor	Wombats (TBL)	LW	27	1998-07-28	CAN	No	201 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	3	2024-08-19	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Pontus Holmberg	Wombats (TBL)	RW	27	1999-03-09	SWE	No	201 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Reese Johnson	Wombats (TBL)	C	27	1998-07-10	CAN	No	193 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Trent Frederic	Wombats (TBL)	C	28	1998-02-11	USA	No	221 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	3	2024-08-19	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	150,000$	0$	No	1,500,000$	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,500,000$	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Vitek Vanecek	Wombats (TBL)	G	30	1996-01-09	CZE	No	184 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1	2024-08-19	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Zach Aston-Reese	Wombats (TBL)	C	31	1994-08-10	USA	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-28	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
15	29.40	202 Lbs	6 ft2	1.87	700,000$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Trent Frederic		40	1	2	2
2	Noah Gregor	Joseph Veleno	Adam Klapka	30	1	2	2
3		Reese Johnson		20	1	2	2
4		Trent Frederic		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Brayden Pachal	40	1	2	2
2			30	1	2	2
3		Brayden Pachal	20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Trent Frederic		60	1	2	2
2	Noah Gregor	Joseph Veleno	Adam Klapka	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Brayden Pachal	60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Trent Frederic		60	1	2	2
2	Joseph Veleno	Noah Gregor	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Brayden Pachal	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	Trent Frederic	60	1	2	2		Brayden Pachal	60	1	2	2
2	Joseph Veleno	40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Trent Frederic		60	1	2	2
2	Joseph Veleno	Noah Gregor	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Brayden Pachal	60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Trent Frederic			Brayden Pachal

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Trent Frederic			Brayden Pachal

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Joseph Veleno, Noah Gregor, Reese Johnson	Joseph Veleno, Noah Gregor	Joseph Veleno

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Brayden Pachal, ,	Brayden Pachal	Brayden Pachal,

Tirs de pénalité
, , Trent Frederic, Adam Klapka, Joseph Veleno

Gardien
#1 : , #2 : Vitek Vanecek

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
1	Aces	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.500	5	10	15	0	0	129	117	124	8	45	1052	1005	1112	36	45	12	13	31	6	0	0.00%	4	0	100.00%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
2	Admirals	7	3	4	0	0	0	0	0	31	32	-1	4	1	3	0	0	0	0	0	16	20	-4	3	2	1	0	0	0	0	0	15	12	3	6	0.429	31	58	89	0	0	129	117	124	8	280	1052	1005	1112	36	280	74	52	146	13	4	30.77%	18	4	77.78%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
3	Americiens	4	2	2	0	0	0	0	0	25	23	2	2	1	1	0	0	0	0	0	15	12	3	2	1	1	0	0	0	0	0	10	11	-1	4	0.500	25	45	70	0	0	129	117	124	8	177	1052	1005	1112	36	234	55	49	94	4	2	50.00%	17	7	58.82%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
4	Barons	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	6	9	15	0	0	129	117	124	8	64	1052	1005	1112	36	55	12	8	42	0	0	0%	4	1	75.00%	1	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
5	Barracuda	7	1	3	0	0	1	0	2	15	24	-9	4	0	2	0	0	0	0	2	9	17	-8	3	1	1	0	0	1	0	0	6	7	-1	5	0.357	15	28	43	0	0	129	117	124	8	224	1052	1005	1112	36	197	59	26	119	14	2	14.29%	10	1	90.00%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
6	Broncos	6	3	1	0	1	0	1	0	29	23	6	3	1	0	0	1	0	1	0	19	15	4	3	2	1	0	0	0	0	0	10	8	2	10	0.833	29	51	80	0	0	129	117	124	8	207	1052	1005	1112	36	189	53	22	117	9	4	44.44%	11	3	72.73%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
7	Bruins	4	3	0	0	1	0	0	0	21	12	9	2	2	0	0	0	0	0	0	11	6	5	2	1	0	0	1	0	0	0	10	6	4	8	1.000	21	40	61	0	0	129	117	124	8	175	1052	1005	1112	36	123	37	18	58	9	2	22.22%	9	1	88.89%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
8	Canucks	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	6	10	16	0	0	129	117	124	8	61	1052	1005	1112	36	54	18	2	36	1	0	0.00%	1	1	0.00%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
9	Fighting Pandas	4	1	3	0	0	0	0	0	13	19	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	5	13	-8	2	1	1	0	0	0	0	0	8	6	2	2	0.250	13	24	37	0	0	129	117	124	8	141	1052	1005	1112	36	122	39	26	85	7	1	14.29%	12	0	100.00%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
10	Firebirds	6	4	1	0	0	1	0	0	31	22	9	3	2	1	0	0	0	0	0	18	13	5	3	2	0	0	0	1	0	0	13	9	4	9	0.750	31	57	88	0	0	129	117	124	8	230	1052	1005	1112	36	236	56	24	125	17	2	11.76%	12	2	83.33%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
11	Griffins	2	1	1	0	0	0	0	0	13	11	2	1	1	0	0	0	0	0	0	8	5	3	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	0.500	13	25	38	0	0	129	117	124	8	97	1052	1005	1112	36	115	22	2	50	4	0	0.00%	1	0	100.00%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
12	Ice Bats	3	2	1	0	0	0	0	0	16	15	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	13	11	2	4	0.667	16	31	47	0	0	129	117	124	8	128	1052	1005	1112	36	96	38	20	53	8	2	25.00%	10	3	70.00%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
13	Lions	3	2	0	0	0	1	0	0	14	11	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	1	0	0	0	1	0	0	10	9	1	5	0.833	14	26	40	0	0	129	117	124	8	127	1052	1005	1112	36	137	44	10	69	15	4	26.67%	5	0	100.00%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
14	Lynx	4	4	0	0	0	0	0	0	26	15	11	2	2	0	0	0	0	0	0	12	9	3	2	2	0	0	0	0	0	0	14	6	8	8	1.000	26	45	71	0	0	129	117	124	8	218	1052	1005	1112	36	116	30	12	75	7	2	28.57%	4	1	75.00%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
15	Marlies	4	1	2	0	0	1	0	0	13	19	-6	2	1	1	0	0	0	0	0	7	10	-3	2	0	1	0	0	1	0	0	6	9	-3	3	0.375	13	24	37	0	0	129	117	124	8	120	1052	1005	1112	36	133	31	16	80	9	0	0.00%	7	2	71.43%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
16	Nordiks	2	1	1	0	0	0	0	0	12	7	5	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0.500	12	21	33	0	0	129	117	124	8	88	1052	1005	1112	36	88	33	6	56	5	1	20.00%	3	0	100.00%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
17	Quacken	2	1	0	0	0	0	0	1	11	6	5	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	3	0.750	11	18	29	0	0	129	117	124	8	72	1052	1005	1112	36	49	12	8	33	3	2	66.67%	4	1	75.00%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
18	Roadrunners	7	5	1	0	0	1	0	0	23	18	5	4	3	0	0	0	1	0	0	14	8	6	3	2	1	0	0	0	0	0	9	10	-1	11	0.786	23	43	66	0	2	129	117	124	8	231	1052	1005	1112	36	205	56	34	134	21	4	19.05%	16	1	93.75%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
19	Rocket	4	2	0	0	1	0	1	0	24	18	6	2	1	0	0	1	0	0	0	12	9	3	2	1	0	0	0	0	1	0	12	9	3	8	1.000	24	42	66	0	0	129	117	124	8	200	1052	1005	1112	36	182	61	27	88	12	3	25.00%	11	3	72.73%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
20	Tomahawks	4	3	1	0	0	0	0	0	22	15	7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	3	3	0	0	0	0	0	0	21	10	11	6	0.750	22	38	60	0	0	129	117	124	8	172	1052	1005	1112	36	183	53	20	97	16	4	25.00%	9	1	88.89%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
21	Wranglers	3	1	1	0	0	1	0	0	19	14	5	2	1	1	0	0	0	0	0	14	8	6	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	3	0.500	19	36	55	0	0	129	117	124	8	131	1052	1005	1112	36	112	39	16	71	9	3	33.33%	8	1	87.50%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
	Total	82	43	25	0	3	6	2	3	375	324	51	41	19	16	0	2	1	1	2	189	172	17	41	24	9	0	1	5	1	1	186	152	34	105	0.640	375	681	1056	0	2	129	117	124	8	3188	1052	1005	1112	36	2951	834	411	1659	189	42	22.22%	176	33	81.25%	1	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
	_Since Last GM Reset	82	43	25	0	3	6	2	3	375	324	51	41	19	16	0	2	1	1	2	189	172	17	41	24	9	0	1	5	1	1	186	152	34	105	0.640	375	681	1056	0	2	129	117	124	8	3188	1052	1005	1112	36	2951	834	411	1659	189	42	22.22%	176	33	81.25%	1	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
	_Vs Conference	50	28	14	0	3	3	2	0	236	201	35	26	14	8	0	2	1	1	0	129	115	14	24	14	6	0	1	2	1	0	107	86	21	69	0.690	236	429	665	0	2	129	117	124	8	1979	1052	1005	1112	36	1820	492	280	1002	108	24	22.22%	117	24	79.49%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513
	_Vs Division	21	15	7	0	1	2	1	0	104	88	16	11	7	4	0	1	1	1	0	61	53	8	10	8	3	0	0	1	0	0	43	35	8	36	0.857	104	191	295	0	0	129	117	124	8	814	1052	1005	1112	36	820	205	100	438	43	10	23.26%	42	9	78.57%	0	1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%	1986	1424	1934	569	1037	513

			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
82	105	L1	375	681	1056	3188	2951	834	411	1659	0	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	43	25	3	6	2	3	375	324

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	19	16	2	1	1	2	189	172

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	24	9	1	5	1	1	186	152

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	4	0	0	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
189	42	22.22%	176	33	81.25%	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
1052	1005	1112	36	129	117	124	8

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
1515	2899	52.26%	1539	2902	53.03%	782	1483	52.73%

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
1986	1424	1934	569	1037	513

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
2	8	Wombats	3	Broncos	5	L			Sommaire du match
4	14	Roadrunners	0	Wombats	2	W			Sommaire du match
6	20	Wombats	1	Firebirds	2	L	X		Sommaire du match
8	35	Admirals	5	Wombats	4	L			Sommaire du match
12	52	Barracuda	4	Wombats	3	L	X	X	Sommaire du match
14	67	Wombats	6	Admirals	3	W			Sommaire du match
15	69	Wombats	3	Roadrunners	2	W			Sommaire du match
17	82	Admirals	4	Wombats	6	W			Sommaire du match
19	94	Firebirds	3	Wombats	8	W			Sommaire du match
23	111	Wombats	1	Barracuda	2	L	X		Sommaire du match
25	117	Barracuda	6	Wombats	2	L			Sommaire du match
28	134	Roadrunners	2	Wombats	1	L	X		Sommaire du match
32	153	Wombats	7	Firebirds	5	W			Sommaire du match
33	156	Wombats	7	Tomahawks	4	W			Sommaire du match
34	164	Broncos	2	Wombats	4	W			Sommaire du match
38	181	Lions	2	Wombats	4	W			Sommaire du match
42	196	Wombats	4	Aces	3	W			Sommaire du match
44	205	Barracuda	4	Wombats	3	L	X	X	Sommaire du match
46	218	Wombats	2	Marlies	4	L			Sommaire du match
48	225	Firebirds	5	Wombats	4	L			Sommaire du match
50	240	Wombats	4	Canucks	2	W			Sommaire du match
51	246	Wombats	3	Quacken	4	L	X	X	Sommaire du match
52	253	Aces	4	Wombats	1	L			Sommaire du match
55	269	Barracuda	3	Wombats	1	L			Sommaire du match
57	281	Wombats	7	Lions	8	L	X		Sommaire du match
58	290	Barons	5	Wombats	2	L			Sommaire du match
62	306	Wombats	4	Nordiks	6	L			Sommaire du match
63	313	Griffins	5	Wombats	8	W			Sommaire du match
66	328	Wombats	4	Marlies	5	L	X		Sommaire du match
68	335	Wombats	4	Broncos	2	W			Sommaire du match
69	342	Marlies	5	Wombats	1	L			Sommaire du match
72	358	Fighting Pandas	7	Wombats	1	L			Sommaire du match
76	375	Rocket	3	Wombats	5	W			Sommaire du match
79	395	Wombats	5	Firebirds	2	W			Sommaire du match
80	399	Ice Bats	4	Wombats	3	L			Sommaire du match
83	418	Wombats	5	Griffins	6	L			Sommaire du match
84	421	Tomahawks	5	Wombats	1	L			Sommaire du match
87	439	Wombats	8	Tomahawks	5	W			Sommaire du match
89	443	Bruins	2	Wombats	6	W			Sommaire du match
93	463	Nordiks	1	Wombats	8	W			Sommaire du match
96	478	Wombats	3	Lions	1	W			Sommaire du match
98	486	Marlies	5	Wombats	6	W			Sommaire du match
100	500	Wombats	2	Roadrunners	0	W			Sommaire du match
101	507	Wranglers	5	Wombats	4	L			Sommaire du match
104	522	Wombats	4	Barons	2	W			Sommaire du match
105	529	Wranglers	3	Wombats	10	W			Sommaire du match
108	542	Wombats	6	Ice Bats	5	W			Sommaire du match
109	550	Wombats	4	Roadrunners	8	L			Sommaire du match
110	555	Fighting Pandas	6	Wombats	4	L			Sommaire du match
113	574	Firebirds	5	Wombats	6	W			Sommaire du match
114	580	Wombats	7	Ice Bats	6	W			Sommaire du match
118	595	Canucks	4	Wombats	2	L			Sommaire du match
121	615	Wombats	5	Bruins	4	W	X		Sommaire du match
122	618	Quacken	2	Wombats	8	W			Sommaire du match
125	635	Wombats	5	Bruins	2	W			Sommaire du match
126	640	Lynx	4	Wombats	5	W			Sommaire du match
131	661	Rocket	6	Wombats	7	W	X		Sommaire du match
132	672	Wombats	5	Wranglers	6	L	X		Sommaire du match
134	683	Broncos	7	Wombats	8	W	X	X	Sommaire du match
135	685	Wombats	5	Lynx	4	W			Sommaire du match
138	704	Broncos	6	Wombats	7	W	X		Sommaire du match
139	709	Wombats	9	Lynx	2	W			Sommaire du match
143	725	Wombats	3	Fighting Pandas	5	L			Sommaire du match
144	729	Bruins	4	Wombats	5	W			Sommaire du match
146	742	Wombats	6	Tomahawks	1	W			Sommaire du match
148	751	Lynx	5	Wombats	7	W			Sommaire du match
151	771	Americiens	8	Wombats	7	L			Sommaire du match
152	774	Wombats	6	Rocket	4	W			Sommaire du match
153	781	Wombats	3	Broncos	1	W			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
156	794	Admirals	4	Wombats	3	L			Sommaire du match
159	808	Wombats	3	Barracuda	2	W			Sommaire du match
160	815	Roadrunners	3	Wombats	5	W			Sommaire du match
162	825	Wombats	5	Fighting Pandas	1	W			Sommaire du match
164	837	Admirals	7	Wombats	3	L			Sommaire du match
166	840	Wombats	6	Rocket	5	W	X	X	Sommaire du match
169	855	Wombats	6	Admirals	3	W			Sommaire du match
170	860	Wombats	2	Americiens	6	L			Sommaire du match
171	864	Roadrunners	3	Wombats	6	W			Sommaire du match
174	879	Wombats	3	Admirals	6	L			Sommaire du match
175	881	Wombats	8	Americiens	5	W			Sommaire du match
177	891	Americiens	4	Wombats	8	W			Sommaire du match
178	898	Wombats	2	Barracuda	3	L			Sommaire du match

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

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,474,176$	1,050,000$	1,050,000$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
1,050,000$	974,139$	15	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	8,611$	0$

Wombats 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

Wombats 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

Wombats 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

Wombats 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

Wombats 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

	Wombats
	GP: 82 \| W: 48 \| L: 25 \| OTL: 9 \| P: 105 GF: 375 \| GA: 324 \| PP%: 22.22% \| PK%: 81.25% DG: Lance Doll \| Morale : 63 \| Moyenne d’équipe : 62