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Centre de jeu
	Wilkes-Barre Penguins 2-11-2, 6pts	5	FINAL	7	Toronto Marlies 8-6-1, 17pts

Team Stats
L7	Séquence	W2
2-5-1	Fiche domicile	4-4-0
0-6-1	Fiche domicile	4-2-1
1-8-1	Derniers 10 matchs	7-2-1
4.20	Buts par match	3.13
6.13	Buts contre par match	3.33
23.81%	Pourcentage en avantage numérique	28.57%
75.56%	Pourcentage en désavantage numérique	79.31%

San Diego Gulls
9-8-1, 19pts

FINAL

Toronto Marlies
8-6-1, 17pts

Team Stats
W1	Séquence	W2
4-3-1	Fiche domicile	4-4-0
5-5-0	Fiche domicile	4-2-1
5-4-1	Derniers 10 matchs	7-2-1
3.11	Buts par match	3.13
3.44	Buts contre par match	3.33
19.51%	Pourcentage en avantage numérique	28.57%
72.88%	Pourcentage en désavantage numérique	79.31%

Charlotte Checkers
13-2-2, 28pts

Jour 39

Toronto Marlies
8-6-1, 17pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W2
7-1-0	Fiche domicile	4-4-0
6-1-2	Fiche visiteur	4-2-1
8-0-2	10 derniers matchs	7-2-1
5.71	Buts par match	3.13
4.12	Buts contre par match	3.13
33.33%	Pourcentage en avantage numérique	28.57%
83.33%	Pourcentage en désavantage numérique	79.31%

Toronto Marlies
8-6-1, 17pts

Jour 41

Charlotte Checkers
13-2-2, 28pts

Statistiques d’équipe
W2	Séquence	W1
4-4-0	Fiche domicile	7-1-0
4-2-1	Fiche visiteur	6-1-2
7-2-1	10 derniers matchs	8-0-2
3.13	Buts par match	5.71
3.33	Buts contre par match	5.71
28.57%	Pourcentage en avantage numérique	33.33%
79.31%	Pourcentage en désavantage numérique	83.33%

San Jose Barracuda
9-5-2, 20pts

Jour 43

Toronto Marlies
8-6-1, 17pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W2
6-2-0	Fiche domicile	4-4-0
3-3-2	Fiche visiteur	4-2-1
6-3-1	10 derniers matchs	7-2-1
4.25	Buts par match	3.13
4.13	Buts contre par match	3.13
29.55%	Pourcentage en avantage numérique	28.57%
76.32%	Pourcentage en désavantage numérique	79.31%

Meneurs d'équipe
	Buts Max Wanner 7	Passes Dennis Gilbert 13

	Points Dennis Gilbert 15	Plus/Moins Max Wanner 5

Statistiques d’équipe
Buts pour 47 3.13 GFG	Tirs pour 459 30.60 Avg	Pourcentage en avantage numérique 28.6% 10 GF	Début de zone offensive 38.5%
Buts contre 50 3.33 GAA	Tirs contre 478 31.87 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 79.3%% 6 GA	Début de la zone défensive 41.1%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Alexandre Taillon
	Entraîneur	Mats Sundin
	Division	North Division
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	9,000
	Assistance	8,720
	Billets de saison	8,370
Informations de la formation
	Équipe Pro	16
	Équipe Mineure	22
	Limite contact	38 / 60
	Espoirs	10

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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	Jeff Malott		X			100.00	64	52	59	65	67	70	68	66	45	64	62	64	64	57	51	0	50	64	0	29	1	775,000$
2	Graeme Clarke			X		100.00	57	43	68	68	61	65	64	66	44	63	61	56	65	52	50	0	50	62	0	24	1	775,000$
3	Justin Sourdif			X		100.00	57	46	63	69	59	64	62	64	43	62	58	58	64	51	50	0	50	61	0	23	2	825,000$
4	Adam Beckman		X	X		100.00	58	42	71	64	64	65	63	64	44	61	60	53	63	52	50	0	50	60	0	24	1	775,000$
5	Konsta Helenius	X				100.00	59	41	66	62	61	58	57	62	55	61	57	58	61	50	50	0	50	59	0	19	2	975,000$
6	Dennis Gilbert				X	100.00	73	65	65	72	84	81	77	68	40	66	61	71	67	76	66	0	50	71	0	29	1	875,000$
7	Ethan Bear				X	100.00	64	43	74	72	68	76	72	68	40	65	63	70	68	78	57	0	50	68	0	28	1	775,000$
8	Dennis Cholowski				X	100.00	56	40	78	70	76	76	73	68	40	66	62	65	67	68	61	0	50	67	0	27	1	775,000$
9	Jack St. Ivany				X	100.00	65	44	70	70	77	77	63	64	40	59	58	69	64	56	50	0	50	66	0	26	2	775,000$
10	Nikolas Matinpalo				X	100.00	64	41	74	69	78	76	66	66	40	60	60	67	65	56	50	0	50	66	0	27	2	875,000$
11	David Jiricek				X	100.00	65	42	74	68	74	67	62	63	40	60	56	67	62	57	50	0	50	64	0	21	1	918,333$
12	Max Wanner				X	100.00	63	43	65	67	64	62	59	60	40	53	54	66	60	50	50	0	50	61	0	22	1	828,333$
13	Ian Moore				X	100.00	61	40	62	62	63	59	57	56	40	54	54	61	57	51	50	0	50	59	0	23	1	925,000$
14	Marshall Warren				X	100.00	56	42	63	62	61	62	61	60	40	58	56	59	59	51	50	0	50	59	0	24	1	825,000$
Rayé
1	Cross Hanas		X			100.00	58	42	69	65	61	64	62	60	42	54	54	54	60	51	50	0	50	58	0	23	0	0$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	61	44	68	67	68	68	64	64	42	60	58	63	63	57	52	0	50	63

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	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	Keith Petruzzelli	100.00	67	59	57	65	63	61	62	58	62	63	52	54	50	0	50	57	0	26	0	0$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	67	59	57	65	63	61	62	58	62	63	52	54	50	0	50	57

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Mats Sundin	1	1	1	1	1	1	1	SWE	54	5	1$

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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	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	S1	S2	S3
1	Dennis Gilbert	Toronto Marlies (TOR)	D	14	2	13	15	-5	6	52	22	30	11	18	6.67%	17	291	20.79	0	5	5	12	26	0	23	0	0	100.00%	1	0	0	1.03	1	1	0
2	Max Wanner	Toronto Marlies (TOR)	D	14	7	7	14	5	4	28	25	45	14	21	15.56%	10	267	19.09	1	1	2	5	24	0	0	2	0	43.48%	184	1	1	1.05	2	0	1
3	Dennis Cholowski	Toronto Marlies (TOR)	D	14	5	7	12	4	0	10	15	32	4	20	15.63%	14	300	21.47	1	2	3	10	24	0	22	0	1	40.00%	5	0	0	0.80	0	0	2
4	Adam Beckman	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	14	2	8	10	1	4	12	21	26	10	21	7.69%	4	262	18.78	0	2	2	2	24	0	20	0	0	35.29%	34	0	0	0.76	0	0	0
5	Ethan Bear	Toronto Marlies (TOR)	D	14	7	3	10	-5	2	13	21	32	13	19	21.88%	21	290	20.74	4	0	4	15	26	0	24	0	0	0%	1	0	0	0.69	0	1	0
6	Jeff Malott	Toronto Marlies (TOR)	LW	10	2	8	10	1	8	27	33	35	10	28	5.71%	7	228	22.83	0	3	3	1	14	1	9	1	0	54.48%	134	0	0	0.88	0	2	1
7	Nikolas Matinpalo	Toronto Marlies (TOR)	D	14	4	6	10	4	10	16	12	33	9	24	12.12%	12	273	19.53	3	1	4	11	25	0	21	1	0	0%	0	0	0	0.73	1	1	1
8	Konsta Helenius	Toronto Marlies (TOR)	C	14	1	8	9	1	4	6	30	26	9	19	3.85%	3	246	17.60	0	1	1	8	25	0	3	0	1	50.00%	306	0	0	0.73	0	0	1
9	David Jiricek	Toronto Marlies (TOR)	D	14	1	6	7	-3	4	23	13	17	6	8	5.88%	14	214	15.34	0	0	0	0	0	0	6	1	0	0%	0	0	0	0.65	1	0	0
10	Marshall Warren	Toronto Marlies (TOR)	D	14	2	5	7	0	2	24	33	34	10	24	5.88%	6	282	20.20	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50.25%	199	0	0	0.49	0	0	0
11	Ian Moore	Toronto Marlies (TOR)	D	14	3	3	6	-1	6	16	9	29	6	16	10.34%	1	239	17.11	0	1	1	0	3	0	3	1	0	42.42%	33	0	0	0.50	0	1	0
12	Jack St. Ivany	Toronto Marlies (TOR)	D	14	1	5	6	-5	4	22	18	15	3	13	6.67%	11	221	15.82	0	1	1	1	0	0	0	0	0	25.00%	4	0	0	0.54	0	1	1
13	Graeme Clarke	Toronto Marlies (TOR)	RW	5	4	0	4	1	0	10	3	13	5	5	30.77%	1	112	22.43	1	0	1	4	11	0	9	1	0	75.00%	4	0	0	0.71	0	0	1
14	Justin Sourdif	Toronto Marlies (TOR)	RW	8	1	3	4	1	0	14	7	21	5	12	4.76%	1	178	22.37	0	0	0	5	14	0	13	0	0	44.44%	45	0	0	0.45	1	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				177	42	82	124	-1	54	273	262	388	115	248	10.82%	122	3410	19.27	10	17	27	74	223	1	158	7	2	48.32%	950	1	1	0.73	6	7	8

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4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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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	Pheonix Copley	Toronto Maple Leafs	8	4	4	0	0.904	2.86	482	2	1	23	239	0	0	0	0	0	8	0	1	1	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			8	4	4	0	0.904	2.86	482	2	1	23	239	0	0	0		0	8	0	1	1	0

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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	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 Beckman	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	24	2001-05-10	CAN	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-07-22	False	False	Pro & Farm	775,000$	608,616$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Cross Hanas	Toronto Marlies (TOR)	LW	23	2002-01-05	USA	No	172 Lbs	6 ft1	No	No	Fantasy Draft	No	No	0	2025-07-22	False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
David Jiricek	Toronto Marlies (TOR)	D	21	2003-11-28	CZE	No	205 Lbs	6 ft4	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	918,333$	721,177$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Dennis Cholowski	Toronto Marlies (TOR)	D	27	1998-02-15	CAN	No	210 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-07-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	608,616$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Dennis Gilbert	Toronto Marlies (TOR)	D	29	1996-10-30	USA	No	216 Lbs	6 ft2	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-07-02	False	False	Pro & Farm	875,000$	687,147$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Ethan Bear	Toronto Marlies (TOR)	D	28	1997-06-26	CAN	No	196 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-07-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	608,616$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Graeme Clarke	Toronto Marlies (TOR)	RW	24	2001-04-24	CAN	No	174 Lbs	6 ft0	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-07-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	608,616$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Ian Moore	Toronto Marlies (TOR)	D	23	2002-01-04	USA	No	194 Lbs	6 ft3	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	925,000$	726,412$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jack St. Ivany	Toronto Marlies (TOR)	D	26	1999-07-22	USA	No	205 Lbs	6 ft4	No	No	Fantasy Draft	No	No	2	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	775,000$	608,616$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jeff Malott	Toronto Marlies (TOR)	LW	29	1996-08-07	CAN	No	205 Lbs	6 ft4	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	775,000$	608,616$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Justin Sourdif	Toronto Marlies (TOR)	RW	23	2002-03-24	CAN	No	172 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually	No	No	2	2025-06-29	False	False	Pro & Farm	825,000$	647,881$	0$	0$	No	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Keith Petruzzelli	Toronto Marlies (TOR)	G	26	1999-02-09	USA	No	185 Lbs	6 ft5	No	No	Fantasy Draft	No	No	0	2025-07-22	False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Konsta Helenius	Toronto Marlies (TOR)	C	19	2006-05-11	FIN	No	181 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually	No	No	2	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	975,000$	765,678$	0$	0$	No	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Marshall Warren	Toronto Marlies (TOR)	D	24	2001-04-20	USA	No	181 Lbs	6 ft0	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	825,000$	647,881$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Max Wanner	Toronto Marlies (TOR)	D	22	2003-03-12	CAN	No	185 Lbs	6 ft3	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	828,333$	650,499$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Nikolas Matinpalo	Toronto Marlies (TOR)	D	27	1998-10-05	FIN	No	211 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually	No	No	2	2025-06-29	False	False	Pro & Farm	875,000$	687,147$	0$	0$	No	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
16	24.69	193 Lbs	6 ft2	1.13	731,042$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Konsta Helenius		30	1	2	2
2	Adam Beckman	Max Wanner		30	1	2	2
3	Ian Moore	Marshall Warren		25	1	2	2
4				15	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dennis Gilbert	Ethan Bear	30	1	2	2
2	Dennis Cholowski	Nikolas Matinpalo	30	1	2	2
3	Jack St. Ivany	David Jiricek	25	1	2	2
4	Max Wanner	Marshall Warren	15	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Konsta Helenius		50	1	2	2
2	Adam Beckman	Max Wanner		50	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dennis Gilbert	Ethan Bear	50	1	2	2
2	Dennis Cholowski	Nikolas Matinpalo	50	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			50	1	2	2
2		Adam Beckman	50	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dennis Gilbert	Ethan Bear	50	1	2	2
2	Dennis Cholowski	Nikolas Matinpalo	50	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		50	1	2	2	Dennis Gilbert	Ethan Bear	50	1	2	2
2		50	1	2	2	Dennis Cholowski	Nikolas Matinpalo	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			50	1	2	2
2		Adam Beckman	50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dennis Gilbert	Ethan Bear	50	1	2	2
2	Dennis Cholowski	Nikolas Matinpalo	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Konsta Helenius		Dennis Gilbert	Ethan Bear

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Konsta Helenius		Dennis Gilbert	Ethan Bear

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Konsta Helenius, Adam Beckman,	Konsta Helenius, Adam Beckman

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Jack St. Ivany, David Jiricek, Ian Moore	Jack St. Ivany	David Jiricek, Ian Moore

Tirs de pénalité
, , , Adam Beckman, Konsta Helenius

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , Adam Beckman, Konsta Helenius, , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Dennis Gilbert, Ethan Bear, Dennis Cholowski, Nikolas Matinpalo, Jack St. Ivany

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

	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	Belleville Senators	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	2	1.000	2	4	6	0	1	20	9	17	1	21	159	137	162	1	18	10	5	23	2	0	0.00%	0	0	0%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
2	Bridgeport Islanders	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	2	3	0	0	20	9	17	1	25	159	137	162	1	28	5	15	21	3	0	0.00%	5	1	80.00%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
3	Charlotte Checkers	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0.000	3	6	9	0	0	20	9	17	1	36	159	137	162	1	40	11	4	28	5	1	20.00%	2	1	50.00%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
4	Cleveland Monsters	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.500	7	12	19	0	0	20	9	17	1	70	159	137	162	1	47	10	2	40	3	1	33.33%	0	0	0%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
5	Hartford Wolf Pack	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0.500	4	8	12	0	0	20	9	17	1	23	159	137	162	1	27	8	0	20	2	1	50.00%	0	0	0%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
6	Hershey Bears	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	3	5	0	0	20	9	17	1	35	159	137	162	1	43	11	8	18	4	2	50.00%	2	0	100.00%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
7	Lehigh Valley Phantoms	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	0	20	9	17	1	37	159	137	162	1	33	9	2	30	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
8	Providence Bruins	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	20	9	17	1	28	159	137	162	1	20	8	2	16	3	1	33.33%	1	0	100.00%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
9	Rochester Americans	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	8	12	0	0	20	9	17	1	13	159	137	162	1	44	9	10	23	0	0	0%	5	1	80.00%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
10	San Diego Gulls	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	10	15	0	0	20	9	17	1	31	159	137	162	1	36	11	10	20	4	2	50.00%	5	1	80.00%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
11	Springfield Thunderbirds	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	1.000	6	11	17	0	0	20	9	17	1	32	159	137	162	1	21	2	4	26	3	1	33.33%	1	0	100.00%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
12	Syracuse Crunch	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	3	5	0	0	20	9	17	1	28	159	137	162	1	42	16	6	27	1	0	0.00%	3	1	66.67%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
13	Utica Comets	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	20	9	17	1	35	159	137	162	1	37	14	4	25	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
14	Wilkes-Barre Penguins	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	7	12	19	0	0	20	9	17	1	45	159	137	162	1	42	16	6	23	3	1	33.33%	3	1	66.67%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
	Total	15	7	6	0	1	1	0	0	47	50	-3	8	4	4	0	0	0	0	0	22	26	-4	7	3	2	0	1	1	0	0	25	24	1	17	0.567	47	87	134	0	1	20	9	17	1	459	159	137	162	1	478	140	78	340	35	10	28.57%	29	6	79.31%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
	_Since Last GM Reset	15	7	6	0	1	1	0	0	47	50	-3	8	4	4	0	0	0	0	0	22	26	-4	7	3	2	0	1	1	0	0	25	24	1	17	0.567	47	87	134	0	1	20	9	17	1	459	159	137	162	1	478	140	78	340	35	10	28.57%	29	6	79.31%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
	_Vs Conference	14	6	6	0	1	1	0	0	42	48	-6	7	3	4	0	0	0	0	0	17	24	-7	7	3	2	0	1	1	0	0	25	24	1	15	0.536	42	77	119	0	1	20	9	17	1	428	159	137	162	1	442	129	68	320	31	8	25.81%	24	5	79.17%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	96
	_Vs Division	8	3	2	0	1	0	0	0	24	30	-6	5	1	2	0	0	0	0	0	14	20	-6	3	2	0	0	1	0	0	0	10	10	0	8	0.500	24	43	67	0	0	20	9	17	1	270	159	137	162	1	257	73	37	177	17	5	29.41%	12	2	83.33%	0	212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%	390	281	329	98	185	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
15	17	W2	47	87	134	459	478	140	78	340	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
15	7	6	1	1	0	0	47	50

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	4	4	0	0	0	0	22	26

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	3	2	1	1	0	0	25	24

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	2	0	1	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
35	10	28.57%	29	6	79.31%	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
159	137	162	1	20	9	17	1

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
212	460	46.09%	249	491	50.71%	118	245	48.16%

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
390	281	329	98	185	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	Lien
3	16	Utica Comets	4	Toronto Marlies	0	L		Sommaire du match
5	32	Providence Bruins	3	Toronto Marlies	1	L		Sommaire du match
9	53	Toronto Marlies	3	Charlotte Checkers	7	L		Sommaire du match
11	62	Toronto Marlies	1	Bridgeport Islanders	3	L		Sommaire du match
13	75	Toronto Marlies	2	Belleville Senators	0	W		Sommaire du match
14	87	Syracuse Crunch	1	Toronto Marlies	2	W		Sommaire du match
18	109	Cleveland Monsters	4	Toronto Marlies	2	L		Sommaire du match
20	122	Toronto Marlies	5	Cleveland Monsters	2	W		Sommaire du match
22	137	Toronto Marlies	4	Rochester Americans	3	W	X	Sommaire du match
24	148	Toronto Marlies	4	Hartford Wolf Pack	5	L	X	Sommaire du match
25	158	Lehigh Valley Phantoms	2	Toronto Marlies	3	W		Sommaire du match
27	177	Toronto Marlies	6	Springfield Thunderbirds	4	W		Sommaire du match
29	190	Hershey Bears	5	Toronto Marlies	2	L		Sommaire du match
32	212	Wilkes-Barre Penguins	5	Toronto Marlies	7	W		Sommaire du match
36	239	San Diego Gulls	2	Toronto Marlies	5	W		Sommaire du match
39	263	Charlotte Checkers	-	Toronto Marlies	-
41	277	Toronto Marlies	-	Charlotte Checkers	-
43	294	San Jose Barracuda	-	Toronto Marlies	-
48	321	Toronto Marlies	-	Texas Stars	-
50	331	Springfield Thunderbirds	-	Toronto Marlies	-
52	352	Toronto Marlies	-	Lehigh Valley Phantoms	-
54	360	Chicago Wolves	-	Toronto Marlies	-
59	390	Iowa Wild	-	Toronto Marlies	-
62	410	Toronto Marlies	-	Springfield Thunderbirds	-
64	421	Abbotsford Canucks	-	Toronto Marlies	-
67	442	Toronto Marlies	-	Rockford IceHogs	-
69	453	Bridgeport Islanders	-	Toronto Marlies	-
72	471	Toronto Marlies	-	Colorado Eagles	-
74	484	Toronto Marlies	-	Manitoba Moose	-
75	490	Syracuse Crunch	-	Toronto Marlies	-
78	507	Toronto Marlies	-	Grand Rapids Griffins	-
80	519	Bakersfield Condors	-	Toronto Marlies	-
83	540	Toronto Marlies	-	Tucson Roadrunners	-
85	549	Toronto Marlies	-	Coachella Valley Firebirds	-
87	561	Wilkes-Barre Penguins	-	Toronto Marlies	-
90	580	Toronto Marlies	-	Hartford Wolf Pack	-
92	592	Cleveland Monsters	-	Toronto Marlies	-
96	622	Grand Rapids Griffins	-	Toronto Marlies	-
101	650	Hartford Wolf Pack	-	Toronto Marlies	-
104	673	Ontario Reign	-	Toronto Marlies	-
109	703	Toronto Marlies	-	Grand Rapids Griffins	-
110	707	Lehigh Valley Phantoms	-	Toronto Marlies	-
114	737	Rochester Americans	-	Toronto Marlies	-
117	754	Toronto Marlies	-	Ontario Reign	-
118	766	Toronto Marlies	-	Bridgeport Islanders	-
120	772	Grand Rapids Griffins	-	Toronto Marlies	-
122	794	Toronto Marlies	-	Calgary Wranglers	-
124	802	Henderson Silver Knights	-	Toronto Marlies	-
129	833	Providence Bruins	-	Toronto Marlies	-
130	845	Toronto Marlies	-	Milwaukee Admirals	-
133	859	Toronto Marlies	-	Rochester Americans	-
134	869	Belleville Senators	-	Toronto Marlies	-
137	889	Toronto Marlies	-	Providence Bruins	-
138	899	Belleville Senators	-	Toronto Marlies	-
142	916	Toronto Marlies	-	Cleveland Monsters	-
144	929	Toronto Marlies	-	Hershey Bears	-
145	936	Utica Comets	-	Toronto Marlies	-
148	961	Hershey Bears	-	Toronto Marlies	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
150	969	Toronto Marlies	-	Syracuse Crunch	-
152	980	Toronto Marlies	-	Laval Rocket	-
154	995	Toronto Marlies	-	Syracuse Crunch	-
155	1001	Calgary Wranglers	-	Toronto Marlies	-
159	1025	Rochester Americans	-	Toronto Marlies	-
161	1033	Toronto Marlies	-	Belleville Senators	-
162	1042	Toronto Marlies	-	Utica Comets	-
165	1060	Laval Rocket	-	Toronto Marlies	-
167	1074	Toronto Marlies	-	Laval Rocket	-
170	1090	Laval Rocket	-	Toronto Marlies	-
171	1097	Toronto Marlies	-	Utica Comets	-
172	1100	Toronto Marlies	-	Wilkes-Barre Penguins	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	6000	3000
Prix des billets	50	25
Assistance	46,390	23,368
Assistance PCT	96.65%	97.37%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
27	8720 - 96.89%	435,555$	3,484,440$	9000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
251,146$	1,169,666$	1,169,666$	1$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	251,146$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
11,759,985$	139	6,608$	918,512$

Toronto 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

Toronto 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

Toronto 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

Toronto 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

Toronto 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

	Toronto Marlies
	GP: 15 \| W: 8 \| L: 6 \| OTL: 1 \| P: 17 GF: 47 \| GA: 50 \| PP%: 28.57% \| PK%: 79.31% DG: Alexandre Taillon \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 63 Prochains matchs #263 vs Charlotte Checkers