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Centre de jeu
	Abbotsford Canucks 7-16-4, 18pts	2	FINAL	5	Toronto Marlies 17-8-1, 35pts

Team Stats
W1	Séquence	W3
4-7-3	Fiche domicile	9-5-0
3-9-1	Fiche domicile	8-3-1
1-8-1	Derniers 10 matchs	8-2-0
3.56	Buts par match	3.85
4.30	Buts contre par match	3.12
32.89%	Pourcentage en avantage numérique	37.97%
67.69%	Pourcentage en désavantage numérique	75.56%

Toronto Marlies
17-8-1, 35pts

FINAL

Rockford IceHogs
12-13-5, 29pts

Team Stats
W3	Séquence	L2
9-5-0	Fiche domicile	8-4-2
8-3-1	Fiche domicile	4-9-3
8-2-0	Derniers 10 matchs	4-3-3
3.85	Buts par match	3.47
3.12	Buts contre par match	4.20
37.97%	Pourcentage en avantage numérique	23.46%
75.56%	Pourcentage en désavantage numérique	70.51%

Bridgeport Islanders
8-18-3, 19pts

Jour 69

Toronto Marlies
17-8-1, 35pts

Statistiques d’équipe
OTL1	Séquence	W3
6-6-2	Fiche domicile	9-5-0
2-12-1	Fiche visiteur	8-3-1
3-6-1	10 derniers matchs	8-2-0
4.66	Buts par match	3.85
5.41	Buts contre par match	3.85
30.77%	Pourcentage en avantage numérique	37.97%
63.64%	Pourcentage en désavantage numérique	75.56%

Toronto Marlies
17-8-1, 35pts

Jour 72

Colorado Eagles
14-13-2, 30pts

Statistiques d’équipe
W3	Séquence	L4
9-5-0	Fiche domicile	6-6-2
8-3-1	Fiche visiteur	8-7-0
8-2-0	10 derniers matchs	3-6-1
3.85	Buts par match	3.59
3.12	Buts contre par match	3.59
37.97%	Pourcentage en avantage numérique	28.57%
75.56%	Pourcentage en désavantage numérique	66.04%

Toronto Marlies
17-8-1, 35pts

Jour 74

Manitoba Moose
10-14-3, 23pts

Statistiques d’équipe
W3	Séquence	L1
9-5-0	Fiche domicile	5-7-2
8-3-1	Fiche visiteur	5-7-1
8-2-0	10 derniers matchs	4-5-1
3.85	Buts par match	3.89
3.12	Buts contre par match	3.89
37.97%	Pourcentage en avantage numérique	25.00%
75.56%	Pourcentage en désavantage numérique	79.49%

Meneurs d'équipe
	Buts Ethan Bear 13	Passes Dennis Gilbert 22

	Points Dennis Gilbert 30	Plus/Moins Dennis Cholowski 6

	Victoires Pheonix Copley 4	Pourcentage d’arrêts Pheonix Copley 0.904

Statistiques d’équipe
Buts pour 100 3.85 GFG	Tirs pour 815 31.35 Avg	Pourcentage en avantage numérique 38.0% 30 GF	Début de zone offensive 39.2%
Buts contre 81 3.12 GAA	Tirs contre 820 31.54 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 75.6%% 11 GA	Début de la zone défensive 39.7%

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	8,759
	Billets de saison	8,370
Informations de la formation
	Équipe Pro	19
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	39 / 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	Kevin Rooney	X				100.00	77	41	87	73	76	79	84	68	70	63	64	72	68	80	70	0	50	70	0	32	1	775,000$
2	Oskar Back	X				100.00	67	40	87	71	78	75	71	67	71	69	60	70	66	54	50	0	50	67	0	25	2	825,000$
3	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$
4	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$
5	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$
6	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$
7	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$
8	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$
9	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$
10	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$
11	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$
12	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$
13	David Jiricek				X	100.00	65	42	74	68	74	67	62	63	40	60	56	67	62	57	50	0	50	64	0	22	1	918,333$
14	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$
15	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$
16	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	63	44	70	68	69	69	66	64	46	61	59	64	64	58	53	0	50	64

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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Pheonix Copley	100.00	73	75	77	72	74	74	74	72	74	75	71	83	68	0	50	68	0	33	1	775,000$
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	70	67	67	69	69	68	68	65	68	69	62	69	59	0	50	63

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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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	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Dennis Gilbert	Toronto Marlies (TOR)	D	25	8	22	30	-7	10	81	38	71	24	41	11.27%	37	507	20.31	3	9	12	29	54	1	33	1	1	75.00%	8	0	0	1.18	0	1	2	3	2
2	Ethan Bear	Toronto Marlies (TOR)	D	25	13	15	28	-7	4	25	33	67	23	43	19.40%	33	508	20.32	7	5	12	28	54	0	34	0	0	33.33%	3	1	0	1.10	0	1	2	2	1
3	Dennis Cholowski	Toronto Marlies (TOR)	D	25	11	16	27	6	6	21	39	76	14	43	14.47%	25	540	21.63	6	6	12	32	58	0	33	1	1	60.00%	10	0	0	1.00	0	1	1	0	4
4	Nikolas Matinpalo	Toronto Marlies (TOR)	D	25	10	14	24	4	12	44	23	64	29	33	15.63%	31	491	19.65	6	6	12	27	58	0	32	1	0	0%	0	0	0	0.98	0	1	2	2	1
5	Konsta Helenius	Toronto Marlies (TOR)	C	25	7	16	23	3	6	22	53	58	20	40	12.07%	5	413	16.54	4	4	8	21	56	0	3	1	1	51.55%	549	0	0	1.11	1	1	0	1	2
6	Adam Beckman	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	25	3	18	21	-1	4	25	25	49	18	40	6.12%	5	435	17.41	0	8	8	7	57	0	29	0	0	40.00%	50	0	0	0.96	0	1	0	1	0
7	Marshall Warren	Toronto Marlies (TOR)	D	25	7	9	16	5	4	41	46	58	15	46	12.07%	9	499	19.96	0	0	0	0	0	0	0	2	1	45.61%	296	0	0	0.64	0	0	1	0	1
8	Max Wanner	Toronto Marlies (TOR)	D	16	7	8	15	1	6	29	27	49	14	22	14.29%	15	299	18.73	1	1	2	5	27	0	0	2	0	44.12%	204	1	1	1.00	0	0	2	0	1
9	David Jiricek	Toronto Marlies (TOR)	D	25	4	10	14	1	8	40	31	27	9	12	14.81%	24	377	15.10	0	0	0	1	1	0	11	2	0	100.00%	3	0	0	0.74	0	0	3	0	0
10	Jack St. Ivany	Toronto Marlies (TOR)	D	25	1	13	14	-1	4	36	36	26	10	24	3.85%	22	387	15.48	0	1	1	2	4	0	0	0	0	33.33%	6	0	0	0.72	1	1	0	2	2
11	Ian Moore	Toronto Marlies (TOR)	D	25	5	7	12	4	6	30	14	46	12	30	10.87%	1	359	14.38	0	3	3	2	5	0	6	1	0	38.64%	44	0	0	0.67	0	0	0	1	1
12	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	0	0	2	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	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	0	0	1	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				289	83	159	242	11	78	445	408	660	208	419	12.58%	216	5339	18.47	28	46	74	164	418	2	218	13	4	48.60%	1356	2	1	0.91	2	7	14	14	17

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Pheonix Copley	Toronto Marlies (TOR)	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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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Nom du 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$	477,260$	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	22	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$	565,527$	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$	477,260$	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$	538,842$	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$	477,260$	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$	477,260$	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$	569,633$	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$	477,260$	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$	477,260$	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$	508,051$	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
Kevin Rooney	Toronto Marlies (TOR)	C	32	1993-05-21	USA	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-10-09	False	False	Pro & Farm	775,000$	477,260$	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$	600,424$	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$	508,051$	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$	510,103$	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$	538,842$	0$	0$	No	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Oskar Back	Toronto Marlies (TOR)	C	25	2000-03-12	SWE	No	202 Lbs	6 ft4	No	No	Assign Manually	No	No	2	2025-06-29	False	False	Pro & Farm	825,000$	508,051$	0$	0$	No	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Pheonix Copley	Toronto Marlies (TOR)	G	33	1992-01-18	USA	No	198 Lbs	6 ft4	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-06-29	False	False	Pro & Farm	775,000$	477,260$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
19	25.58	193 Lbs	6 ft2	1.16	740,614$

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			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		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			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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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	Abbotsford Canucks	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	9	14	0	0	41	24	33	3	33	269	256	278	19	23	7	6	19	5	3	60.00%	3	1	66.67%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
2	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	41	24	33	3	21	269	256	278	19	18	10	5	23	2	0	0.00%	0	0	0%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
3	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	41	24	33	3	25	269	256	278	19	28	5	15	21	3	0	0.00%	5	1	80.00%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
4	Charlotte Checkers	3	0	2	0	0	0	1	0	11	17	-6	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	2	0	2	0	0	0	0	0	5	12	-7	2	0.333	11	18	29	0	0	41	24	33	3	111	269	256	278	19	140	47	12	79	14	5	35.71%	6	2	66.67%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
5	Chicago Wolves	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	12	18	0	0	41	24	33	3	36	269	256	278	19	21	3	2	29	5	1	20.00%	1	0	100.00%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
6	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	41	24	33	3	70	269	256	278	19	47	10	2	40	3	1	33.33%	0	0	0%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
7	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	41	24	33	3	23	269	256	278	19	27	8	0	20	2	1	50.00%	0	0	0%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
8	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	41	24	33	3	35	269	256	278	19	43	11	8	18	4	2	50.00%	2	0	100.00%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
9	Iowa Wild	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	1	2	0	0	41	24	33	3	28	269	256	278	19	28	12	6	29	2	0	0.00%	3	1	66.67%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
10	Lehigh Valley Phantoms	2	2	0	0	0	0	0	0	13	5	8	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	10	3	7	4	1.000	13	23	36	0	0	41	24	33	3	71	269	256	278	19	64	16	4	62	5	3	60.00%	2	1	50.00%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
11	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	41	24	33	3	28	269	256	278	19	20	8	2	16	3	1	33.33%	1	0	100.00%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
12	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	41	24	33	3	13	269	256	278	19	44	9	10	23	0	0	0%	5	1	80.00%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
13	Rockford IceHogs	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	9	14	0	0	41	24	33	3	32	269	256	278	19	30	10	2	22	7	3	42.86%	0	0	0%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
14	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	41	24	33	3	31	269	256	278	19	36	11	10	20	4	2	50.00%	5	1	80.00%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
15	San Jose Barracuda	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	7	11	0	0	41	24	33	3	26	269	256	278	19	23	4	0	11	2	1	50.00%	0	0	0%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
16	Springfield Thunderbirds	3	3	0	0	0	0	0	0	16	8	8	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	2	0	0	0	0	0	0	13	6	7	6	1.000	16	28	44	0	0	41	24	33	3	89	269	256	278	19	71	17	12	72	9	5	55.56%	5	1	80.00%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
17	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	41	24	33	3	28	269	256	278	19	42	16	6	27	1	0	0.00%	3	1	66.67%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
18	Texas Stars	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	1.000	4	7	11	0	0	41	24	33	3	35	269	256	278	19	36	5	5	26	4	1	25.00%	0	0	0%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
19	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	41	24	33	3	35	269	256	278	19	37	14	4	25	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
20	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	41	24	33	3	45	269	256	278	19	42	16	6	23	3	1	33.33%	3	1	66.67%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
	Total	26	15	8	0	1	1	1	0	100	81	19	14	8	5	0	0	0	1	0	47	42	5	12	7	3	0	1	1	0	0	53	39	14	35	0.673	100	178	278	0	1	41	24	33	3	815	269	256	278	19	820	239	117	605	79	30	37.97%	45	11	75.56%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
	_Since Last GM Reset	26	15	8	0	1	1	1	0	100	81	19	14	8	5	0	0	0	1	0	47	42	5	12	7	3	0	1	1	0	0	53	39	14	35	0.673	100	178	278	0	1	41	24	33	3	815	269	256	278	19	820	239	117	605	79	30	37.97%	45	11	75.56%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
	_Vs Conference	19	9	7	0	1	1	1	0	70	65	5	9	4	4	0	0	0	1	0	26	31	-5	10	5	3	0	1	1	0	0	44	34	10	23	0.605	70	123	193	0	1	41	24	33	3	594	269	256	278	19	623	187	86	449	50	19	38.00%	33	8	75.76%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170
	_Vs Division	10	3	2	0	1	0	0	0	40	36	4	6	1	2	0	0	0	0	0	20	23	-3	4	2	0	0	1	0	0	0	20	13	7	8	0.400	40	72	112	0	0	41	24	33	3	340	269	256	278	19	309	83	41	238	26	9	34.62%	14	3	78.57%	0	384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%	701	510	548	170	320	170

			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
26	35	W3	100	178	278	815	820	239	117	605	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
26	15	8	1	1	1	0	100	81

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
14	8	5	0	0	1	0	47	42

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
12	7	3	1	1	0	0	53	39

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
8	2	0	0	0	0

Tentatives en avantage numérique	Buts en avantage numérique	% en avantage numérique	Tentatives en désavantage numérique	Buts contre en désavantage numérique	% en désavantage numérique	Buts pour en désavantage numérique
79	30	37.97%	45	11	75.56%	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
269	256	278	19	41	24	33	3

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
384	816	47.06%	405	826	49.03%	209	440	47.50%

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
701	510	548	170	320	170

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
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	5	Toronto Marlies	6	W	X	X	Sommaire du match
41	277	Toronto Marlies	2	Charlotte Checkers	5	L			Sommaire du match
43	294	San Jose Barracuda	1	Toronto Marlies	4	W			Sommaire du match
48	321	Toronto Marlies	4	Texas Stars	2	W			Sommaire du match
50	331	Springfield Thunderbirds	2	Toronto Marlies	3	W			Sommaire du match
52	352	Toronto Marlies	10	Lehigh Valley Phantoms	3	W			Sommaire du match
54	360	Chicago Wolves	3	Toronto Marlies	6	W			Sommaire du match
59	390	Iowa Wild	3	Toronto Marlies	1	L			Sommaire du match
62	410	Toronto Marlies	7	Springfield Thunderbirds	2	W			Sommaire du match
64	421	Abbotsford Canucks	2	Toronto Marlies	5	W			Sommaire du match
67	442	Toronto Marlies	5	Rockford IceHogs	3	W			Sommaire du match
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	81,944	40,686
Assistance PCT	97.55%	96.87%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
21	8759 - 97.33%	438,373$	6,137,220$	9000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
453,412$	1,407,166$	1,407,166$	1$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	453,412$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
9,205,830$	109	7,950$	866,550$

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: 26 \| W: 17 \| L: 8 \| OTL: 1 \| P: 35 GF: 100 \| GA: 81 \| PP%: 37.97% \| PK%: 75.56% DG: Alexandre Taillon \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 64 Prochains matchs #453 vs Bridgeport Islanders