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Centre de jeu
	Chicago Wolves 22-25-7, 51pts	3	FINAL	1	Utica Comets 21-25-6, 48pts

Team Stats
W5	Séquence	L4
9-13-5	Fiche domicile	14-9-4
13-12-2	Fiche domicile	7-16-2
6-4-0	Derniers 10 matchs	2-6-2
4.54	Buts par match	3.50
4.61	Buts contre par match	4.31
32.20%	Pourcentage en avantage numérique	22.61%
68.31%	Pourcentage en désavantage numérique	71.65%

Abbotsford Canucks
16-30-6, 38pts

FINAL

Chicago Wolves
22-25-7, 51pts

Team Stats
L2	Séquence	W5
11-12-4	Fiche domicile	9-13-5
5-18-2	Fiche domicile	13-12-2
3-6-1	Derniers 10 matchs	6-4-0
4.00	Buts par match	4.54
4.65	Buts contre par match	4.61
31.34%	Pourcentage en avantage numérique	32.20%
65.96%	Pourcentage en désavantage numérique	68.31%

Chicago Wolves
22-25-7, 51pts

2026-02-18

San Jose Barracuda
31-19-3, 65pts

Statistiques d’équipe
W5	Séquence	L1
9-13-5	Fiche domicile	18-8-1
13-12-2	Fiche visiteur	13-11-2
6-4-0	10 derniers matchs	6-3-1
4.54	Buts par match	4.79
4.61	Buts contre par match	4.79
32.20%	Pourcentage en avantage numérique	24.83%
68.31%	Pourcentage en désavantage numérique	71.92%

Wilkes-Barre Penguins
20-24-7, 47pts

2026-02-20

Chicago Wolves
22-25-7, 51pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W5
13-11-3	Fiche domicile	9-13-5
7-13-4	Fiche visiteur	13-12-2
7-3-0	10 derniers matchs	6-4-0
4.96	Buts par match	4.54
5.59	Buts contre par match	4.54
25.93%	Pourcentage en avantage numérique	32.20%
71.33%	Pourcentage en désavantage numérique	68.31%

Chicago Wolves
22-25-7, 51pts

2026-02-23

Milwaukee Admirals
32-16-5, 69pts

Statistiques d’équipe
W5	Séquence	L1
9-13-5	Fiche domicile	20-6-1
13-12-2	Fiche visiteur	12-10-4
6-4-0	10 derniers matchs	7-2-1
4.54	Buts par match	4.42
4.61	Buts contre par match	4.42
32.20%	Pourcentage en avantage numérique	34.53%
68.31%	Pourcentage en désavantage numérique	74.38%

Meneurs d'équipe
	Buts Jordan Dumais 21	Passes Colton White 55

	Points Colton White 72	Plus/Moins Jordan Dumais 15

	Victoires Matt Tomkins 6	Pourcentage d’arrêts Matt Tomkins 0.903

Statistiques d’équipe
Buts pour 245 4.54 GFG	Tirs pour 2163 40.06 Avg	Pourcentage en avantage numérique 32.2% 38 GF	Début de zone offensive 39.4%
Buts contre 249 4.61 GAA	Tirs contre 2112 39.11 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 68.3%% 45 GA	Début de la zone défensive 40.5%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Jason Pelletier
	Entraîneur	Rod Brind'Amour
	Division	Central Division
	Conférence	Western Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	9,000
	Assistance	8,745
	Billets de saison	8,370
Informations de la formation
	Équipe Pro	17
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	37 / 60
	Espoirs	5

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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	Jansen Harkins	X	X	X		100.00	81	45	84	73	80	80	82	68	66	64	62	70	68	73	63	0	50	70	0	28	1	787,500$
2	Colin White	X	X	X		100.00	62	42	74	66	69	73	72	64	60	60	58	59	62	80	58	0	50	63	0	29	1	775,000$
3	Nolan Foote		X	X		100.00	59	42	71	66	71	70	64	65	43	61	60	57	64	64	52	0	50	62	0	25	1	775,000$
4	Clark Bishop	X				100.00	59	45	66	65	63	70	69	63	61	59	58	59	62	59	54	0	50	61	0	29	1	775,000$
5	Jordan Dumais			X		100.00	57	40	67	62	58	59	57	57	41	55	54	55	58	50	50	0	50	57	0	21	2	860,000$
6	Calen Addison				X	100.00	58	45	65	70	66	74	72	69	40	69	58	60	66	65	52	0	50	65	0	25	1	775,000$
7	Ville Ottavainen				X	99.00	68	43	67	63	71	64	62	64	40	59	56	67	61	50	50	0	50	63	0	23	1	867,500$
8	Colton White				X	100.00	57	43	68	65	64	71	69	62	40	59	55	63	61	70	52	0	50	62	0	28	1	775,000$
9	Leo Loof				X	100.00	59	45	64	65	63	64	63	59	40	59	51	64	58	51	50	0	50	61	0	23	1	867,500$
10	Dyllan Gill				X	100.00	59	40	67	62	61	59	57	57	40	54	55	59	58	50	50	0	50	58	0	21	2	870,000$
Rayé
1	Aidan McDonough		X			100.00	61	41	71	65	67	65	61	60	42	53	56	59	60	53	50	0	50	59	0	26	0	0$
2	Ole Julian Bjorgvik-Holm				X	100.00	61	43	61	62	64	62	61	58	40	54	55	61	58	51	50	0	50	59	0	23	0	0$
3	Eamon Powell				X	100.00	55	40	66	64	57	59	57	55	40	54	54	60	58	51	50	0	50	58	0	23	0	0$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.92	61	43	69	65	66	67	65	62	46	58	56	61	61	59	52	0	50	61

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Marcus Hogberg	100.00	68	71	69	86	68	65	61	63	66	68	65	77	68	0	50	64	0	31	1	775,000$
2	Matt Tomkins	100.00	71	69	70	64	69	69	71	69	69	70	67	65	58	0	50	64	0	31	2	775,000$
Rayé
1	Mitch Gibson	100.00	68	57	56	65	63	63	64	63	64	62	51	53	50	0	50	58	0	26	0	0$
2	Mack Guzda	100.00	55	49	49	64	56	54	54	51	54	54	45	51	50	0	50	51	0	25	0	0$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	66	62	61	70	64	63	63	62	63	64	57	62	57	0	50	59

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Rod Brind'Amour	1	1	1	1	1	1	1	CAN	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
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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
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	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Colton White	Chicago Wolves (CAR)	D	54	17	55	72	-3	32	141	109	137	57	113	12.41%	107	1136	21.04	8	8	16	47	89	0	94	2	0	37.50%	8	1.27	0	1	7	5	6
2	Ville Ottavainen	Chicago Wolves (CAR)	D	54	20	51	71	-3	48	195	127	140	60	101	14.29%	122	1216	22.52	6	7	13	42	77	1	80	2	0	100.00%	7	1.17	0	1	3	7	10
3	Jordan Dumais	Chicago Wolves (CAR)	RW	54	21	31	52	15	8	88	110	181	46	146	11.60%	16	811	15.03	0	0	0	0	0	1	42	1	0	39.74%	78	1.28	0	0	4	5	5
4	Dyllan Gill	Chicago Wolves (CAR)	D	54	12	33	45	14	40	105	68	87	25	54	13.79%	77	876	16.23	1	1	2	4	11	0	19	1	0	100.00%	1	1.03	0	0	4	6	5
5	Jansen Harkins	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	16	9	17	26	9	14	42	71	99	25	79	9.09%	8	363	22.71	0	2	2	13	22	2	19	1	0	64.14%	555	1.43	1	2	2	2	0
6	Clark Bishop	Chicago Wolves (CAR)	C	15	14	6	20	2	8	40	50	83	23	59	16.87%	5	345	23.06	1	1	2	7	20	1	21	1	0	56.70%	358	1.16	0	1	3	2	0
7	Colin White	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	16	7	12	19	7	6	17	28	72	19	51	9.72%	0	363	22.73	0	3	3	9	22	1	23	2	1	57.58%	33	1.04	0	2	1	0	2
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				263	100	205	305	41	156	628	563	799	255	603	12.52%	335	5114	19.44	16	22	38	122	243	6	300	10	1	59.62%	1040	1.19	1	7	24	27	28

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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.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S3
1	Matt Tomkins	Chicago Wolves (CAR)	11	6	3	2	0.903	3.48	673	0	39	403	2	0.333	3	11	0	0	1
2	Marcus Hogberg	Chicago Wolves (CAR)	6	1	3	2	0.892	3.92	367	1	24	222	1	0.667	3	6	17	1	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			17	7	6	4	0.899	3.64	1040	1	63	625	3		6	17	17	1	1

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	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
Aidan McDonough	Chicago Wolves (CAR)	LW	26	1999-11-06	USA	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	Fantasy Draft	No	No	0	2025-07-22	False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Calen Addison	Chicago Wolves (CAR)	D	25	2000-04-11	CAN	No	181 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-07-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	197,034$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Clark Bishop	Chicago Wolves (CAR)	C	29	1996-03-29	CAN	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-07-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	197,034$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Colin White	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	29	1997-01-30	USA	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-07-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	197,034$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Colton White	Chicago Wolves (CAR)	D	28	1997-05-03	CAN	No	187 Lbs	6 ft1	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	775,000$	197,034$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Dyllan Gill	Chicago Wolves (CAR)	D	21	2004-06-07	CAN	No	179 Lbs	6 ft2	No	No	Fantasy Draft	No	No	2	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	870,000$	221,186$	0$	0$	No	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Eamon Powell	Chicago Wolves (CAR)	D	23	2002-05-10	USA	No	165 Lbs	5 ft11	No	No	Fantasy Draft	No	No	0	2025-07-22	False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jansen Harkins	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	28	1997-05-23	USA	No	199 Lbs	6 ft1	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	787,500$	200,212$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jordan Dumais	Chicago Wolves (CAR)	RW	21	2004-04-15	CAN	No	174 Lbs	5 ft9	No	No	Assign Manually	No	No	2	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	860,000$	218,644$	0$	0$	No	860,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	860,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Leo Loof	Chicago Wolves (CAR)	D	23	2002-04-25	SWE	No	176 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	867,500$	220,551$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Mack Guzda	Chicago Wolves (CAR)	G	25	2001-01-11	USA	No	215 Lbs	6 ft5	No	No	Fantasy Draft	No	No	0	2025-07-22	False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Marcus Hogberg	Chicago Wolves (CAR)	G	31	1994-11-25	SWE	No	234 Lbs	6 ft5	No	No	Fantasy Draft	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	775,000$	197,034$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Matt Tomkins	Chicago Wolves (CAR)	G	31	1994-06-19	CAN	No	192 Lbs	6 ft4	No	No	Fantasy Draft	No	No	2	2025-07-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	197,034$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Mitch Gibson	Chicago Wolves (CAR)	G	26	1999-06-25	USA	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	Fantasy Draft	No	No	0	2025-07-22	False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Nolan Foote	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	25	2000-11-29	CAN	No	196 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-07-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	197,034$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Ole Julian Bjorgvik-Holm	Chicago Wolves (CAR)	D	23	2002-05-23	NOR	No	198 Lbs	6 ft4	No	No	Fantasy Draft	No	No	0	2025-07-22	False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ville Ottavainen	Chicago Wolves (CAR)	D	23	2002-08-12	FIN	No	216 Lbs	6 ft5	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	867,500$	220,551$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
17	25.71	195 Lbs	6 ft2	0.88	569,265$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				30	1	2	2
2				30	1	2	2
3			Jordan Dumais	25	1	2	2
4				15	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Ville Ottavainen	30	1	2	2
2	Colton White		30	1	2	2
3	Dyllan Gill		25	1	2	2
4		Ville Ottavainen	15	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				50	1	2	2
2				50	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Ville Ottavainen	50	1	2	2
2	Colton White		50	1	2	2

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

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Ville Ottavainen	50	1	2	2
2	Colton White		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		Ville Ottavainen	50	1	2	2
2		50	1	2	2	Colton White		50	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Ville Ottavainen	50	1	2	2
2	Colton White		50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
				Ville Ottavainen

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
				Ville Ottavainen

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Jordan Dumais, ,	Jordan Dumais,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Dyllan Gill, Colton White,	Dyllan Gill	Colton White,

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , , Jordan Dumais, , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, Ville Ottavainen, Colton White, , Dyllan Gill

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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	Abbotsford Canucks	3	1	2	0	0	0	0	0	16	19	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	14	12	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	2	0.333	16	31	47	0	0	87	82	71	6	137	692	678	769	33	146	27	29	81	6	5	83.33%	11	4	63.64%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
2	Bakersfield Condors	3	2	1	0	0	0	0	0	11	9	2	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	0.667	11	22	33	0	0	87	82	71	6	116	692	678	769	33	110	26	12	60	6	2	33.33%	6	1	83.33%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
3	Belleville Senators	2	1	0	0	1	0	0	0	11	4	7	1	1	0	0	0	0	0	0	6	0	6	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	4	1.000	11	18	29	0	1	87	82	71	6	66	692	678	769	33	67	24	19	40	2	1	50.00%	7	1	85.71%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
4	Bridgeport Islanders	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	0	0.000	3	6	9	0	0	87	82	71	6	37	692	678	769	33	39	11	17	34	3	1	33.33%	6	4	33.33%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
5	Calgary Wranglers	3	1	1	0	0	0	0	1	14	15	-1	2	0	1	0	0	0	0	1	8	11	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	3	0.500	14	26	40	0	0	87	82	71	6	152	692	678	769	33	117	33	14	70	15	3	20.00%	6	3	50.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
6	Charlotte Checkers	1	0	1	0	0	0	0	0	5	8	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	5	8	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	5	8	13	0	0	87	82	71	6	58	692	678	769	33	42	12	0	27	1	1	100.00%	0	0	0%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
7	Cleveland Monsters	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	4	8	12	0	0	87	82	71	6	45	692	678	769	33	41	13	2	29	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
8	Coachella Valley Firebirds	3	0	3	0	0	0	0	0	12	20	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	8	12	-4	0	0.000	12	22	34	0	0	87	82	71	6	98	692	678	769	33	133	43	18	64	6	2	33.33%	10	6	40.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
9	Colorado Eagles	4	1	2	0	0	1	0	0	16	16	0	2	0	1	0	0	1	0	0	6	8	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	10	8	2	3	0.375	16	26	42	1	0	87	82	71	6	162	692	678	769	33	149	39	22	97	9	2	22.22%	11	5	54.55%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
10	Grand Rapids Griffins	2	1	0	0	1	0	0	0	12	6	6	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	4	1.000	12	23	35	0	0	87	82	71	6	75	692	678	769	33	68	23	10	36	8	5	62.50%	5	0	100.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
11	Henderson Silver Knights	2	0	2	0	0	0	0	0	3	8	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	3	8	-5	0	0.000	3	6	9	0	0	87	82	71	6	76	692	678	769	33	79	28	12	42	4	1	25.00%	6	2	66.67%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
12	Hershey Bears	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	1.000	5	10	15	0	0	87	82	71	6	36	692	678	769	33	31	15	6	16	3	0	0.00%	3	1	66.67%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
13	Lehigh Valley Phantoms	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	2	1.000	8	15	23	0	0	87	82	71	6	60	692	678	769	33	46	15	2	20	4	2	50.00%	1	1	0.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
14	Manitoba Moose	4	2	1	0	1	0	0	0	19	13	6	2	1	1	0	0	0	0	0	11	9	2	2	1	0	0	1	0	0	0	8	4	4	6	0.750	19	34	53	0	0	87	82	71	6	157	692	678	769	33	152	48	20	87	8	1	12.50%	10	2	80.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
15	Milwaukee Admirals	3	1	1	0	0	0	0	1	19	16	3	2	1	0	0	0	0	0	1	15	10	5	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	3	0.500	19	35	54	1	0	87	82	71	6	126	692	678	769	33	96	26	8	75	3	2	66.67%	4	2	50.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
16	Ontario Reign	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	87	82	71	6	42	692	678	769	33	45	14	6	36	2	0	0.00%	3	0	100.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
17	Rochester Americans	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	0	0.000	2	3	5	0	0	87	82	71	6	42	692	678	769	33	53	15	6	34	3	1	33.33%	4	0	100.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
18	Rockford IceHogs	4	0	4	0	0	0	0	0	13	19	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	0	0.000	13	24	37	1	0	87	82	71	6	144	692	678	769	33	162	55	24	75	5	1	20.00%	10	5	50.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
19	San Diego Gulls	2	0	0	0	1	1	0	0	11	11	0	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	3	0.750	11	22	33	0	0	87	82	71	6	72	692	678	769	33	101	30	12	47	2	0	0.00%	5	1	80.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
20	San Jose Barracuda	2	0	1	0	1	0	0	0	11	13	-2	2	0	1	0	1	0	0	0	11	13	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.500	11	22	33	0	0	87	82	71	6	91	692	678	769	33	63	24	14	60	4	1	25.00%	7	2	71.43%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
21	Texas Stars	4	2	1	0	0	0	0	1	20	19	1	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	2	1	0	0	0	0	0	1	11	10	1	5	0.625	20	37	57	1	0	87	82	71	6	175	692	678	769	33	159	35	22	100	14	5	35.71%	9	2	77.78%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
22	Toronto Marlies	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	3	5	8	0	0	87	82	71	6	21	692	678	769	33	36	8	10	25	1	0	0.00%	5	1	80.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
23	Tucson Roadrunners	4	2	1	0	0	1	0	0	21	13	8	2	1	1	0	0	0	0	0	11	6	5	2	1	0	0	0	1	0	0	10	7	3	5	0.625	21	38	59	1	0	87	82	71	6	134	692	678	769	33	151	35	29	95	6	1	16.67%	11	2	81.82%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
24	Utica Comets	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	1.000	3	6	9	0	0	87	82	71	6	41	692	678	769	33	26	12	2	27	2	1	50.00%	1	0	100.00%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
	Total	54	17	25	0	5	4	0	3	245	249	-4	27	8	13	0	1	3	0	2	132	128	4	27	9	12	0	4	1	0	1	113	121	-8	51	0.472	245	453	698	5	1	87	82	71	6	2163	692	678	769	33	2112	611	316	1277	118	38	32.20%	142	45	68.31%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
	_Since Last GM Reset	54	17	25	0	5	4	0	3	245	249	-4	27	8	13	0	1	3	0	2	132	128	4	27	9	12	0	4	1	0	1	113	121	-8	51	0.472	245	453	698	5	1	87	82	71	6	2163	692	678	769	33	2112	611	316	1277	118	38	32.20%	142	45	68.31%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
	_Vs Conference	42	12	21	0	3	3	0	3	189	196	-7	23	6	12	0	1	2	0	2	110	113	-3	19	6	9	0	2	1	0	1	79	83	-4	36	0.429	189	351	540	5	0	87	82	71	6	1682	692	678	769	33	1663	463	242	989	90	26	28.89%	109	37	66.06%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324
	_Vs Division	23	8	10	0	1	2	0	2	108	96	12	12	4	6	0	0	1	0	1	58	51	7	11	4	4	0	1	1	0	1	50	45	5	22	0.478	108	194	302	5	0	87	82	71	6	898	692	678	769	33	869	238	125	529	45	12	26.67%	55	18	67.27%	0	1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%	1227	870	1376	388	674	324

			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
54	51	W5	245	453	698	2163	2112	611	316	1277	5	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
54	17	25	5	4	0	3	245	249

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	8	13	1	3	0	2	132	128

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	9	12	4	1	0	1	113	121

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	4	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
118	38	32.20%	142	45	68.31%	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
692	678	769	33	87	82	71	6

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
1016	1961	51.81%	1034	2013	51.37%	509	1000	50.90%

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
1227	870	1376	388	674	324

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1 - 2025-10-07	5	Calgary Wranglers	4	Chicago Wolves	3	L	X	X	Sommaire du match
3 - 2025-10-09	14	Chicago Wolves	6	Texas Stars	4	W			Sommaire du match
8 - 2025-10-14	45	Chicago Wolves	6	Tucson Roadrunners	2	W			Sommaire du match
10 - 2025-10-16	55	Tucson Roadrunners	1	Chicago Wolves	8	W			Sommaire du match
13 - 2025-10-19	74	San Jose Barracuda	6	Chicago Wolves	7	W	X		Sommaire du match
16 - 2025-10-22	99	Texas Stars	5	Chicago Wolves	4	L			Sommaire du match
19 - 2025-10-25	118	Chicago Wolves	4	Colorado Eagles	6	L			Sommaire du match
21 - 2025-10-27	130	Chicago Wolves	4	Manitoba Moose	3	W	X		Sommaire du match
23 - 2025-10-29	142	Manitoba Moose	3	Chicago Wolves	7	W			Sommaire du match
26 - 2025-11-01	162	Chicago Wolves	1	Henderson Silver Knights	4	L			Sommaire du match
27 - 2025-11-02	174	Colorado Eagles	4	Chicago Wolves	3	L	X		Sommaire du match
30 - 2025-11-05	198	Rockford IceHogs	4	Chicago Wolves	3	L			Sommaire du match
32 - 2025-11-07	210	Chicago Wolves	4	Milwaukee Admirals	6	L			Sommaire du match
34 - 2025-11-09	227	Belleville Senators	0	Chicago Wolves	6	W			Sommaire du match
36 - 2025-11-11	240	Chicago Wolves	3	Coachella Valley Firebirds	5	L			Sommaire du match
38 - 2025-11-13	258	Chicago Wolves	5	Texas Stars	6	L	X	X	Sommaire du match
40 - 2025-11-15	270	Cleveland Monsters	5	Chicago Wolves	4	L	X		Sommaire du match
42 - 2025-11-17	283	Chicago Wolves	4	Tucson Roadrunners	5	L	X		Sommaire du match
44 - 2025-11-19	295	Chicago Wolves	8	Lehigh Valley Phantoms	3	W			Sommaire du match
46 - 2025-11-21	309	Tucson Roadrunners	5	Chicago Wolves	3	L			Sommaire du match
49 - 2025-11-24	326	Chicago Wolves	2	Henderson Silver Knights	4	L			Sommaire du match
51 - 2025-11-26	339	Coachella Valley Firebirds	8	Chicago Wolves	4	L			Sommaire du match
54 - 2025-11-29	360	Chicago Wolves	3	Toronto Marlies	6	L			Sommaire du match
56 - 2025-12-01	369	Texas Stars	4	Chicago Wolves	5	W			Sommaire du match
60 - 2025-12-05	398	Milwaukee Admirals	6	Chicago Wolves	5	L	X	X	Sommaire du match
62 - 2025-12-07	407	Chicago Wolves	3	Bridgeport Islanders	8	L			Sommaire du match
65 - 2025-12-10	426	Chicago Wolves	5	Coachella Valley Firebirds	7	L			Sommaire du match
66 - 2025-12-11	435	Bakersfield Condors	6	Chicago Wolves	5	L			Sommaire du match
69 - 2025-12-14	455	Chicago Wolves	5	Belleville Senators	4	W	X		Sommaire du match
71 - 2025-12-16	466	San Diego Gulls	6	Chicago Wolves	5	L	X		Sommaire du match
75 - 2025-12-20	494	San Jose Barracuda	7	Chicago Wolves	4	L			Sommaire du match
78 - 2025-12-23	504	Chicago Wolves	6	Colorado Eagles	2	W			Sommaire du match
81 - 2025-12-26	525	Rockford IceHogs	5	Chicago Wolves	3	L			Sommaire du match
83 - 2025-12-28	536	Chicago Wolves	3	Rockford IceHogs	5	L			Sommaire du match
86 - 2025-12-31	556	Calgary Wranglers	7	Chicago Wolves	5	L			Sommaire du match
89 - 2026-01-03	575	Chicago Wolves	5	Grand Rapids Griffins	4	W	X		Sommaire du match
91 - 2026-01-05	590	Milwaukee Admirals	4	Chicago Wolves	10	W			Sommaire du match
94 - 2026-01-08	603	Chicago Wolves	6	San Diego Gulls	5	W	X		Sommaire du match
96 - 2026-01-10	623	Bakersfield Condors	1	Chicago Wolves	2	W			Sommaire du match
100 - 2026-01-14	644	Chicago Wolves	2	Abbotsford Canucks	7	L			Sommaire du match
101 - 2026-01-15	654	Manitoba Moose	6	Chicago Wolves	4	L			Sommaire du match
107 - 2026-01-21	685	Colorado Eagles	4	Chicago Wolves	3	L			Sommaire du match
109 - 2026-01-23	702	Chicago Wolves	6	Calgary Wranglers	4	W			Sommaire du match
111 - 2026-01-25	715	Ontario Reign	5	Chicago Wolves	3	L			Sommaire du match
113 - 2026-01-27	732	Chicago Wolves	4	Rockford IceHogs	5	L			Sommaire du match
116 - 2026-01-30	746	Charlotte Checkers	8	Chicago Wolves	5	L			Sommaire du match
118 - 2026-02-01	761	Chicago Wolves	4	Bakersfield Condors	2	W			Sommaire du match
121 - 2026-02-04	780	Abbotsford Canucks	8	Chicago Wolves	7	L			Sommaire du match
123 - 2026-02-06	797	Chicago Wolves	2	Rochester Americans	8	L			Sommaire du match
125 - 2026-02-08	811	Chicago Wolves	4	Manitoba Moose	1	W			Sommaire du match
127 - 2026-02-10	817	Grand Rapids Griffins	2	Chicago Wolves	7	W			Sommaire du match
129 - 2026-02-12	836	Chicago Wolves	5	Hershey Bears	4	W			Sommaire du match
130 - 2026-02-13	844	Chicago Wolves	3	Utica Comets	1	W			Sommaire du match
132 - 2026-02-15	854	Abbotsford Canucks	4	Chicago Wolves	7	W			Sommaire du match
135 - 2026-02-18	873	Chicago Wolves	-	San Jose Barracuda	-
137 - 2026-02-20	885	Wilkes-Barre Penguins	-	Chicago Wolves	-
140 - 2026-02-23	905	Chicago Wolves	-	Milwaukee Admirals	-
141 - 2026-02-24	913	Chicago Wolves	-	Ontario Reign	-
143 - 2026-02-26	921	Ontario Reign	-	Chicago Wolves	-
146 - 2026-03-01	945	Springfield Thunderbirds	-	Chicago Wolves	-
148 - 2026-03-03	962	Chicago Wolves	-	Hartford Wolf Pack	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
151 - 2026-03-06	978	Henderson Silver Knights	-	Chicago Wolves	-
155 - 2026-03-10	1003	Chicago Wolves	-	Laval Rocket	-
156 - 2026-03-11	1009	Chicago Wolves	-	Iowa Wild	-
158 - 2026-03-13	1016	Syracuse Crunch	-	Chicago Wolves	-
161 - 2026-03-16	1037	Chicago Wolves	-	Iowa Wild	-
164 - 2026-03-19	1052	Iowa Wild	-	Chicago Wolves	-
166 - 2026-03-21	1064	Chicago Wolves	-	San Diego Gulls	-
169 - 2026-03-24	1085	Providence Bruins	-	Chicago Wolves	-
176 - 2026-03-31	1115	Iowa Wild	-	Chicago Wolves	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	6000	3000
Prix des billets	50	25
Assistance	157,849	78,255
Assistance PCT	97.44%	96.61%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
8	8745 - 97.16%	437,726$	11,818,590$	9000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
760,308$	967,750$	967,750$	1$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	760,308$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
3,501,804$	45	5,468$	246,060$

Chicago Wolves 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

Chicago Wolves 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

Chicago Wolves 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

Chicago Wolves 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

Chicago Wolves 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

	Chicago Wolves
	GP: 54 \| W: 22 \| L: 25 \| OTL: 7 \| P: 51 GF: 245 \| GA: 249 \| PP%: 32.20% \| PK%: 68.31% DG: Jason Pelletier \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 61 Prochains matchs #873 vs San Jose Barracuda