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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Texas 42-33-7, 91pts	3	Sommaire du match	1	San Diego 48-22-12, 108pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
23-15-3	Fiche domicile	22-11-8
19-18-4	Fiche domicile	26-11-4
6-4-0	Derniers 10 matchs	7-3-0
3.18	Buts par match	3.38
2.74	Buts contre par match	2.73
15.08%	Pourcentage en avantage numérique	22.50%
81.67%	Pourcentage en désavantage numérique	82.58%

Manitoba
43-34-5, 91pts

Sommaire du match

San Diego
48-22-12, 108pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
19-19-3	Fiche domicile	22-11-8
24-15-2	Fiche domicile	26-11-4
4-5-1	Derniers 10 matchs	7-3-0
3.04	Buts par match	3.38
3.10	Buts contre par match	2.73
17.74%	Pourcentage en avantage numérique	22.50%
81.91%	Pourcentage en désavantage numérique	82.58%

Meneurs d'équipe
Buts Karson Kulhman 28		Passes Sam Lafferty 57

	Points Sam Lafferty 79	Plus/Moins Vladislav Namestnikov 20

	Victoires Casey DeSmith 28	Pourcentage d’arrêts Casey DeSmith 0.926

Statistiques d’équipe
Buts pour 277 3.38 GFG	Tirs pour 3102 37.83 Avg	Pourcentage en avantage numérique 22.5% 81 GF	Début de zone offensive 43.9%
Buts contre 224 2.73 GAA	Tirs contre 2640 32.20 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 82.6%% 50 GA	Début de la zone défensive 39.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Michael Chouinard
	Entraîneur	Jared Bednar
	Division	Pacifique
	Conférence	Conference ouest
	Capitaine	Adam Henrique
	Assistant #1	Mikko Lehtonen
	Assistant #2	Joe Colborne
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,203
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	24
	Équipe Mineure	19
	Limite contact	43 / 50
	Espoirs	58

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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	Karson Kulhman		X	X		100.00	68	30	93	78	79	76	99	72	71	68	72	71	76	60	59	43	50	0	0	28	2	900,000$
2	Jakob Silfverberg		X	X		100.00	65	33	93	71	73	80	86	75	63	73	73	69	82	73	60	31	50	0	0	33	2	550,000$
3	Adam Henrique (C)	X	X			100.00	66	36	88	63	75	85	88	69	89	67	71	63	84	79	81	30	50	0	0	34	2	951,000$
4	Joe Colborne (A)	X	X	X		100.00	67	37	81	63	84	76	88	65	99	67	67	58	79	69	68	37	50	0	0	34	2	956,000$
5	Chris Tierney	X	X			100.00	68	25	99	75	84	87	99	69	97	66	68	66	81	58	46	48	50	0	0	30	3	1,100,000$
6	Sam Lafferty	X	X	X		100.00	83	34	74	77	81	80	86	73	91	73	71	73	75	61	56	48	50	0	0	29	1	950,000$
7	Jansen Harkins		X	X		100.00	67	29	91	82	83	74	91	68	73	67	69	63	77	53	51	53	50	0	0	27	3	875,000$
8	Michael Bunting		X	X		100.00	81	31	86	79	80	84	90	65	68	63	68	63	73	60	52	58	50	0	0	28	2	825,000$
9	Vladislav Namestnikov	X	X	X		100.00	64	30	98	84	70	87	99	70	79	68	68	62	79	56	51	51	50	0	0	31	1	1,160,000$
10	Peyton Krebs (R)	X	X	X		100.00	87	55	83	82	81	79	99	71	85	73	73	65	70	43	43	72	50	0	0	23	2	900,000$
11	Gage Goncalves (R)	X	X			100.00	77	35	94	78	79	78	99	69	70	69	71	64	70	43	43	68	50	0	0	23	2	500,000$
12	Nikolai Kovalenko (R)		X	X		100.00	81	30	92	80	79	79	91	71	70	72	70	64	70	46	46	68	50	0	0	24	2	500,000$
13	Matt Dumba				X	100.00	74	37	75	96	93	90	99	71	53	65	60	80	81	62	54	57	50	0	0	29	3	1,760,000$
14	Mikko Lehtonen (A)				X	100.00	71	27	78	78	82	80	83	66	50	56	50	89	76	65	58	42	50	0	0	30	4	990,000$
15	Caleb Jones				X	100.00	76	29	77	79	84	91	99	57	53	57	55	88	79	55	54	60	50	0	0	27	1	925,000$
16	Nick Blankenburg (R)				X	100.00	74	30	93	82	75	84	93	52	50	53	52	92	70	53	53	68	50	0	0	26	1	500,000$
17	Jacob Bernard-Docker (R)				X	100.00	71	40	90	69	81	77	89	47	50	46	47	89	70	46	46	67	50	0	0	24	2	800,000$
18	Tobias Bjornfot (R)				X	100.00	69	30	96	79	84	78	99	41	50	40	41	87	70	43	43	58	50	0	0	23	2	900,000$
Rayé
1	Steven Lorentz	X	X			100.00	66	29	91	76	98	75	90	65	90	65	65	64	77	56	44	52	50	0	0	28	2	956,000$
2	Joakim Nygard		X			100.00	65	21	91	75	76	73	82	62	70	63	64	61	75	67	61	35	50	0	0	31	2	825,000$
3	Brendan Smith				X	100.00	71	32	71	63	86	74	91	54	50	51	45	88	75	77	64	31	50	0	0	35	2	725,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	72	32	87	77	81	80	92	64	70	63	63	72	76	58	54	51	50	0

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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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	Calvin Pickard	100.00	68	90	88	78	77	87	88	87	87	85	75	75	75	53	50	0	0	32	3	1,000,000$
2	Casey DeSmith	100.00	68	83	85	74	74	87	88	87	88	81	73	69	69	52	50	0	0	32	2	961,000$
Rayé
1	Joonas Korpisalo	100.00	68	72	86	76	74	85	85	85	85	79	74	63	62	51	50	0	0	30	2	3,300,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	68	82	86	76	75	86	87	86	87	82	74	69	69	52	50	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Jared Bednar	82	87	96	92	89	89	81	CAN	52	2	2,510,000$

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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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Sam Lafferty	San Diego (ANA)	C/LW/RW	82	22	57	79	11	76	10	184	170	277	82	189	7.94%	24	1639	19.99	7	23	30	64	284	0	0	0	7	220	3	4	56.68%	2329	0	0	0.96	0	1	0	2	0	7	8	2
2	Matt Dumba	San Diego (ANA)	D	82	21	51	72	3	78	10	104	96	220	69	140	9.55%	88	1773	21.62	13	20	33	115	304	0	0	0	1	55	3	0	0%	0	0	0	0.81	0	2	2	0	0	2	6	4
3	Nikolai Kovalenko	San Diego (ANA)	LW/RW	82	21	43	64	4	32	0	95	81	296	80	213	7.09%	10	1607	19.60	5	20	25	64	296	0	0	0	0	3	4	1	48.89%	135	0	0	0.80	0	0	0	0	0	4	1	2
4	Mikko Lehtonen	San Diego (ANA)	D	82	17	44	61	14	56	0	102	98	176	42	129	9.66%	147	1926	23.50	9	12	21	88	292	0	1	1	2	236	3	0	0%	0	0	0	0.63	0	0	0	0	0	2	4	5
5	Caleb Jones	San Diego (ANA)	D	82	15	42	57	13	58	0	82	75	152	59	109	9.87%	148	1939	23.66	10	11	21	81	305	0	2	2	2	237	2	2	0%	0	0	0	0.59	0	0	0	0	0	1	4	4
6	Karson Kulhman	San Diego (ANA)	LW/RW	82	28	28	56	6	8	0	36	90	217	80	170	12.90%	14	1478	18.03	3	9	12	29	156	3	1	4	16	224	1	2	46.85%	111	1	0	0.76	0	0	0	0	0	5	3	4
7	Peyton Krebs	San Diego (ANA)	C/LW/RW	77	24	29	53	-1	90	30	158	126	264	78	181	9.09%	5	1473	19.14	7	12	19	58	273	0	0	0	0	0	3	0	54.02%	1766	0	0	0.72	0	0	1	2	2	2	6	0
8	Chris Tierney	San Diego (ANA)	C/LW	82	12	30	42	6	12	0	41	114	136	33	110	8.82%	9	989	12.06	1	12	13	29	183	0	0	0	0	10	4	0	59.47%	1320	0	0	0.85	1	7	0	0	0	1	4	2
9	Brayden Schenn	Anaheim	C/LW/RW	60	17	23	40	1	74	10	114	56	212	61	150	8.02%	12	1012	16.87	10	7	17	65	236	0	0	0	2	66	5	0	49.40%	251	0	1	0.79	1	3	1	1	0	4	1	3
10	Jakob Silfverberg	San Diego (ANA)	LW/RW	52	14	25	39	6	17	5	19	41	170	42	113	8.24%	7	906	17.43	5	6	11	36	180	0	0	0	0	5	1	0	48.62%	109	0	1	0.86	0	1	0	0	1	4	1	2
11	Nick Blankenburg	San Diego (ANA)	D	70	14	22	36	8	18	0	54	67	144	45	80	9.72%	76	1452	20.74	7	8	15	78	258	0	0	0	3	197	4	0	0%	0	0	0	0.50	0	0	0	0	0	2	1	2
12	Gage Goncalves	San Diego (ANA)	C/LW	81	16	17	33	6	18	0	49	52	185	51	145	8.65%	8	1476	18.23	1	7	8	24	131	0	0	0	1	58	2	1	46.33%	177	0	0	0.45	0	0	0	0	0	1	0	2
13	Vladislav Namestnikov	San Diego (ANA)	C/LW/RW	82	9	23	32	20	8	0	25	70	143	35	125	6.29%	10	1039	12.67	0	1	1	7	26	0	0	0	9	241	1	1	50.48%	105	0	0	0.62	1	3	0	0	0	2	1	2
14	Adam Henrique	San Diego (ANA)	C/LW	82	17	9	26	15	15	5	55	30	136	26	96	12.50%	8	987	12.04	0	0	0	2	26	0	0	0	0	4	3	1	54.00%	100	0	0	0.53	0	7	0	0	1	1	1	1
15	Joe Colborne	San Diego (ANA)	C/LW/RW	82	8	11	19	8	21	5	33	68	74	23	51	10.81%	4	873	10.65	0	0	0	1	3	1	1	2	4	144	1	0	60.39%	1126	0	0	0.44	0	3	1	0	0	0	3	1
16	Jansen Harkins	San Diego (ANA)	LW/RW	82	8	10	18	-1	8	0	25	24	98	27	62	8.16%	3	519	6.33	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	48.84%	43	0	0	0.69	2	7	0	0	0	1	0	2
17	Jacob Bernard-Docker	San Diego (ANA)	D	82	4	14	18	6	81	15	78	49	73	24	51	5.48%	124	1469	17.92	1	0	1	2	12	0	2	2	1	204	2	1	0%	0	0	0	0.24	0	0	0	1	2	0	1	1
18	Tobias Bjornfot	San Diego (ANA)	D	81	3	12	15	8	36	0	47	54	58	17	32	5.17%	74	1093	13.50	0	0	0	0	1	0	0	0	0	20	2	0	0%	0	0	0	0.27	0	0	0	0	0	1	1	0
19	Brendan Smith	San Diego (ANA)	D	8	1	2	3	2	6	0	9	3	11	2	3	9.09%	19	139	17.43	1	0	1	6	15	0	0	0	0	12	0	0	0%	0	0	0	0.43	0	0	0	0	0	0	0	0
20	Michael Bunting	San Diego (ANA)	LW/RW	82	2	1	3	-5	6	0	26	17	42	8	28	4.76%	1	235	2.87	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	59.26%	27	0	0	0.25	0	0	0	0	0	0	0	1
21	Cal Foote	Anaheim	D	4	1	2	3	1	4	0	1	1	7	7	4	14.29%	8	79	19.88	1	0	1	2	8	0	0	0	0	12	0	0	0%	0	0	0	0.75	0	0	0	0	0	0	0	1
22	Steven Lorentz	San Diego (ANA)	C/LW	5	0	0	0	0	0	0	2	2	8	1	5	0%	2	37	7.58	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
23	Joakim Nygard	San Diego (ANA)	LW	2	0	0	0	0	0	0	2	0	3	1	0	0%	0	14	7.48	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100.00%	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1506	274	495	769	131	722	90	1341	1384	3102	893	2186	8.83%	801	24164	16.05	81	148	229	751	2998	4	7	11	48	1956	45	13	56.06%	7604	1	2	0.64	5	34	5	6	6	40	46	41

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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Casey DeSmith	San Diego (ANA)	42	28	9	5	0.926	2.31	2517	8	2	97	1307	1	0	0.714	7	41	38	5	4	3
2	Calvin Pickard	San Diego (ANA)	41	20	13	7	0.909	2.96	2456	2	3	121	1332	0	1	0.800	25	41	42	5	1	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			83	48	22	12	0.917	2.63	4973	10	5	218	2639	1	1		32	82	80	10	5	4

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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")
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8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Adam Henrique	San Diego (ANA)	C/LW	34	1990-02-06	CAN	No	199 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-09-23	False	False	Pro & Farm	951,000$	0$	0$	No	951,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	951,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Brendan Smith	San Diego (ANA)	D	35	1989-02-08	CAN	No	216 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2	2025-09-11	False	False	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No	725,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	725,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Caleb Jones	San Diego (ANA)	D	27	1997-06-06	USA	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1	2024-09-15	False	False	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Calvin Pickard	San Diego (ANA)	G	32	1992-04-15	CAN	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-09-21	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Casey DeSmith	San Diego (ANA)	G	32	1991-08-13	USA	No	186 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-09-24	False	False	Pro & Farm	961,000$	0$	0$	No	961,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	961,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Chris Tierney	San Diego (ANA)	C/LW	30	1994-07-01	CAN	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent	2024-09-14	No	No	3	2025-09-21	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Gage Goncalves	San Diego (ANA)	C/LW	23	2001-01-16	CAN	Yes	181 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	2	2025-10-16	False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jacob Bernard-Docker	San Diego (ANA)	D	24	2000-06-30	CAN	Yes	177 Lbs	5 ft9	No	No	Prospect		No	No	2	2025-10-17	False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jakob Silfverberg	San Diego (ANA)	LW/RW	33	1990-10-13	SWE	No	210 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-11-01	False	False	Pro & Farm	550,000$	0$	0$	No	550,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	550,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jansen Harkins	San Diego (ANA)	LW/RW	27	1997-05-23	USA	No	182 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2024-11-07	No	No	3	2025-09-09	False	False	Pro & Farm	875,000$	0$	0$	No	875,000$	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	875,000$	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Joakim Nygard	San Diego (ANA)	LW	31	1993-01-08	SWE	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Joe Colborne	San Diego (ANA)	C/LW/RW	34	1990-01-30	CAN	No	218 Lbs	6 ft5	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-09-30	False	False	Pro & Farm	956,000$	0$	0$	No	956,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	956,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Joonas Korpisalo (contrat à 1 volet)	San Diego (ANA)	G	30	1994-04-28	FIN	No	189 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2026-04-12	Yes	Yes	2		False	False	Pro & Farm	3,300,000$	33,000$	0$	No	3,300,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	3,300,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Karson Kulhman	San Diego (ANA)	LW/RW	28	1995-10-26	USA	No	184 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	2	2024-09-15	False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Matt Dumba	San Diego (ANA)	D	29	1994-07-25	CAN	No	199 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-09-30	False	False	Pro & Farm	1,760,000$	0$	0$	No	1,760,000$	1,760,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,760,000$	1,760,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Michael Bunting	San Diego (ANA)	LW/RW	28	1995-09-17	CAN	No	197 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2025-01-04	No	No	2	2025-09-09	False	False	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Mikko Lehtonen	San Diego (ANA)	D	30	1994-01-16	FIN	No	196 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	4	2025-09-09	False	False	Pro & Farm	990,000$	0$	0$	No	990,000$	990,000$	990,000$	-	-	-	-	-	-	990,000$	990,000$	990,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Nick Blankenburg	San Diego (ANA)	D	26	1998-05-12	USA	Yes	177 Lbs	5 ft9	No	No	Prospect		No	No	1	2025-10-17	False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Nikolai Kovalenko	San Diego (ANA)	LW/RW	24	1999-10-17	USA	Yes	180 Lbs	5 ft10	No	No	Prospect		No	No	2	2025-10-16	False	False	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Peyton Krebs	San Diego (ANA)	C/LW/RW	23	2001-01-26	NA	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	2	2025-10-16	False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Sam Lafferty	San Diego (ANA)	C/LW/RW	29	1995-03-06	USA	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1	2024-09-15	False	False	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Steven Lorentz	San Diego (ANA)	C/LW	28	1996-04-13	CAN	No	208 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent	2025-08-19	No	No	2	2025-09-30	False	False	Pro & Farm	956,000$	0$	0$	No	956,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	956,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tobias Bjornfot	San Diego (ANA)	D	23	2001-04-06	SWE	Yes	200 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	2	2025-10-17	False	False	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Vladislav Namestnikov	San Diego (ANA)	C/LW/RW	31	1992-11-22	RUS	No	188 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,160,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
24	28.79	194 Lbs	6 ft0	2.08	992,042$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Nikolai Kovalenko	Peyton Krebs	Gage Goncalves	35	0	1	4
2	Jakob Silfverberg	Sam Lafferty	Karson Kulhman	30	0	1	4
3	Adam Henrique	Joe Colborne	Vladislav Namestnikov	25	1	2	2
4	Jansen Harkins	Chris Tierney	Vladislav Namestnikov	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Matt Dumba	Caleb Jones	35	0	2	3
2	Mikko Lehtonen	Nick Blankenburg	30	0	2	3
3	Tobias Bjornfot	Jacob Bernard-Docker	25	0	2	3
4	Mikko Lehtonen	Jacob Bernard-Docker	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Gage Goncalves	Sam Lafferty	Nikolai Kovalenko	50	0	1	4
2	Jakob Silfverberg	Peyton Krebs	Karson Kulhman	50	0	1	4

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mikko Lehtonen	Nick Blankenburg	50	0	1	4
2	Caleb Jones	Matt Dumba	50	0	1	4

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Joe Colborne	Karson Kulhman	50	1	2	2
2	Sam Lafferty	Vladislav Namestnikov	50	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Nick Blankenburg	Mikko Lehtonen	50	1	2	2
2	Caleb Jones	Jacob Bernard-Docker	50	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Sam Lafferty	50	1	2	2	Caleb Jones	Jacob Bernard-Docker	50	1	2	2
2	Joe Colborne	50	1	2	2	Tobias Bjornfot	Nick Blankenburg	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Jakob Silfverberg	Michael Bunting	50	1	2	2
2	Joe Colborne	Gage Goncalves	50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Tobias Bjornfot	Mikko Lehtonen	50	1	2	2
2	Caleb Jones	Jacob Bernard-Docker	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Nikolai Kovalenko	Peyton Krebs	Jakob Silfverberg	Mikko Lehtonen	Matt Dumba

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Adam Henrique	Sam Lafferty	Karson Kulhman	Mikko Lehtonen	Nick Blankenburg

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Nikolai Kovalenko, Gage Goncalves, Peyton Krebs	Vladislav Namestnikov, Adam Henrique	Gage Goncalves

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Mikko Lehtonen, Jacob Bernard-Docker, Matt Dumba	Nick Blankenburg	Mikko Lehtonen, Caleb Jones

Tirs de pénalité
Adam Henrique, Chris Tierney, Jansen Harkins, Joe Colborne, Vladislav Namestnikov

Gardien
#1 : Casey DeSmith, #2 : Calvin Pickard

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Peyton Krebs, Nikolai Kovalenko, Sam Lafferty, Gage Goncalves, Chris Tierney, Jakob Silfverberg, Vladislav Namestnikov, Karson Kulhman, Joe Colborne, Michael Bunting

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Mikko Lehtonen, Matt Dumba, Nick Blankenburg, Tobias Bjornfot, Jacob Bernard-Docker

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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	5	4	0	0	0	0	1	0	24	13	11	2	1	0	0	0	0	1	0	11	7	4	3	3	0	0	0	0	0	0	13	6	7	10	1.000	24	43	67	0	0	114	70	89	6	207	1004	1040	1020	72	148	44	41	85	22	7	31.82%	17	3	82.35%	1	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
2	Bakersfield	4	0	3	0	0	0	1	0	13	15	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0	1	0	0	0	1	0	9	9	0	2	0.250	13	21	34	0	0	114	70	89	6	128	1004	1040	1020	72	133	43	34	51	18	4	22.22%	15	4	73.33%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
3	Bridgeport	2	1	0	0	0	1	0	0	5	5	0	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	3	0.750	5	9	14	0	0	114	70	89	6	89	1004	1040	1020	72	56	14	10	32	11	2	18.18%	3	0	100.00%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
4	Charlotte	3	2	0	0	0	1	0	0	12	6	6	2	1	0	0	0	1	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	5	0.833	12	18	30	0	1	114	70	89	6	124	1004	1040	1020	72	104	30	14	36	12	2	16.67%	6	2	66.67%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
5	Cleveland	2	2	0	0	0	0	0	0	9	3	6	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	4	1.000	9	17	26	0	0	114	70	89	6	78	1004	1040	1020	72	64	25	16	31	13	2	15.38%	8	0	100.00%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
6	Coachella Valley	4	2	1	0	0	1	0	0	11	13	-2	2	1	0	0	0	1	0	0	6	5	1	2	1	1	0	0	0	0	0	5	8	-3	5	0.625	11	19	30	0	0	114	70	89	6	129	1004	1040	1020	72	148	31	40	64	18	4	22.22%	20	2	90.00%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
7	Eagles	5	1	3	0	1	0	0	0	12	13	-1	3	0	2	0	1	0	0	0	7	10	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	5	3	2	4	0.400	12	22	34	1	1	114	70	89	6	156	1004	1040	1020	72	174	53	50	90	19	4	21.05%	19	3	84.21%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
8	Grand Rapids	2	2	0	0	0	0	0	0	8	2	6	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	4	1.000	8	14	22	0	1	114	70	89	6	109	1004	1040	1020	72	55	14	4	34	16	4	25.00%	2	0	100.00%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
9	Hartford	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.500	6	12	18	0	0	114	70	89	6	77	1004	1040	1020	72	85	19	10	37	5	1	20.00%	5	1	80.00%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
10	Hershey	3	2	0	0	0	0	0	1	8	5	3	2	1	0	0	0	0	0	1	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	5	0.833	8	15	23	0	0	114	70	89	6	115	1004	1040	1020	72	105	19	30	46	11	4	36.36%	14	1	92.86%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
11	Iowa	4	3	0	0	0	0	0	1	16	11	5	2	1	0	0	0	0	0	1	7	7	0	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	7	0.875	16	30	46	0	0	114	70	89	6	178	1004	1040	1020	72	128	44	37	68	20	3	15.00%	15	1	93.33%	1	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
12	Laval	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	6	11	17	0	0	114	70	89	6	84	1004	1040	1020	72	66	22	18	31	13	3	23.08%	8	2	75.00%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
13	Lehigh Valley	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	4	8	12	0	0	114	70	89	6	74	1004	1040	1020	72	70	23	23	37	10	3	30.00%	8	3	62.50%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
14	Manitoba	4	3	1	0	0	0	0	0	13	8	5	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	6	0.750	13	24	37	0	0	114	70	89	6	155	1004	1040	1020	72	112	36	12	48	19	3	15.79%	6	2	66.67%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
15	Ontario	4	1	2	0	0	1	0	0	9	14	-5	2	1	0	0	0	1	0	0	7	7	0	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	3	0.375	9	17	26	0	0	114	70	89	6	140	1004	1040	1020	72	142	36	71	73	15	2	13.33%	16	4	75.00%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
16	Providence	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	4	1.000	7	13	20	0	1	114	70	89	6	68	1004	1040	1020	72	80	19	18	43	7	1	14.29%	8	1	87.50%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
17	Rochester	5	3	2	0	0	0	0	0	14	13	1	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	3	1	2	0	0	0	0	0	8	9	-1	6	0.600	14	25	39	0	0	114	70	89	6	173	1004	1040	1020	72	141	49	39	94	26	7	26.92%	16	3	81.25%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
18	Rockford	6	2	2	0	0	1	0	1	14	15	-1	2	0	1	0	0	0	0	1	6	8	-2	4	2	1	0	0	1	0	0	8	7	1	6	0.500	14	24	38	0	0	114	70	89	6	208	1004	1040	1020	72	186	69	65	94	28	6	21.43%	23	5	78.26%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
19	San Jose	4	3	0	0	0	1	0	0	15	11	4	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	2	1	0	0	0	1	0	0	8	8	0	7	0.875	15	28	43	0	0	114	70	89	6	168	1004	1040	1020	72	126	29	36	61	19	5	26.32%	16	3	81.25%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
20	Springfield	4	3	0	0	0	1	0	0	15	10	5	2	1	0	0	0	1	0	0	7	6	1	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	7	0.875	15	26	41	0	0	114	70	89	6	150	1004	1040	1020	72	129	49	32	58	17	1	5.88%	15	2	86.67%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
21	Syracuse	2	0	0	0	0	0	1	1	8	8	0	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	3	0.750	8	11	19	0	0	114	70	89	6	87	1004	1040	1020	72	67	24	10	43	4	0	0.00%	5	0	100.00%	1	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
22	Texas	5	2	2	0	0	0	0	1	18	21	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	3	1	1	0	0	0	0	1	13	16	-3	5	0.500	18	33	51	0	0	114	70	89	6	169	1004	1040	1020	72	168	54	51	84	19	5	26.32%	23	7	69.57%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
23	Utica	2	2	0	0	0	0	0	0	19	2	17	1	1	0	0	0	0	0	0	11	1	10	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	4	1.000	19	34	53	0	0	114	70	89	6	121	1004	1040	1020	72	39	11	29	31	5	3	60.00%	7	0	100.00%	1	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
24	Wilkes-Barre/Scranton	4	2	2	0	0	0	0	0	11	10	1	3	2	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	4	0.500	11	21	32	0	1	114	70	89	6	115	1004	1040	1020	72	114	44	42	70	13	5	38.46%	12	1	91.67%	0	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
	Total	82	44	22	0	1	7	3	5	277	224	53	41	19	11	0	1	5	2	3	138	117	21	41	25	11	0	0	2	1	2	139	107	32	108	0.659	277	495	772	1	5	114	70	89	6	3102	1004	1040	1020	72	2640	801	732	1341	360	81	22.50%	287	50	82.58%	4	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
	_Since Last GM Reset	82	44	22	0	1	7	3	5	277	224	53	41	19	11	0	1	5	2	3	138	117	21	41	25	11	0	0	2	1	2	139	107	32	108	0.659	277	495	772	1	5	114	70	89	6	3102	1004	1040	1020	72	2640	801	732	1341	360	81	22.50%	287	50	82.58%	4	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
	_Vs Conference	49	24	14	0	1	5	2	3	160	144	16	23	9	7	0	1	3	1	2	72	69	3	26	15	7	0	0	2	1	1	88	75	13	62	0.633	160	287	447	1	1	114	70	89	6	1788	1004	1040	1020	72	1594	488	469	776	214	44	20.56%	185	36	80.54%	2	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550
	_Vs Division	21	10	6	0	0	3	2	0	72	66	6	10	5	2	0	0	2	1	0	35	28	7	11	5	4	0	0	1	1	0	37	38	-1	27	0.643	72	128	200	0	0	114	70	89	6	772	1004	1040	1020	72	697	183	222	334	92	22	23.91%	84	16	80.95%	1	1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%	2073	1436	1835	618	1073	550

			Total pour les joueurs
Matchs joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs pour	Tirs contre	Tirs bloqués	Minutes de pénalités	Mises en échec	Buts en filet désert	Blanchissages
82	108	W1	277	495	772	3102	2640	801	732	1341	1	5

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	44	22	1	7	3	5	277	224

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	19	11	1	5	2	3	138	117

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	25	11	0	2	1	2	139	107

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	3	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
360	81	22.50%	287	50	82.58%	4

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
1004	1040	1020	72	114	70	89	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
1874	3297	56.84%	1659	2947	56.29%	731	1271	57.51%

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
2073	1436	1835	618	1073	550

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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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	6	Eagles	2	San Diego	3	W	X		Sommaire du match
4	19	San Diego	3	Rochester	4	L			Sommaire du match
9	36	San Diego	4	Abbotsford	3	W			Sommaire du match
11	43	Wilkes-Barre/Scranton	0	San Diego	2	W			Sommaire du match
13	56	Eagles	4	San Diego	2	L			Sommaire du match
15	69	San Diego	3	Texas	6	L			Sommaire du match
16	71	San Diego	2	Rockford	3	L	X		Sommaire du match
20	90	Coachella Valley	1	San Diego	3	W			Sommaire du match
23	106	Iowa	2	San Diego	3	W			Sommaire du match
25	115	San Diego	3	Manitoba	1	W			Sommaire du match
26	122	San Diego	4	Rockford	2	W			Sommaire du match
29	134	San Diego	6	Texas	5	W			Sommaire du match
31	145	Ontario	3	San Diego	4	W			Sommaire du match
34	163	Manitoba	4	San Diego	2	L			Sommaire du match
36	175	San Diego	2	Rochester	3	L			Sommaire du match
38	186	San Diego	2	Eagles	3	L			Sommaire du match
40	195	Charlotte	0	San Diego	4	W			Sommaire du match
42	206	San Diego	2	Hershey	1	W			Sommaire du match
43	218	Charlotte	4	San Diego	3	L	X		Sommaire du match
48	236	San Diego	1	Coachella Valley	5	L			Sommaire du match
50	244	Hershey	3	San Diego	2	L	X	X	Sommaire du match
52	259	San Diego	2	Providence	0	W			Sommaire du match
55	271	Bridgeport	4	San Diego	3	L	X		Sommaire du match
57	282	San Diego	6	Abbotsford	2	W			Sommaire du match
59	293	Syracuse	4	San Diego	5	W	X	X	Sommaire du match
62	310	San Diego	3	Laval	2	W			Sommaire du match
63	316	Cleveland	2	San Diego	5	W			Sommaire du match
66	327	San Diego	2	Lehigh Valley	3	L			Sommaire du match
68	336	San Diego	3	Eagles	0	W			Sommaire du match
70	347	Providence	4	San Diego	5	W			Sommaire du match
72	361	San Diego	7	San Jose	6	W			Sommaire du match
74	371	San Diego	0	Rockford	1	L			Sommaire du match
75	376	Abbotsford	3	San Diego	6	W			Sommaire du match
77	395	Wilkes-Barre/Scranton	4	San Diego	3	L			Sommaire du match
79	408	San Diego	4	Springfield	2	W			Sommaire du match
82	422	Lehigh Valley	5	San Diego	2	L			Sommaire du match
83	432	San Diego	2	Ontario	3	L			Sommaire du match
86	446	San Jose	2	San Diego	4	W			Sommaire du match
87	458	San Diego	6	Grand Rapids	2	W			Sommaire du match
90	471	Grand Rapids	0	San Diego	2	W			Sommaire du match
92	481	San Diego	2	Wilkes-Barre/Scranton	3	L			Sommaire du match
94	489	San Diego	3	Rochester	2	W			Sommaire du match
96	499	San Jose	1	San Diego	3	W			Sommaire du match
98	509	San Diego	2	Bridgeport	1	W			Sommaire du match
100	519	San Diego	4	Hartford	3	W			Sommaire du match
101	525	Laval	5	San Diego	3	L			Sommaire du match
104	545	San Diego	5	Charlotte	2	W			Sommaire du match
105	550	Wilkes-Barre/Scranton	3	San Diego	4	W			Sommaire du match
107	563	San Diego	0	Ontario	4	L			Sommaire du match
109	575	Abbotsford	4	San Diego	5	W	X	X	Sommaire du match
111	591	San Diego	5	Iowa	2	W			Sommaire du match
113	601	Springfield	2	San Diego	4	W			Sommaire du match
114	609	San Diego	3	Syracuse	4	L	X	X	Sommaire du match
118	625	Coachella Valley	4	San Diego	3	L	X		Sommaire du match
121	644	San Diego	4	Texas	5	L	X	X	Sommaire du match
122	649	Hartford	4	San Diego	2	L			Sommaire du match
126	669	San Diego	5	Manitoba	2	W			Sommaire du match
127	675	Rockford	5	San Diego	4	L			Sommaire du match
130	691	San Diego	3	Abbotsford	1	W			Sommaire du match
132	699	San Diego	4	Iowa	2	W			Sommaire du match
133	706	Ontario	4	San Diego	3	L	X		Sommaire du match
135	722	San Diego	5	Bakersfield	4	W	X	X	Sommaire du match
137	730	Rockford	3	San Diego	2	L	X	X	Sommaire du match
139	747	San Diego	4	Bakersfield	5	L			Sommaire du match
141	758	Bakersfield	3	San Diego	2	L			Sommaire du match
143	773	Iowa	5	San Diego	4	L	X	X	Sommaire du match
146	784	San Diego	1	San Jose	2	L	X		Sommaire du match
149	799	Springfield	4	San Diego	3	L	X		Sommaire du match
151	809	San Diego	4	Cleveland	1	W			Sommaire du match
153	824	Utica	1	San Diego	11	W			Sommaire du match
154	832	San Diego	4	Springfield	2	W			Sommaire du match
156	841	San Diego	8	Utica	1	W			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
158	850	Hershey	1	San Diego	4	W			Sommaire du match
160	865	San Diego	2	Rockford	1	W			Sommaire du match
162	875	Eagles	4	San Diego	2	L			Sommaire du match
164	888	San Diego	4	Coachella Valley	3	W			Sommaire du match
166	900	Bakersfield	3	San Diego	2	L			Sommaire du match
171	924	Rochester	2	San Diego	3	W			Sommaire du match
177	950	Texas	2	San Diego	4	W			Sommaire du match
182	973	Rochester	2	San Diego	3	W			Sommaire du match
188	997	Texas	3	San Diego	1	L			Sommaire du match
193	1020	Manitoba	1	San Diego	3	W			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	50	30
Assistance	60,849	29,488
Assistance PCT	74.21%	71.92%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2203 - 73.44%	129,307$	5,301,569$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
4,551,695$	2,050,900$	2,050,900$	2,510,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
10,517$	2,041,661$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	23,389$	0$

San Diego 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

San Diego 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

San Diego 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

San Diego 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

San Diego 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

	San Diego
	GP: 82 \| W: 48 \| L: 22 \| OTL: 12 \| P: 108 GF: 277 \| GA: 224 \| PP%: 22.50% \| PK%: 82.58% DG: Michael Chouinard \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A