Ligue Nationale Hockey Simule

Mapleleafs
Accueil
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Client Web pour les lignes

Centre de jeu
	Marlies 8-3-3, 19pts	3	FINAL	2	Crunch 5-8-1, 11pts

Team Stats
SOL1	Streak	W1
5-1-1	Home Record	4-3-0
3-2-2	Away Record	1-5-1
5-3-2	Last 10 Games	4-5-1
3.07	Goals Per Game	2.79
3.36	Goals Against Per Game	4.64
24.00%	Power Play Percentage	15.91%
88.89%	Penalty Kill Percentage	82.76%

Marlies
8-3-3, 19pts

FINAL

Americans
8-4-2, 18pts

Team Stats
SOL1	Streak	W2
5-1-1	Home Record	5-0-2
3-2-2	Away Record	3-4-0
5-3-2	Last 10 Games	6-3-1
3.07	Goals Per Game	3.71
3.36	Goals Against Per Game	3.29
24.00%	Power Play Percentage	11.11%
88.89%	Penalty Kill Percentage	79.69%

Meneurs d'équipe
	Buts Gustav Forsling 2	Passes Gustav Forsling 3

	Points Gustav Forsling 5	Plus/Moins Philippe Myers 3

	Victoires Jon Gillies 8	Pourcentage d’arrêts Colton Point 0.943

Statistiques d’équipe
Buts pour 43 3.07 GFG	Tirs pour 508 36.29 Avg	Pourcentage en avantage numérique 24.0% 12 GF	Début de zone offensive 43.4%
Buts contre 47 3.36 GAA	Tirs contre 484 34.57 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 88.9% 3 GA	Début de la zone défensive 37.2%

Information d’équipe
	Directeur général	Guillaume Champagne Durbet
	Entraîneur	Marc Crawford
	Division	Atlantique
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Information formation
	Équipe Pro	28
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	48 / 80
	Espoirs	27

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

#	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	Alexandre Texier	0	X	X			100.00	75	43	86	83	69	72	71	68	68	67	58	76	25	55	56	67	60	65	0	22	3	897,500$
2	Sam Steel	0	X	X			100.00	75	43	93	81	67	68	81	67	88	62	66	66	25	59	59	68	60	65	0	23	2	863,333$
3	Cody Glass	0	X		X		100.00	63	42	90	80	72	68	68	77	75	67	68	63	75	52	52	68	59	64	0	22	2	863,333$
4	Yakov Trenin	0	X	X			100.00	86	45	85	63	75	59	77	62	35	61	60	73	25	52	52	65	53	62	0	24	2	725,000$
5	Sam Carrick	0	X				100.00	87	45	42	65	74	63	74	67	70	75	68	69	25	48	48	69	62	62	0	29	1	700,000$
6	Austin Czarnik	0	X	X	X		100.00	62	55	76	80	62	62	48	67	76	62	67	63	25	62	63	61	61	61	0	28	2	725,000$
7	Nolan Foote (R)	0		X			100.00	76	74	80	73	74	58	57	62	50	60	60	65	57	44	44	64	59	60	0	20	3	894,167$
8	Luke Johnson	0	X		X		100.00	86	45	88	67	70	56	68	58	73	50	58	69	25	47	47	62	58	60	0	27	2	700,000$
9	Tyler Benson	0		X			100.00	72	70	77	71	70	70	71	67	50	68	63	64	60	44	44	66	66	60	0	23	2	808,333$
10	Mackenzie MacEachern	0		X	X		100.00	82	45	88	62	72	54	60	60	44	55	57	76	25	56	57	62	59	60	0	27	1	900,000$
11	Morgan Frost	0	X				100.00	56	38	88	85	63	62	54	71	57	67	56	50	25	46	46	58	57	59	0	22	2	863,333$
12	Michael McCarron	0	X		X		100.00	74	84	50	65	88	58	55	56	70	48	59	63	25	50	50	59	66	59	0	26	3	700,000$
13	Erik Brannstrom	0				X	100.00	73	42	77	83	64	69	71	76	25	67	49	67	25	51	51	60	60	62	0	22	1	894,166$
14	Travis Dermott	0				X	100.00	73	44	88	82	77	61	83	55	25	47	48	62	25	61	62	58	59	61	0	24	3	874,125$
15	Jacob Bryson	0				X	100.00	71	42	89	69	62	77	79	62	25	55	48	86	25	47	47	62	58	61	0	23	2	889,166$
16	Andy Welinski	0				X	100.00	76	44	99	68	74	66	53	69	25	39	47	56	70	58	59	56	63	58	0	28	1	750,000$
Rayé
1	Ben Thomas	0				X	100.00	73	69	83	65	69	60	62	55	25	52	41	64	39	55	55	55	38	57	0	25	1	700,000$
2	William Lagesson	0				X	100.00	71	43	86	65	76	64	53	56	25	49	47	78	25	46	46	58	37	57	0	25	2	725,000$
3	Dylan McIlrath	0				X	100.00	74	87	42	65	87	65	70	49	25	40	41	63	39	55	55	51	43	57	0	29	3	700,000$
4	Kyle Capobianco	0				X	100.00	75	72	81	64	72	59	61	55	25	53	42	63	40	45	45	56	40	56	0	24	1	775,000$
5	Nick Wolff (R)	0				X	100.00	83	85	79	61	85	53	56	44	25	34	39	64	37	44	44	51	43	54	0	25	2	792,500$
6	Jared McIsaac (R)	0				X	100.00	78	72	93	61	72	46	47	47	25	39	39	62	37	44	44	51	45	52	0	21	3	764,167$
7	Kaedan Korczak (R)	0				X	100.00	76	74	79	59	74	55	58	46	25	38	39	61	37	44	44	50	39	52	0	20	3	795,000$
8	Keegan Kanzig	0				X	100.00	72	92	25	50	92	51	54	41	25	28	39	57	37	44	44	45	48	50	0	26	0	0$
9	Matt Kiersted (R)	0				X	100.00	77	67	99	64	67	45	47	41	25	28	39	60	37	44	44	49	46	50	0	23	2	858,750$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	75	58	79	69	73	61	63	59	43	52	52	66	36	50	50	59	54	59

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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Jon Gillies	100.00	54	51	64	91	52	52	61	62	56	57	30	45	45	56	45	58	0
2	Colton Point (R)	100.00	50	53	66	95	49	50	50	55	49	49	30	44	44	51	57	54	0
Rayé
1	Matt Villalta	100.00	50	58	73	67	47	52	50	55	50	50	30	44	44	51	36	52	0

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	51	54	68	84	49	51	54	57	52	52	30	44	44	53	46	55

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Marc Crawford	65	70	67	71	90	84	55	CAN	60	1	500,000$

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FT	S1	S2	S3
1	Erik Brannstrom	Marlies (TOR)	D	14	2	15	17	3	4	0	23	30	15	10	13	13.33%	17	306	21.88	2	3	5	8	30	0	17	0	0	0.00%	0	0	1.11	0	0	0	0	1	0	1
2	Sam Steel	Marlies (TOR)	C/LW	14	5	11	16	0	2	0	15	43	56	12	35	8.93%	3	328	23.48	2	4	6	8	44	3	25	0	0	66.06%	436	0	0.97	1	3	0	0	1	0	0
3	Austin Czarnik	Marlies (TOR)	C/LW/RW	14	6	8	14	1	5	5	0	26	64	10	52	9.38%	4	281	20.09	1	2	3	12	42	1	9	3	0	52.38%	21	0	1.00	0	1	0	1	1	1	0
4	Sam Carrick	Marlies (TOR)	C	14	7	5	12	0	12	0	43	35	64	19	44	10.94%	4	288	20.57	1	2	3	12	42	0	10	1	0	59.31%	231	0	0.83	0	1	0	0	1	0	1
5	Alexandre Texier	Marlies (TOR)	C/LW	9	8	3	11	-3	0	0	20	19	38	10	20	21.05%	6	200	22.32	3	2	5	10	29	0	20	1	0	50.00%	16	1	1.10	0	2	0	0	2	1	0
6	Tyler Benson	Marlies (TOR)	LW	14	3	5	8	-2	6	0	29	22	36	6	21	8.33%	12	238	17.01	1	1	2	9	13	0	0	0	1	0.00%	8	0	0.67	0	0	0	0	0	0	1
7	Yakov Trenin	Marlies (TOR)	C/LW	14	1	7	8	0	0	0	18	26	40	12	36	2.50%	12	276	19.73	0	1	1	7	39	0	4	1	0	36.96%	138	0	0.58	0	0	0	0	0	1	0
8	Cody Glass	Marlies (TOR)	C/RW	9	1	5	6	-3	0	0	9	12	27	6	18	3.70%	5	184	20.46	0	2	2	7	29	0	11	0	0	57.14%	28	0	0.65	0	1	0	0	0	1	0
9	Gustav Forsling	Mapleleafs	D	5	2	3	5	-1	2	0	11	4	13	9	16	15.38%	9	90	18.03	1	2	3	8	13	0	0	0	1	0.00%	0	0	1.11	0	0	0	0	0	0	1
10	Jacob Bryson	Marlies (TOR)	D	9	2	3	5	-1	8	0	5	9	12	3	7	16.67%	18	222	24.69	1	0	1	9	29	0	15	0	1	0.00%	0	0	0.45	0	0	0	0	1	0	1
11	Michael McCarron	Marlies (TOR)	C/RW	14	1	3	4	-7	5	5	39	16	37	9	26	2.70%	4	215	15.36	0	0	0	0	1	0	2	0	0	66.67%	9	0	0.37	0	0	1	0	0	1	0
12	Andy Welinski	Marlies (TOR)	D	14	1	3	4	-9	6	0	27	12	18	1	10	5.56%	27	297	21.27	0	0	0	8	42	0	18	1	0	0.00%	0	0	0.27	0	0	0	0	0	0	0
13	Luke Johnson	Marlies (TOR)	C/RW	9	4	0	4	-5	0	0	6	13	26	4	10	15.38%	2	135	15.09	0	0	0	0	1	0	4	1	1	49.32%	148	0	0.59	0	0	0	0	0	1	0
14	Travis Dermott	Marlies (TOR)	D	9	0	2	2	-6	2	0	15	7	9	5	6	0.00%	6	193	21.46	0	1	1	3	25	0	15	0	0	0.00%	0	0	0.21	0	0	0	0	0	0	0
15	Philippe Myers	Mapleleafs	D	5	0	2	2	3	2	0	5	6	12	3	13	0.00%	4	119	23.94	0	2	2	6	13	0	5	0	0	0.00%	0	0	0.33	0	0	0	0	0	0	0
16	Mackenzie MacEachern	Marlies (TOR)	LW/RW	9	0	2	2	-4	0	0	7	13	13	9	18	0.00%	5	145	16.14	0	0	0	0	3	0	4	0	0	28.57%	14	0	0.28	0	0	0	0	0	0	0
17	Nolan Foote	Marlies (TOR)	LW	9	0	1	1	-2	10	0	12	7	9	3	1	0.00%	4	142	15.85	0	0	0	2	1	1	9	0	0	71.43%	7	0	0.14	0	0	0	0	0	0	0
18	Morgan Frost	Marlies (TOR)	C	9	0	0	0	-2	0	0	1	5	7	0	5	0.00%	0	37	4.19	0	0	0	0	0	0	0	0	0	46.81%	47	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				194	43	78	121	-38	64	10	285	305	496	131	351	8.67%	142	3703	19.09	12	22	34	109	403	5	177	8	4	56.30%	1103	1	0.65	1	8	1	1	7	6	5

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

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	PS %	PSA	ST	BG	S1
1	Jon Gillies	Marlies (TOR)	14	8	3	2	0.906	3.16	797	1	42	449	0.400	5	14	0	2
2	Colton Point	Marlies (TOR)	2	0	0	1	0.943	2.00	60	0	2	35	0.000	2	0	9	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			16	8	3	3	0.909	3.08	857	1	44	484	0.286	7	14	9	2

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Salaire moyen	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Link
Alexandre Texier	Marlies (TOR)	C/LW	22	1999-09-12	No	186 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	897,500$	897,500$	700,000$	0$	0$	No	1,525,000$	1,525,000$	Lien / Lien NHL
Andy Welinski	Marlies (TOR)	D	28	1993-04-27	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	750,000$	925,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Austin Czarnik	Marlies (TOR)	C/LW/RW	28	1992-12-11	No	175 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	725,000$	725,000$	550,000$	0$	0$	No	725,000$		Lien / Lien NHL
Ben Thomas	Marlies (TOR)	D	25	1996-05-27	No	187 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	700,000$	575,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Cody Glass	Marlies (TOR)	C/RW	22	1999-04-01	No	192 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	863,333$	863,333$	700,000$	0$	0$	No	863,333$		Lien / Lien NHL
Colton Point	Marlies (TOR)	G	23	1998-03-04	Yes	230 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	925,000$	925,000$	0$	0$	No	750,000$		Lien
Dylan McIlrath	Marlies (TOR)	D	29	1992-04-20	No	231 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Farm Only	700,000$	700,000$	500,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien / Lien NHL
Erik Brannstrom	Marlies (TOR)	D	22	1999-09-02	No	181 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	894,166$	894,166$	894,166$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Jacob Bryson	Marlies (TOR)	D	23	1997-11-18	No	175 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	889,166$	889,166$	700,000$	0$	0$	No	889,166$		Lien / Lien NHL
Jared McIsaac	Marlies (TOR)	D	21	2000-03-26	Yes	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	764,167$	764,167$	764,167$	0$	0$	No	764,167$	764,167$	Lien
Jon Gillies	Marlies (TOR)	G	27	1994-01-21	No	223 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	700,000$	925,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Kaedan Korczak	Marlies (TOR)	D	20	2001-01-29	Yes	192 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	795,000$	795,000$	795,000$	0$	0$	No	795,000$	795,000$	Lien
Keegan Kanzig	Marlies (TOR)	D	26	1995-02-26	No	247 Lbs	6 ft7	No	No	No	0	Pro & Farm				0$	0$	No			Lien
Kyle Capobianco	Marlies (TOR)	D	24	1997-08-13	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	775,000$	775,000$	745,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Luke Johnson	Marlies (TOR)	C/RW	27	1994-09-18	No	198 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	700,000$	575,000$	0$	0$	No	750,000$		Lien / Lien NHL
Mackenzie MacEachern	Marlies (TOR)	LW/RW	27	1994-03-08	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Farm Only	900,000$	900,000$	550,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Matt Kiersted	Marlies (TOR)	D	23	1998-04-14	Yes	181 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	858,750$	858,750$	858,750$	0$	0$	No	858,750$		Lien
Matt Villalta	Marlies (TOR)	G	22	1999-06-03	No	165 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	778,333$	778,333$	778,333$	0$	0$	No	778,333$		Lien / Lien NHL
Michael McCarron	Marlies (TOR)	C/RW	26	1995-03-07	No	232 Lbs	6 ft6	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	700,000$	1,076,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien / Lien NHL
Morgan Frost	Marlies (TOR)	C	22	1999-05-14	No	170 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	863,333$	863,333$	700,000$	0$	0$	No	863,333$		Lien / Lien NHL
Nick Wolff	Marlies (TOR)	D	25	1996-07-20	Yes	229 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	792,500$	792,500$	792,500$	0$	0$	No	750,000$		Lien
Nolan Foote	Marlies (TOR)	LW	20	2000-11-29	Yes	196 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	894,167$	894,167$	894,167$	0$	0$	No	894,167$	894,167$	Lien
Sam Carrick	Marlies (TOR)	C	29	1992-02-04	No	205 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	700,000$	631,667$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Sam Steel	Marlies (TOR)	C/LW	23	1998-02-03	No	189 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	863,333$	863,333$	863,333$	0$	0$	No	874,125$		Lien / Lien NHL
Travis Dermott	Marlies (TOR)	D	24	1996-12-21	No	215 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	874,125$	874,125$	550,000$	0$	0$	No	1,500,000$	1,500,000$	Lien / Lien NHL
Tyler Benson	Marlies (TOR)	LW	23	1998-03-15	No	192 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	808,333$	808,333$	808,333$	0$	0$	No	750,000$		Lien / Lien NHL
William Lagesson	Marlies (TOR)	D	25	1996-02-22	No	207 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	725,000$	725,000$	741,666$	0$	0$	No	725,000$		Lien / Lien NHL
Yakov Trenin	Marlies (TOR)	C/LW	24	1997-01-13	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	725,000$	725,000$	550,000$	0$	0$	No	725,000$		Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
28	24.29	199 Lbs	6 ft2	1.93	770,043$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Alexandre Texier	Sam Steel	Cody Glass	40	1	2	2
2	Yakov Trenin	Sam Carrick	Austin Czarnik	30	1	2	2
3	Mackenzie MacEachern	Luke Johnson	Michael McCarron	20	1	2	2
4	Tyler Benson	Morgan Frost	Sam Steel	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Erik Brannstrom	Jacob Bryson	40	1	2	2
2	Travis Dermott	Andy Welinski	30	1	2	2
3	Tyler Benson	Nolan Foote	20	1	2	2
4	Erik Brannstrom	Jacob Bryson	10	1	2	2

Attaque en svantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Alexandre Texier	Sam Steel	Cody Glass	60	1	2	2
2	Yakov Trenin	Sam Carrick	Austin Czarnik	40	1	2	2

Défense en svantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Erik Brannstrom	Jacob Bryson	60	1	2	2
2	Travis Dermott	Andy Welinski	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Sam Steel	Alexandre Texier	60	1	2	2
2	Cody Glass	Sam Carrick	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Erik Brannstrom	Jacob Bryson	60	1	2	2
2	Travis Dermott	Andy Welinski	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Sam Steel	60	1	2	2	Erik Brannstrom	Jacob Bryson	60	1	2	2
2	Alexandre Texier	40	1	2	2	Travis Dermott	Andy Welinski	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Sam Steel	Alexandre Texier	60	1	2	2
2	Cody Glass	Sam Carrick	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Erik Brannstrom	Jacob Bryson	60	1	2	2
2	Travis Dermott	Andy Welinski	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Alexandre Texier	Sam Steel	Cody Glass	Erik Brannstrom	Jacob Bryson

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Alexandre Texier	Sam Steel	Cody Glass	Erik Brannstrom	Jacob Bryson

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Mackenzie MacEachern, Luke Johnson, Nolan Foote	Mackenzie MacEachern, Luke Johnson	Nolan Foote

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Travis Dermott, Andy Welinski, Erik Brannstrom	Travis Dermott	Andy Welinski, Erik Brannstrom

Tirs de pénalité
Sam Steel, Alexandre Texier, Cody Glass, Sam Carrick, Yakov Trenin

Gardien
#1 : Jon Gillies, #2 : Colton Point

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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

	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	Americans	2	1	0	0	0	0	0	1	7	7	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	3	0.750	7	13	20	0	0	13	20	9	2	85	152	194	144	26	65	16	8	45	8	3	37.50%	4	0	100.00%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92
2	Bruins	2	1	0	0	0	0	0	1	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	3	0.750	9	17	26	0	0	13	20	9	2	81	152	194	144	26	82	19	8	49	7	1	14.29%	4	0	100.00%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92
3	Crunch	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	6	10	16	0	0	13	20	9	2	58	152	194	144	26	53	20	10	36	9	3	33.33%	5	1	80.00%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92
4	Griffins	2	1	0	0	0	0	0	1	6	6	0	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	3	0.750	6	11	17	0	0	13	20	9	2	60	152	194	144	26	85	24	6	26	8	2	25.00%	3	0	100.00%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92
5	Rocket	2	0	2	0	0	0	0	0	3	13	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	0	0.000	3	5	8	0	0	13	20	9	2	58	152	194	144	26	61	18	9	48	3	0	0.00%	2	0	100.00%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92
6	Thunderbirds	2	1	0	0	1	0	0	0	9	6	3	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	9	16	25	0	0	13	20	9	2	113	152	194	144	26	68	24	6	39	6	3	50.00%	3	1	66.67%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92
7	senators	2	1	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	3	6	9	0	1	13	20	9	2	53	152	194	144	26	70	23	17	46	9	0	0.00%	6	1	83.33%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92
	Total	14	7	3	0	1	0	0	3	43	47	-4	7	4	1	0	1	0	0	1	23	21	2	7	3	2	0	0	0	0	2	20	26	-6	19	0.679	43	78	121	0	1	13	20	9	2	508	152	194	144	26	484	144	64	289	50	12	24.00%	27	3	88.89%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92
	_Since Last GM Reset	14	7	3	0	1	0	0	3	43	47	-4	7	4	1	0	1	0	0	1	23	21	2	7	3	2	0	0	0	0	2	20	26	-6	19	0.679	43	78	121	0	1	13	20	9	2	508	152	194	144	26	484	144	64	289	50	12	24.00%	27	3	88.89%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92
	_Vs Conference	14	7	3	0	1	0	0	3	43	47	-4	7	4	1	0	1	0	0	1	23	21	2	7	3	2	0	0	0	0	2	20	26	-6	19	0.679	43	78	121	0	1	13	20	9	2	508	152	194	144	26	484	144	64	289	50	12	24.00%	27	3	88.89%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92
	_Vs Division	14	7	3	0	1	0	0	3	43	47	-4	7	4	1	0	1	0	0	1	23	21	2	7	3	2	0	0	0	0	2	20	26	-6	19	0.679	43	78	121	0	1	13	20	9	2	508	152	194	144	26	484	144	64	289	50	12	24.00%	27	3	88.89%	0	284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%	364	260	316	97	176	92

			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
14	19	SOL1	43	78	121	508	484	144	64	289	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
14	7	3	1	0	0	3	43	47

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	4	1	1	0	0	1	23	21

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	3	2	0	0	0	2	20	26

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	3	0	0	0	2

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
50	12	24.00%	27	3	88.89%	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
152	194	144	26	13	20	9	2

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
284	529	53.69%	233	454	51.32%	133	236	56.36%

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
364	260	316	97	176	92

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
2 - 2021-09-07	14	senators	0	Marlies	1	W			Sommaire du match
3 - 2021-09-08	27	Marlies	4	Bruins	5	L	X	X	Sommaire du match
4 - 2021-09-09	41	Marlies	2	Griffins	1	W			Sommaire du match
5 - 2021-09-10	52	Americans	2	Marlies	3	W			Sommaire du match
7 - 2021-09-12	72	Thunderbirds	4	Marlies	5	W	X		Sommaire du match
9 - 2021-09-14	84	Marlies	4	Thunderbirds	2	W			Sommaire du match
10 - 2021-09-15	94	Marlies	1	Rocket	7	L			Sommaire du match
11 - 2021-09-16	111	Crunch	2	Marlies	3	W			Sommaire du match
13 - 2021-09-18	130	Griffins	5	Marlies	4	L	X	X	Sommaire du match
16 - 2021-09-21	149	Marlies	2	senators	4	L			Sommaire du match
17 - 2021-09-22	157	Bruins	2	Marlies	5	W			Sommaire du match
19 - 2021-09-24	176	Rocket	6	Marlies	2	L			Sommaire du match
20 - 2021-09-25	189	Marlies	3	Crunch	2	W			Sommaire du match
21 - 2021-09-26	200	Marlies	4	Americans	5	L	X	X	Sommaire du match

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

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
34	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	2,156,120$	2,006,809$	0$

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

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	1	0$	0$

Afficher ou masquer des colonnes

	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

	Marlies
	GP: 14 \| W: 8 \| L: 3 \| OTL: 3 \| P: 19 GF: 43 \| GA: 47 \| PP%: 24.00% \| PK%: 88.89% DG: Guillaume Champagne Durbet \| Morale : 67 \| Moyenne d’équipe : 58