Carolina Hurricanes
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Centre de jeu
	Chicago Wolves 7-2-0, 14pts	4	FINAL	5	Bakersfield Condors 4-4-1, 9pts

Team Stats
W1	Séquence	L1
5-0-0	Fiche domicile	2-3-0
2-2-0	Fiche domicile	2-1-1
7-2-0	Derniers 10 matchs	4-4-1
4.22	Buts par match	2.78
2.44	Buts contre par match	4.11
47.37%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
73.33%	Pourcentage en désavantage numérique	66.67%

Rockford IceHogs
1-8-1, 3pts

FINAL

Chicago Wolves
7-2-0, 14pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
1-3-0	Fiche domicile	5-0-0
0-5-1	Fiche domicile	2-2-0
1-8-1	Derniers 10 matchs	7-2-0
1.60	Buts par match	4.22
4.30	Buts contre par match	2.44
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	47.37%
66.67%	Pourcentage en désavantage numérique	73.33%

Chicago Wolves
7-2-0, 14pts

Jour 25

San Jose Barracuda
3-4-1, 7pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W1
5-0-0	Fiche domicile	1-3-1
2-2-0	Fiche visiteur	2-1-0
7-2-0	10 derniers matchs	3-4-1
4.22	Buts par match	1.38
2.44	Buts contre par match	1.38
47.37%	Pourcentage en avantage numérique	10.53%
73.33%	Pourcentage en désavantage numérique	100.00%

Wilkes-Barre/Scranton Penguins
8-2-0, 16pts

Jour 27

Chicago Wolves
7-2-0, 14pts

Statistiques d’équipe
W3	Séquence	W1
4-0-0	Fiche domicile	5-0-0
4-2-0	Fiche visiteur	2-2-0
8-2-0	10 derniers matchs	7-2-0
4.00	Buts par match	4.22
0.90	Buts contre par match	4.22
18.18%	Pourcentage en avantage numérique	47.37%
90.32%	Pourcentage en désavantage numérique	73.33%

Chicago Wolves
7-2-0, 14pts

Jour 29

Hershey Bears
4-6-0, 8pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L5
5-0-0	Fiche domicile	3-1-0
2-2-0	Fiche visiteur	1-5-0
7-2-0	10 derniers matchs	4-6-0
4.22	Buts par match	1.80
2.44	Buts contre par match	1.80
47.37%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
73.33%	Pourcentage en désavantage numérique	76.92%

Meneurs d'équipe
	Buts Michael Mersch 8	Passes Robin Salo 11

	Points Michael Mersch 17	Plus/Moins Michael Mersch 7

Statistiques d’équipe
Buts pour 38 4.22 GFG	Tirs pour 330 36.67 Avg	Pourcentage en avantage numérique 47.4% 9 GF	Début de zone offensive 51.2%
Buts contre 22 2.44 GAA	Tirs contre 137 15.22 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 73.3%% 4 GA	Début de la zone défensive 22.5%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Yannick Masse
	Division	SOUTHEAST
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,965
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	28
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	49 / 250
	Espoirs	33

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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	Gabriel Dumont	X		X		100.00	60	54	72	63	69	83	79	61	67	60	62	64	61	74	79	30	50	0	0	33	2	1,999,999$
2	Charles Hudon		X			100.00	59	39	75	67	69	94	83	65	72	66	64	63	68	70	72	47	50	0	0	30	2	1,750,000$
3	Michael Mersch		X			100.00	74	39	86	62	83	81	83	61	64	62	60	63	59	72	77	37	50	0	0	31	2	1,999,999$
4	Lias Andersson	X	X			100.00	75	38	81	64	73	89	82	62	68	61	63	60	64	67	68	83	50	0	0	25	1	750,000$
5	Alex Turcotte	X				100.00	60	37	85	66	69	77	76	65	71	63	60	62	66	64	65	87	50	0	0	23	2	832,500$
6	Jakob Pelletier (R)		X			100.00	63	36	87	66	63	85	76	65	60	63	62	61	66	64	65	80	50	0	0	23	1	832,500$
7	Danil Gushchin (R)		X			100.00	61	37	88	67	62	92	84	65	63	66	64	61	67	63	65	66	50	0	0	22	2	867,500$
8	Emil Heineman (R)		X			100.00	68	38	84	63	75	86	71	62	58	57	61	59	62	63	65	74	50	0	0	22	2	925,000$
9	Steven Kampfer				X	100.00	63	39	78	61	72	77	79	58	30	63	54	56	47	76	81	30	50	0	0	36	1	800,000$
10	Josh Mahura				X	100.00	72	35	81	66	73	83	81	65	30	72	56	63	51	66	67	60	46	0	0	26	3	750,000$
11	Robin Salo				X	100.00	68	38	86	67	78	76	82	64	30	66	65	61	54	66	68	70	50	0	0	25	2	842,500$
12	Cameron Crotty				X	100.00	79	39	85	59	80	75	82	58	30	57	56	62	51	65	67	62	50	0	0	25	2	775,000$
13	Nikita Okhotiuk				X	100.00	75	60	71	65	76	83	76	61	30	64	59	63	50	64	65	66	50	0	0	23	4	775,000$
14	Tyler Tucker (R)				X	100.00	72	67	61	63	78	80	78	58	30	62	59	61	53	64	66	48	50	0	0	24	3	800,000$
15	Victor Soderstrom				X	100.00	62	37	81	65	69	85	86	63	30	66	58	61	50	63	65	84	50	0	0	23	2	832,500$
16	Zac Jones (R)				X	100.00	59	37	86	65	67	83	79	64	30	66	60	62	52	64	65	67	50	0	0	23	1	925,000$
17	Simon Lundmark				X	100.00	72	39	91	57	81	65	84	55	30	56	53	58	46	64	66	69	50	0	0	23	2	867,500$
Rayé
1	Daniel O'Regan	X				100.00	40	35	40	40	35	80	90	40	20	40	40	40	30	25	25	11	50	0	0	30	1	1,999,999$
2	Jonathan Davidsson (R)			X		100.00	40	35	40	40	35	80	90	40	20	40	40	40	30	25	25	11	50	0	0	27	1	787,500$
3	Arttu Ruotsalainen	X				100.00	40	35	40	40	35	80	90	40	20	40	40	40	30	25	25	11	50	0	0	26	2	925,000$
4	Emilio Pettersen		X			100.00	57	38	82	61	66	82	84	58	66	63	59	56	60	64	66	48	50	0	0	24	4	775,000$
5	Keean Washkurak	X				100.00	56	40	71	57	67	71	80	56	59	54	55	52	53	64	65	49	50	0	0	23	1	835,000$
6	Simon Ryfors	X				100.00	40	35	40	64	35	80	90	40	20	40	40	40	30	66	68	11	50	0	0	27	2	842,500$
7	Tommy Cross				X	100.00	40	35	40	56	35	80	90	40	20	40	40	40	30	74	79	11	50	0	0	36	2	1,999,999$
8	Gianni Fairbrother				X	100.00	40	35	40	40	35	80	90	40	20	40	40	40	30	25	25	11	50	0	0	24	1	842,500$
9	Emil Andrae (R)				X	100.00	65	38	72	63	67	79	73	62	30	61	57	58	49	62	64	71	50	0	0	22	2	892,500$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	60	40	71	60	63	81	82	56	41	57	55	56	50	60	62	50	50	0

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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 gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Dylan Garand (R)	100.00	66	95	79	70	67	59	60	59	60	50	74	62	69	62	50	0	0	22	2	775,000$
2	Erik Portillo (R)	98.00	56	95	73	96	57	61	61	61	62	51	79	64	71	65	27	0	0	24	2	875,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	99.00	61	95	76	83	62	60	61	60	61	51	77	63	70	64	39	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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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	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	PSG	PSS	FW	S1	S2	S3
1	Michael Mersch	Chicago Wolves (CAR)	LW	9	8	9	17	7	4	0	26	14	54	25	62	14.81%	4	194	21.58	0	3	3	1	8	1	1	2	11	1	1	77.42%	31	2	1.75	1	1	0	2	1	2
2	Robin Salo	Chicago Wolves (CAR)	D	9	6	11	17	7	8	0	59	12	28	6	10	21.43%	17	181	20.16	4	1	5	13	13	0	0	0	10	2	0	0%	0	0	1.87	0	0	0	4	1	0
3	Gabriel Dumont	Chicago Wolves (CAR)	C/RW	9	5	8	13	5	4	0	9	10	54	18	23	9.26%	1	131	14.56	0	3	3	2	8	0	0	1	0	1	0	84.25%	127	0	1.98	1	1	0	0	2	2
4	Charles Hudon	Chicago Wolves (CAR)	LW	9	5	4	9	7	0	0	7	5	39	12	28	12.82%	4	101	11.28	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	71.43%	7	1	1.77	0	0	0	1	0	1
5	Nikita Okhotiuk	Chicago Wolves (CAR)	D	9	2	7	9	2	4	0	32	4	9	3	12	22.22%	13	122	13.58	1	1	2	2	3	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	1.47	0	0	0	0	2	1
6	Alex Turcotte	Chicago Wolves (CAR)	C	9	3	5	8	7	2	0	5	12	25	6	23	12.00%	2	101	11.28	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	83.13%	83	0	1.58	0	0	0	0	1	1
7	Victor Soderstrom	Chicago Wolves (CAR)	D	9	4	2	6	1	2	0	25	2	19	3	14	21.05%	7	156	17.43	3	0	3	14	9	0	0	0	5	1	0	0%	0	0	0.77	0	0	0	1	0	0
8	Zac Jones	Chicago Wolves (CAR)	D	9	1	5	6	1	7	5	9	6	16	3	6	6.25%	2	154	17.13	0	2	2	8	8	0	0	0	5	0	0	0%	0	0	0.78	0	0	1	0	1	0
9	Simon Ryfors	Chicago Wolves (CAR)	C	4	0	1	1	0	0	0	0	0	2	0	4	0%	0	23	5.81	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0	0	70.00%	20	0	0.86	0	0	0	0	0	0
10	Emilio Pettersen	Chicago Wolves (CAR)	LW	4	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0%	0	1	0.30	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100.00%	1	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				80	34	52	86	37	31	5	172	65	247	76	182	13.77%	50	1167	14.59	8	10	18	40	51	1	1	3	38	6	2	81.78%	269	3	1.47	2	2	1	8	8	7

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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 gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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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
Alex Turcotte	Chicago Wolves (CAR)	C	23	2001-02-26	USA	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	832,500$	733,802$	0$	0$	No	832,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	832,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Arttu Ruotsalainen	Chicago Wolves (CAR)	C	26	1997-10-29	FIN	No	187 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	925,000$	815,335$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cameron Crotty	Chicago Wolves (CAR)	D	25	1999-05-05	CAN	No	182 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	683,119$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Charles Hudon	Chicago Wolves (CAR)	LW	30	1994-06-23	CAN	No	190 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,750,000$	1,542,526$	0$	0$	No	1,750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Daniel O'Regan	Chicago Wolves (CAR)	C	30	1994-01-30	GER	No	180 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,999,999$	1,762,886$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Danil Gushchin	Chicago Wolves (CAR)	LW	22	2002-02-06	RUS	Yes	165 Lbs	5 ft8	No	No	Assign Manually	No	No	2	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	867,500$	764,652$	0$	0$	No	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dylan Garand	Chicago Wolves (CAR)	G	22	2002-06-07	CAN	Yes	173 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually	No	No	2	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	775,000$	683,119$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Emil Andrae	Chicago Wolves (CAR)	D	22	2002-02-23	SWE	Yes	189 Lbs	5 ft9	No	No	Assign Manually	No	No	2	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	892,500$	786,688$	0$	0$	No	892,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Emil Heineman	Chicago Wolves (CAR)	LW	22	2001-10-26	SWE	Yes	202 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually	No	No	2	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	925,000$	815,335$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Emilio Pettersen	Chicago Wolves (CAR)	LW	24	2000-04-03	NOR	No	170 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	4	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	683,119$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Erik Portillo	Chicago Wolves (CAR)	G	24	2000-09-03	SWE	Yes	218 Lbs	6 ft6	No	No	Assign Manually	No	No	2	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	875,000$	771,263$	0$	0$	No	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Gabriel Dumont	Chicago Wolves (CAR)	C/RW	33	1990-10-06	CAN	No	195 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,999,999$	1,762,886$	0$	0$	No	1,999,999$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Gianni Fairbrother	Chicago Wolves (CAR)	D	24	2000-09-03	CAN	No	192 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	842,500$	742,616$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jakob Pelletier	Chicago Wolves (CAR)	LW	23	2001-03-07	CAN	Yes	170 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	832,500$	733,802$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jonathan Davidsson	Chicago Wolves (CAR)	RW	27	1997-03-12	SWE	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	787,500$	694,137$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Josh Mahura	Chicago Wolves (CAR)	D	26	1998-05-05	CAN	No	193 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	750,000$	661,082$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Keean Washkurak	Chicago Wolves (CAR)	C	23	2001-08-16	CAN	No	184 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	835,000$	736,005$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Lias Andersson	Chicago Wolves (CAR)	C/LW	25	1998-10-13	SWE	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	661,082$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Michael Mersch	Chicago Wolves (CAR)	LW	31	1992-10-02	USA	No	213 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,999,999$	1,762,886$	0$	0$	No	1,999,999$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nikita Okhotiuk	Chicago Wolves (CAR)	D	23	2000-12-04	RUS	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	4	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	683,119$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Robin Salo	Chicago Wolves (CAR)	D	25	1998-10-13	FIN	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	842,500$	742,616$	0$	0$	No	842,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Simon Lundmark	Chicago Wolves (CAR)	D	23	2000-10-08	SWE	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	867,500$	764,652$	0$	0$	No	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Simon Ryfors	Chicago Wolves (CAR)	C	27	1997-08-16	SWE	No	181 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	842,500$	742,616$	0$	0$	No	842,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Steven Kampfer	Chicago Wolves (CAR)	D	36	1988-09-24	USA	No	198 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	800,000$	705,155$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tommy Cross	Chicago Wolves (CAR)	D	36	1988-09-14	USA	No	205 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,999,999$	1,762,886$	0$	0$	No	1,999,999$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tyler Tucker	Chicago Wolves (CAR)	D	24	2000-03-01	CAN	Yes	204 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually	No	No	3	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	800,000$	705,155$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Victor Soderstrom	Chicago Wolves (CAR)	D	23	2001-02-26	SWE	No	184 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	832,500$	733,802$	0$	0$	No	832,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	832,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Zac Jones	Chicago Wolves (CAR)	D	23	2000-10-18	USA	Yes	176 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	925,000$	815,335$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
28	25.79	189 Lbs	6 ft0	1.93	1,031,250$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Michael Mersch	Gabriel Dumont		38	1	2	2
2				30	1	2	2
3			Michael Mersch	22	1	2	2
4	Charles Hudon	Alex Turcotte		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Robin Salo	38	1	2	2
2	Zac Jones	Victor Soderstrom	30	1	2	2
3	Nikita Okhotiuk		22	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Michael Mersch	Gabriel Dumont		60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Robin Salo	60	1	2	2
2	Zac Jones	Victor Soderstrom	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Michael Mersch		60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Robin Salo	60	1	2	2
2	Zac Jones	Victor Soderstrom	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Michael Mersch	60	1	2	2		Robin Salo	60	1	2	2
2		40	1	2	2	Zac Jones	Victor Soderstrom	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Michael Mersch		60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Robin Salo	60	1	2	2
2	Zac Jones	Victor Soderstrom	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Michael Mersch	Gabriel Dumont			Robin Salo

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Michael Mersch	Gabriel Dumont			Robin Salo

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Charles Hudon,	, Charles Hudon

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Nikita Okhotiuk, ,	Nikita Okhotiuk	,

Tirs de pénalité
Michael Mersch, , , , Gabriel Dumont

Gardien
#1 : , #2 :

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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	Bakersfield Condors	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0.000	4	8	12	0	0	16	9	12	2	36	98	108	121	6	19	4	2	33	2	1	50.00%	1	0	100.00%	0	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50
2	Belleville Senators	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	2	1.000	6	12	18	0	0	16	9	12	2	42	98	108	121	6	10	8	6	28	3	2	66.67%	2	1	50.00%	0	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50
3	Charlotte Checkers	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	4	1.000	8	16	24	0	0	16	9	12	2	56	98	108	121	6	34	13	8	39	2	1	50.00%	4	0	100.00%	0	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50
4	Colorado Eagles	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	1	2	3	0	0	16	9	12	2	29	98	108	121	6	22	12	2	23	1	0	0.00%	1	1	0.00%	0	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50
5	Hershey Bears	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	16	9	12	2	42	98	108	121	6	14	5	0	32	2	1	50.00%	0	0	0%	0	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50
6	Manitoba Moose	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	7	12	0	0	16	9	12	2	47	98	108	121	6	14	2	9	31	2	2	100.00%	2	1	50.00%	0	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50
7	Rockford IceHogs	1	1	0	0	0	0	0	0	8	0	8	1	1	0	0	0	0	0	0	8	0	8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	8	11	19	0	1	16	9	12	2	55	98	108	121	6	7	7	4	14	3	2	66.67%	2	0	100.00%	1	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50
8	Utica Comets	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	2	4	0	0	16	9	12	2	23	98	108	121	6	17	8	8	12	4	0	0.00%	3	1	66.67%	0	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50
	Total	9	6	2	0	0	0	1	0	38	22	16	5	4	0	0	0	0	1	0	21	7	14	4	2	2	0	0	0	0	0	17	15	2	14	0.778	38	66	104	0	1	16	9	12	2	330	98	108	121	6	137	59	39	212	19	9	47.37%	15	4	73.33%	1	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50
	_Since Last GM Reset	9	6	2	0	0	0	1	0	38	22	16	5	4	0	0	0	0	1	0	21	7	14	4	2	2	0	0	0	0	0	17	15	2	14	0.778	38	66	104	0	1	16	9	12	2	330	98	108	121	6	137	59	39	212	19	9	47.37%	15	4	73.33%	1	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50
	_Vs Conference	6	5	0	0	0	0	1	0	25	13	12	4	3	0	0	0	0	1	0	13	7	6	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	12	1.000	25	45	70	0	0	16	9	12	2	210	98	108	121	6	89	36	31	142	13	6	46.15%	11	3	72.73%	0	170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%	333	277	123	38	87	50

			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
9	14	W1	38	66	104	330	137	59	39	212	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	6	2	0	0	1	0	38	22

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	4	0	0	0	1	0	21	7

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
4	2	2	0	0	0	0	17	15

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	2	0	0	1	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
19	9	47.37%	15	4	73.33%	1

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
98	108	121	6	16	9	12	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
170	259	65.64%	67	114	58.77%	90	133	67.67%

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
333	277	123	38	87	50

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
5	18	Manitoba Moose	4	Chicago Wolves	5	W	X	X	Sommaire du match
7	30	Chicago Wolves	6	Charlotte Checkers	3	W			Sommaire du match
9	43	Utica Comets	1	Chicago Wolves	2	W			Sommaire du match
11	61	Chicago Wolves	6	Belleville Senators	3	W			Sommaire du match
13	71	Chicago Wolves	1	Colorado Eagles	4	L			Sommaire du match
15	84	Hershey Bears	1	Chicago Wolves	4	W			Sommaire du match
17	105	Charlotte Checkers	1	Chicago Wolves	2	W			Sommaire du match
20	118	Chicago Wolves	4	Bakersfield Condors	5	L			Sommaire du match
23	138	Rockford IceHogs	0	Chicago Wolves	8	W			Sommaire du match
25	161	Chicago Wolves	-	San Jose Barracuda	-
27	173	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Chicago Wolves	-
29	187	Chicago Wolves	-	Hershey Bears	-
30	202	Chicago Wolves	-	Belleville Senators	-
32	218	Hershey Bears	-	Chicago Wolves	-
35	233	Chicago Wolves	-	Tucson Roadrunners	-
37	244	Bridgeport Islanders	-	Chicago Wolves	-
38	262	Chicago Wolves	-	Bakersfield Condors	-
40	274	Chicago Wolves	-	Texas Stars	-
42	283	Coachella Valley Firebirds	-	Chicago Wolves	-
44	305	Syracuse Crunch	-	Chicago Wolves	-
47	329	Chicago Wolves	-	Calgary Wranglers	-
48	342	Chicago Wolves	-	Toronto Marlies	-
50	347	Syracuse Crunch	-	Chicago Wolves	-
53	368	Chicago Wolves	-	Colorado Eagles	-
55	377	Chicago Wolves	-	Hershey Bears	-
57	384	Belleville Senators	-	Chicago Wolves	-
60	407	LeHigh Valley Phantoms	-	Chicago Wolves	-
61	418	Chicago Wolves	-	Henderson Silver Knights	-
65	438	Chicago Wolves	-	Belleville Senators	-
66	448	Providence Bruins	-	Chicago Wolves	-
68	466	Chicago Wolves	-	Hartford Wolf Pack	-
71	477	Cleveland Monsters	-	Chicago Wolves	-
73	492	Chicago Wolves	-	Rochester Americans	-
75	508	Rochester Americans	-	Chicago Wolves	-
80	534	Manitoba Moose	-	Chicago Wolves	-
88	564	Rockford IceHogs	-	Chicago Wolves	-
90	587	Chicago Wolves	-	Utica Comets	-
91	594	Chicago Wolves	-	Iowa Wild	-
93	607	San Jose Barracuda	-	Chicago Wolves	-
95	626	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Chicago Wolves	-
98	644	Chicago Wolves	-	Springfield Thunderbirds	-
99	655	Chicago Wolves	-	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-
101	671	Ontario Reign	-	Chicago Wolves	-
103	691	Utica Comets	-	Chicago Wolves	-
106	711	Chicago Wolves	-	Laval Rocket	-
108	722	Charlotte Checkers	-	Chicago Wolves	-
110	743	Chicago Wolves	-	Manitoba Moose	-
112	753	Charlotte Checkers	-	Chicago Wolves	-
114	772	Chicago Wolves	-	Manitoba Moose	-
116	787	Chicago Wolves	-	Providence Bruins	-
117	793	Colorado Eagles	-	Chicago Wolves	-
122	820	Hershey Bears	-	Chicago Wolves	-
124	832	Chicago Wolves	-	LeHigh Valley Phantoms	-
126	850	Laval Rocket	-	Chicago Wolves	-
128	861	Chicago Wolves	-	Abbotsford Canucks	-
142	877	Chicago Wolves	-	Syracuse Crunch	-
143	889	Toronto Marlies	-	Chicago Wolves	-
147	912	Chicago Wolves	-	Syracuse Crunch	-
149	921	Hartford Wolf Pack	-	Chicago Wolves	-
151	946	Texas Stars	-	Chicago Wolves	-
153	956	Chicago Wolves	-	Charlotte Checkers	-
157	981	San Diego Gulls	-	Chicago Wolves	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
158	988	Chicago Wolves	-	Abbotsford Canucks	-
163	1011	Milwaukee Admirals	-	Chicago Wolves	-
170	1039	Utica Comets	-	Chicago Wolves	-
171	1045	Chicago Wolves	-	Charlotte Checkers	-
174	1068	Grand Rapids Griffins	-	Chicago Wolves	-
178	1093	Milwaukee Admirals	-	Chicago Wolves	-
180	1099	Chicago Wolves	-	Bridgeport Islanders	-
183	1113	Chicago Wolves	-	San Jose Barracuda	-
187	1131	Manitoba Moose	-	Chicago Wolves	-
193	1152	Chicago Wolves	-	Bridgeport Islanders	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	30	10
Assistance	9,836	4,991
Assistance PCT	98.36%	99.82%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
31	2965 - 98.85%	81,418$	407,089$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
348,056$	2,887,500$	1,874,500$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
14,884$	348,056$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
2,523,952$	171	14,884$	2,545,164$

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: 9 \| W: 7 \| L: 2 \| OTL: 0 \| P: 14 GF: 38 \| GA: 22 \| PP%: 47.37% \| PK%: 73.33% DG: Yannick Masse \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #161 vs San Jose Barracuda