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Centre de jeu
	Hershey Bears 0-0-1, 1pts	4	Sommaire du match	5	Chicago Wolves 1-1-0, 2pts

Team Stats
OTL1	Séquence	L1
0-0-0	Fiche domicile	1-0-0
0-0-1	Fiche domicile	0-1-0
0-0-1	Derniers 10 matchs	1-1-0
4.00	Buts par match	4.00
5.00	Buts contre par match	4.50
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Chicago Wolves
1-1-0, 2pts

Sommaire du match

Syracuse Crunch
1-0-0, 2pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
1-0-0	Fiche domicile	1-0-0
0-1-0	Fiche domicile	0-0-0
1-1-0	Derniers 10 matchs	1-0-0
4.00	Buts par match	5.00
4.50	Buts contre par match	3.00
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Manitoba Moose
0-1-0, 0pts

Jour 7

Chicago Wolves
1-1-0, 2pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
0-1-0	Fiche domicile	1-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-1-0
0-1-0	10 derniers matchs	1-1-0
1.00	Buts par match	4.00
6.00	Buts contre par match	4.00
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	0%
75.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Chicago Wolves
1-1-0, 2pts

Jour 9

Hershey Bears
0-0-1, 1pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	OTL1
1-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-1-0	Fiche visiteur	0-0-1
1-1-0	10 derniers matchs	0-0-1
4.00	Buts par match	4.00
4.50	Buts contre par match	4.00
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Charlotte Checkers
1-0-0, 2pts

Jour 13

Chicago Wolves
1-1-0, 2pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L1
0-0-0	Fiche domicile	1-0-0
1-0-0	Fiche visiteur	0-1-0
1-0-0	10 derniers matchs	1-1-0
6.00	Buts par match	4.00
1.00	Buts contre par match	4.00
25.00%	Pourcentage en avantage numérique	0%
100.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 8 4.00 GFG	Tirs pour 92 46.00 Avg	Pourcentage en avantage numérique 0% 0 GF	Début de zone offensive 39.7%
Buts contre 9 4.50 GAA	Tirs contre 83 41.50 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 0%% 0 GA	Début de la zone défensive 31.3%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Yannick Masse
	Entraîneur	Caroline
	Division	SOUTHEAST
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,808
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	19
	Équipe Mineure	20
	Limite Contrat	39 / 250
	Espoirs	37

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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	Filip Zadina		X	X		100.00	40	35	40	70	35	80	90	40	20	40	40	40	30	66	68	2	50	0	0	26	2	1,100,000$
2	Alex Turcotte	X				100.00	66	37	90	72	71	78	84	67	82	68	61	66	69	65	67	85	50	0	0	25	3	775,000$
3	Emilio Pettersen		X			100.00	40	35	40	59	35	80	90	40	20	40	40	40	30	65	67	2	50	0	0	26	2	775,000$
4	Jakob Pelletier (R)		X			100.00	66	35	93	67	65	83	86	65	74	69	63	64	67	65	66	77	50	0	0	25	3	800,000$
5	Danil Gushchin (R)		X			100.00	61	36	82	64	61	91	82	62	68	59	63	61	64	65	67	66	50	0	0	24	2	775,000$
6	Arseny Gritsyuk (R)			X		100.00	65	35	88	70	73	86	85	69	56	68	66	64	71	65	67	54	47	0	0	25	4	925,000$
7	Cameron Crotty				X	100.00	73	41	77	60	86	79	82	58	30	63	52	62	46	67	69	55	50	0	0	27	2	775,000$
8	Nikita Okhotiuk				X	100.00	40	35	40	65	35	80	90	40	20	40	40	40	30	64	65	2	50	0	0	25	2	775,000$
9	Tyler Tucker (R)				X	100.00	74	64	67	65	78	83	84	63	30	68	60	67	51	66	68	47	50	0	0	26	1	800,000$
10	Victor Soderstrom				X	100.00	61	38	84	63	72	81	71	59	30	64	55	58	48	65	67	82	50	0	0	25	4	775,000$
11	Zac Jones (R)				X	100.00	64	36	89	68	70	87	80	66	30	70	61	63	52	66	68	62	50	0	0	25	3	825,000$
12	Simon Lundmark				X	100.00	70	38	87	55	78	81	83	53	30	54	52	61	45	66	68	70	50	0	0	25	3	775,000$
13	David Jiricek				X	100.00	74	40	81	63	87	79	80	62	30	61	55	64	49	63	65	87	47	0	0	22	1	950,000$
14	Harrison Brunicke (R)				X	100.00	71	42	73	67	84	83	63	65	30	60	61	64	53	60	62	75	50	0	0	20	2	875,000$
Rayé
1	Keean Washkurak	X				100.00	58	42	68	57	67	69	85	55	63	54	56	53	57	65	67	48	50	0	0	25	0	0$
2	Gianni Fairbrother				X	100.00	40	35	40	40	35	80	90	40	20	40	40	40	30	25	25	2	50	0	0	26	0	0$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	60	39	71	63	65	81	83	57	40	57	54	57	50	62	64	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.
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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Calvin Pickard	100.00	75	96	76	79	75	75	76	76	76	65	82	76	88	48	47	0	N	0	34	1	1,999,000$
2	Dylan Garand (R)	100.00	69	99	82	74	70	68	68	68	68	59	75	64	71	60	50	0		0	24	4	775,000$
3	Erik Portillo	100.00	51	99	77	96	52	61	62	61	61	53	76	66	75	63	50	0		0	26	4	775,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	65	98	78	83	66	68	69	68	68	59	78	69	78	57	49	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Caroline	30	30	30	30	30	30	1	CAN	46	4	100,000$

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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	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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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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	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	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	25	2001-02-26	USA	No	195 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	3	2026-06-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	763,077$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Arseny Gritsyuk	Chicago Wolves (CAR)	RW	25	2001-03-15	RUS	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	4	2026-09-19	False	False	Pro & Farm	925,000$	910,769$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Calvin Pickard	Chicago Wolves (CAR)	G	34	1992-04-15	CAN	No	206 Lbs	6 ft1	Yes	No	Assign Manually	2026-01-24	No	No	1	2026-06-02	False	False	Pro & Farm	1,999,000$	1,968,246$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cameron Crotty	Chicago Wolves (CAR)	D	27	1999-05-05	CAN	No	213 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2	2026-05-23	False	False	Pro & Farm	775,000$	763,077$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Danil Gushchin	Chicago Wolves (CAR)	LW	24	2002-02-06	RUS	Yes	165 Lbs	5 ft8	No	No	Assign Manually		No	No	2	2026-05-23	False	False	Pro & Farm	775,000$	763,077$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
David Jiricek	Chicago Wolves (CAR)	D	22	2003-11-28	CZE	No	204 Lbs	6 ft4	No	No	Assign Manually		No	No	1	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	950,000$	935,385$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dylan Garand	Chicago Wolves (CAR)	G	24	2002-06-07	CAN	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	4	2026-05-23	False	False	Pro & Farm	775,000$	763,077$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Emilio Pettersen	Chicago Wolves (CAR)	LW	26	2000-04-03	NOR	No	170 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	763,077$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Erik Portillo	Chicago Wolves (CAR)	G	26	2000-09-03	SWE	No	218 Lbs	6 ft6	No	No	Assign Manually		No	No	4	2026-05-23	False	False	Pro & Farm	775,000$	763,077$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Filip Zadina	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	26	1999-11-27	CZE	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	1,083,077$	0$	0$	No	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Gianni Fairbrother	Chicago Wolves (CAR)	D	26	2000-09-03	CAN	No	192 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	0		False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Harrison Brunicke	Chicago Wolves (CAR)	D	20	2006-05-08	CAN	Yes	201 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-10-15	False	False	Pro & Farm	875,000$	861,538$	0$	0$	No	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jakob Pelletier	Chicago Wolves (CAR)	LW	25	2001-03-07	CAN	Yes	172 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	3	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	800,000$	787,692$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Keean Washkurak	Chicago Wolves (CAR)	C	25	2001-08-16	CAN	No	184 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	0		False	False	Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nikita Okhotiuk	Chicago Wolves (CAR)	D	25	2000-12-04	RUS	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	763,077$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Simon Lundmark	Chicago Wolves (CAR)	D	25	2000-10-08	SWE	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	3	2026-05-23	False	False	Pro & Farm	775,000$	763,077$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tyler Tucker	Chicago Wolves (CAR)	D	26	2000-03-01	CAN	Yes	204 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	1	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	800,000$	787,692$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Victor Soderstrom	Chicago Wolves (CAR)	D	25	2001-02-26	SWE	No	189 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	4	2026-05-23	False	False	Pro & Farm	775,000$	763,077$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Zac Jones	Chicago Wolves (CAR)	D	25	2000-10-18	USA	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	3	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	825,000$	812,308$	0$	0$	No	825,000$	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
19	25.32	193 Lbs	6 ft1	2.26	802,579$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				38	1	2	2
2				30	1	2	2
3				22	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			38	1	2	2
2			30	1	2	2
3			22	1	2	2
4			10	1	2	2

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

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

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

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2			60	1	2	2
2		40	1	2	2			40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, , , ,

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	RI
1	Hershey Bears	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	10	15	0	0	7	0	0	1	55	39	24	23	6	39	13	0	35	0	0	0%	0	0	0%	0	29	52	55.77%	18	41	43.90%	17	38	44.74%	49	36	48	14	26	13
2	Syracuse Crunch	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	3	6	9	0	0	7	0	0	1	37	39	24	23	6	44	11	0	12	0	0	0%	0	0	0%	0	29	52	55.77%	18	41	43.90%	17	38	44.74%	49	36	48	14	26	13
	Total	2	0	1	0	1	0	0	0	8	9	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	8	16	24	0	0	7	0	0	1	92	39	24	23	6	83	24	0	47	0	0	0%	0	0	0%	0	29	52	55.77%	18	41	43.90%	17	38	44.74%	49	36	48	14	26	13
	_Since Last GM Reset	2	0	1	0	1	0	0	0	8	9	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	8	16	24	0	0	7	0	0	1	92	39	24	23	6	83	24	0	47	0	0	0%	0	0	0%	0	29	52	55.77%	18	41	43.90%	17	38	44.74%	49	36	48	14	26	13
	_Vs Conference	2	0	1	0	1	0	0	0	8	9	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	8	16	24	0	0	7	0	0	1	92	39	24	23	6	83	24	0	47	0	0	0%	0	0	0%	0	29	52	55.77%	18	41	43.90%	17	38	44.74%	49	36	48	14	26	13

			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
2	2	L1	8	16	24	92	83	24	0	47	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
2	0	1	1	0	0	0	8	9

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

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
1	0	1	0	0	0	0	3	5

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	1	1	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
0	0	0%	0	0	0%	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
39	24	23	6	7	0	0	1

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
29	52	55.77%	18	41	43.90%	17	38	44.74%

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
49	36	48	14	26	13

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.
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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
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Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	Lien
1	7	Hershey Bears	4	Chicago Wolves	5	W	X	Sommaire du match
3	19	Chicago Wolves	3	Syracuse Crunch	5	L		Sommaire du match
7	42	Manitoba Moose	-	Chicago Wolves	-
9	55	Chicago Wolves	-	Hershey Bears	-
13	73	Charlotte Checkers	-	Chicago Wolves	-
16	99	Hershey Bears	-	Chicago Wolves	-
19	117	Chicago Wolves	-	LeHigh Valley Phantoms	-
21	130	Laval Rocket	-	Chicago Wolves	-
23	141	Chicago Wolves	-	Charlotte Checkers	-
25	162	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Chicago Wolves	-
28	180	Chicago Wolves	-	Hartford Wolf Pack	-
30	195	Cleveland Monsters	-	Chicago Wolves	-
31	204	Chicago Wolves	-	Texas Stars	-
34	225	Syracuse Crunch	-	Chicago Wolves	-
36	241	Chicago Wolves	-	Milwaukee Admirals	-
39	261	Utica Comets	-	Chicago Wolves	-
41	273	Chicago Wolves	-	San Jose Barracuda	-
44	293	Chicago Wolves	-	Manitoba Moose	-
46	303	Iowa Wild	-	Chicago Wolves	-
49	323	Chicago Wolves	-	Charlotte Checkers	-
51	336	Calgary Wranglers	-	Chicago Wolves	-
54	353	Chicago Wolves	-	Tucson Roadrunners	-
56	366	Hartford Wolf Pack	-	Chicago Wolves	-
60	387	Chicago Wolves	-	Coachella Valley Firebirds	-
62	397	Belleville Senators	-	Chicago Wolves	-
67	424	San Diego Gulls	-	Chicago Wolves	-
71	444	Chicago Wolves	-	Providence Bruins	-
73	458	Syracuse Crunch	-	Chicago Wolves	-
76	484	Henderson Silver Knights	-	Chicago Wolves	-
79	505	Chicago Wolves	-	Ontario Reign	-
81	515	Springfield Thunderbirds	-	Chicago Wolves	-
84	529	Chicago Wolves	-	Hamilton Hammers	-
90	549	Toronto Marlies	-	Chicago Wolves	-
92	556	Chicago Wolves	-	Springfield Thunderbirds	-
96	581	Chicago Wolves	-	Texas Stars	-
97	586	Hamilton Hammers	-	Chicago Wolves	-
101	613	Laval Rocket	-	Chicago Wolves	-
103	630	Chicago Wolves	-	Colorado Eagles	-
105	639	Chicago Wolves	-	Hartford Wolf Pack	-
106	649	Hershey Bears	-	Chicago Wolves	-
110	678	Cleveland Monsters	-	Chicago Wolves	-
115	704	Chicago Wolves	-	Laval Rocket	-
116	710	Milwaukee Admirals	-	Chicago Wolves	-
120	738	Manitoba Moose	-	Chicago Wolves	-
122	752	Chicago Wolves	-	Toronto Marlies	-
124	768	Chicago Wolves	-	LeHigh Valley Phantoms	-
125	774	Grand Rapids Griffins	-	Chicago Wolves	-
128	791	Chicago Wolves	-	Utica Comets	-
133	804	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Chicago Wolves	-
137	824	Chicago Wolves	-	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-
139	836	Manitoba Moose	-	Chicago Wolves	-
144	867	Providence Bruins	-	Chicago Wolves	-
146	880	Chicago Wolves	-	Iowa Wild	-
149	896	Chicago Wolves	-	Bakersfield Condors	-
150	902	Bakersfield Condors	-	Chicago Wolves	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
155	930	Charlotte Checkers	-	Chicago Wolves	-
156	940	Chicago Wolves	-	Syracuse Crunch	-
158	948	Chicago Wolves	-	Hershey Bears	-
161	966	Providence Bruins	-	Chicago Wolves	-
165	994	Charlotte Checkers	-	Chicago Wolves	-
166	1002	Chicago Wolves	-	Syracuse Crunch	-
168	1012	Chicago Wolves	-	Belleville Senators	-
171	1028	Rochester Americans	-	Chicago Wolves	-
172	1036	Chicago Wolves	-	Hershey Bears	-
177	1060	LeHigh Valley Phantoms	-	Chicago Wolves	-
180	1079	Chicago Wolves	-	Manitoba Moose	-
182	1090	Chicago Wolves	-	Rochester Americans	-
183	1094	Rockford IceHogs	-	Chicago Wolves	-
186	1110	Chicago Wolves	-	Abbotsford Canucks	-
188	1122	Chicago Wolves	-	Rochester Americans	-
190	1130	Chicago Wolves	-	Abbotsford Canucks	-
192	1138	Rockford IceHogs	-	Chicago Wolves	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	30	10
Assistance	1,808	1,000
Assistance PCT	90.40%	100.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité de l’aréna	Popularité de l’équipe
35	2808 - 93.60%	75,803$	75,803$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
23,460$	1,524,900$	1,524,900$	100,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
7,820$	23,460$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
2,653,105$	192	7,820$	1,501,440$

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: 2 \| W: 1 \| L: 1 \| OTL: 0 \| P: 2 GF: 8 \| GA: 9 \| PP%: 0% \| PK%: 0% DG: Yannick Masse \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #42 vs Manitoba Moose