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Centre de jeu
	Wolves 14-21-0, 28pts	4	Sommaire du match	3	Bears 17-13-5, 39pts

Team Stats
L1	Séquence	L1
7-11-0	Fiche domicile	10-6-2
7-10-0	Fiche domicile	7-7-3
5-5-0	Derniers 10 matchs	5-3-2
2.54	Buts par match	2.51
3.06	Buts contre par match	2.46
17.74%	Pourcentage en avantage numérique	14.41%
73.76%	Pourcentage en désavantage numérique	82.27%

Admirals
20-12-3, 43pts

Sommaire du match

Bears
17-13-5, 39pts

Team Stats
W4	Séquence	L1
10-6-2	Fiche domicile	10-6-2
10-6-1	Fiche domicile	7-7-3
7-3-0	Derniers 10 matchs	5-3-2
2.91	Buts par match	2.51
2.54	Buts contre par match	2.46
17.02%	Pourcentage en avantage numérique	14.41%
86.93%	Pourcentage en désavantage numérique	82.27%

Bears
17-13-5, 39pts

Jour 47

Americans
19-14-2, 40pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W1
10-6-2	Fiche domicile	9-7-1
7-7-3	Fiche visiteur	10-7-1
5-3-2	10 derniers matchs	6-4-0
2.51	Buts par match	3.11
2.46	Buts contre par match	3.11
14.41%	Pourcentage en avantage numérique	25.69%
82.27%	Pourcentage en désavantage numérique	77.31%

Meneurs d'équipe
	Buts Travis Boyd 18	Passes Victor Soderstrom 19

	Points Travis Boyd 33	Plus/Moins Riley Nash 12

	Victoires Cayden Primeau 14	Pourcentage d’arrêts Cayden Primeau 0.928

Statistiques d’équipe
Buts pour 88 2.51 GFG	Tirs pour 943 26.94 Avg	Pourcentage en avantage numérique 14.4% 16 GF	Début de zone offensive 39.5%
Buts contre 86 2.46 GAA	Tirs contre 1027 29.34 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 82.3%% 25 GA	Début de la zone défensive 42.8%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Steve Foucault
	Division	Nord
	Conférence	Est Conference
	Capitaine	Riley Nash
	Assistant #1	Travis Boyd
	Assistant #2	Victor Soderstrom
Informations de l’aréna
	Capacité	8,000
	Assistance	8,000
	Billets de saison	8,000
Informations de la formation
	Équipe Pro	22
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	42 / 50
	Espoirs	17

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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	Travis Boyd (A)	0	X		X		100.00	65	30	89	70	67	85	88	72	81	69	70	71	66	69	70	0	84	69	0	32	2	775,000$
2	Brendan Gaunce	0	X	X			100.00	77	30	71	77	79	84	83	68	80	67	66	68	63	73	67	0	84	69	0	32	2	775,000$
3	Riley Nash (C)	0	X		X		100.00	69	30	78	73	75	83	80	65	80	69	63	66	60	79	77	0	84	68	0	37	1	775,000$
4	Samuel Fagemo (R)	0		X	X		100.00	64	30	89	80	74	87	87	70	59	60	70	65	70	65	68	0	84	68	0	26	1	775,000$
5	Pontus Holmberg (R)	0	X	X			100.00	73	30	89	75	72	80	86	64	75	65	67	71	65	65	65	0	84	68	0	27	1	775,000$
6	Austin Wagner	0		X			100.00	84	30	61	72	76	79	82	62	59	62	66	65	66	67	65	0	84	66	0	29	1	550,000$
7	Clark Bishop	0	X	X			100.00	73	30	66	67	77	75	80	63	72	60	57	66	63	66	68	0	84	64	0	30	2	775,000$
8	Joshua Ho-Sang	0			X		100.00	60	30	85	76	64	80	80	68	53	64	59	62	61	60	60	0	84	64	0	30	1	550,000$
9	Luca Del Bel Belluz (R)	0	X				100.00	61	30	94	74	74	78	80	62	75	63	59	63	64	54	54	0	84	64	0	22	3	860,000$
10	Matthew Maggio (R)	0			X		100.00	60	30	89	71	69	80	81	59	50	58	62	62	65	54	54	0	84	62	0	23	2	870,000$
11	Shane Bowers (R)	0	X		X		100.00	71	30	93	66	72	77	79	57	68	50	59	61	60	65	67	0	84	61	0	26	2	775,000$
12	Cross Hanas (R)	0		X	X		100.00	67	30	77	71	67	80	76	56	57	55	58	60	59	54	54	0	84	61	0	24	1	859,167$
13	Jarred Tinordi	0				X	100.00	80	30	54	68	91	81	87	57	30	50	46	79	50	77	71	0	84	69	0	34	1	775,000$
14	Victor Soderstrom (R) (A)	0				X	100.00	72	30	83	78	69	80	86	63	30	66	58	72	50	63	65	0	84	69	0	25	1	775,000$
15	Kyle Capobianco	0				X	100.00	75	30	82	75	72	80	80	63	30	65	55	71	50	67	69	0	84	68	0	28	2	775,000$
16	Riley Stillman	0				X	100.00	72	30	71	75	77	80	78	60	30	56	50	74	50	66	68	0	84	68	0	28	2	775,000$
17	Markus Niemelainen	0				X	100.00	80	30	85	65	86	78	76	55	30	49	40	72	50	66	68	0	84	65	0	28	1	775,000$
18	Tarmo Reunanen	0				X	100.00	73	30	90	68	70	76	77	60	30	58	51	66	50	64	64	0	84	65	0	28	1	550,000$
Rayé
1	Miko Matikka (R)	0		X	X		100.00	78	30	97	60	81	65	64	46	55	50	44	62	50	62	64	0	64	56	0	22	3	870,000$
2	Adam Ginning (R)	0				X	100.00	73	30	61	64	78	80	85	57	30	50	40	69	40	65	66	0	64	64	0	26	2	787,500$

	MOYENNE D’ÉQUIPE						100.00	71	30	80	71	75	79	81	61	54	59	57	67	58	65	65	0	82	65

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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	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Cayden Primeau (R)	0	100.00	82	82	78	84	81	80	82	81	88	82	81	66	65	0	84	79	0	26	1	950,000$
2	Alexei Kolosov (R)	0	100.00	74	77	73	74	73	72	74	73	72	74	73	63	59	0	82	71	0	24	2	925,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE		100.00	78	80	76	79	77	76	78	77	80	78	77	65	62	0	83	75

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	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Travis Boyd	Bears (WSH)	C/RW	35	18	15	33	5	8	31	85	114	32	71	15.79%	10	754	21.54	5	5	10	26	100	4	123	6	2	52.53%	988	0.88	1	2	3	2	5
2	Brendan Gaunce	Bears (WSH)	C/LW	35	8	15	23	8	26	61	42	94	28	66	8.51%	7	574	16.42	1	6	7	21	97	0	29	0	0	50.00%	42	0.80	0	0	1	2	2
3	Pontus Holmberg	Bears (WSH)	C/LW	35	7	16	23	3	30	69	45	96	33	70	7.29%	2	614	17.57	3	4	7	14	100	0	1	1	1	48.48%	66	0.75	0	1	1	1	0
4	Victor Soderstrom	Bears (WSH)	D	35	3	19	22	12	6	15	43	47	17	35	6.38%	39	735	21.01	2	4	6	32	99	0	54	1	0	0%	0	0.60	0	0	0	2	0
5	Riley Nash	Bears (WSH)	C/RW	35	9	12	21	12	4	16	60	73	19	55	12.33%	10	691	19.76	1	2	3	13	93	1	117	2	0	53.01%	881	0.61	0	0	1	1	0
6	Samuel Fagemo	Bears (WSH)	LW/RW	35	11	9	20	2	6	44	31	116	28	63	9.48%	4	620	17.74	1	3	4	19	100	0	1	2	0	50.00%	46	0.64	1	2	0	5	2
7	Kyle Capobianco	Bears (WSH)	D	35	3	16	19	-7	26	37	44	37	12	39	8.11%	43	727	20.79	2	3	5	16	91	0	108	0	0	0%	0	0.52	0	0	0	0	2
8	Austin Wagner	Bears (WSH)	LW	35	6	5	11	-1	30	97	28	78	24	54	7.69%	4	662	18.94	0	3	3	9	93	5	103	0	0	41.67%	48	0.33	0	1	1	0	1
9	Jarred Tinordi	Bears (WSH)	D	35	2	8	10	11	44	69	31	17	5	14	11.76%	42	677	19.37	0	0	0	3	5	0	99	0	0	0%	0	0.30	0	0	2	1	0
10	Joshua Ho-Sang	Bears (WSH)	RW	35	5	5	10	10	0	2	36	53	13	48	9.43%	4	481	13.77	0	0	0	0	2	0	0	1	1	26.92%	26	0.42	0	0	0	1	2
11	Riley Stillman	Bears (WSH)	D	35	1	9	10	8	20	49	36	13	3	8	7.69%	42	678	19.39	0	0	0	2	8	0	112	0	0	0%	0	0.29	0	0	1	1	0
12	Markus Niemelainen	Bears (WSH)	D	35	0	10	10	8	26	47	22	14	7	11	0%	41	665	19.01	0	0	0	0	0	0	103	0	0	0%	0	0.30	0	0	1	0	0
13	Tarmo Reunanen	Bears (WSH)	D	35	4	5	9	-6	22	39	15	33	6	15	12.12%	31	635	18.16	1	0	1	17	89	0	10	1	1	0%	0	0.28	0	0	1	0	0
14	Luca Del Bel Belluz	Bears (WSH)	C	35	1	8	9	0	4	4	48	55	9	32	1.82%	4	502	14.36	0	0	0	10	89	0	0	0	0	45.80%	476	0.36	0	1	0	0	0
15	Matthew Maggio	Bears (WSH)	RW	35	3	4	7	2	2	7	14	25	7	31	12.00%	4	393	11.23	0	0	0	0	1	0	0	0	1	23.08%	13	0.36	0	0	0	0	2
16	Clark Bishop	Bears (WSH)	C/LW	35	3	1	4	-6	22	36	24	36	11	21	8.33%	5	389	11.12	0	0	0	0	0	1	106	1	0	53.30%	197	0.21	0	0	0	0	0
17	Cross Hanas	Bears (WSH)	LW/RW	35	1	3	4	-4	4	16	14	18	3	15	5.56%	2	259	7.42	0	0	0	0	0	0	0	1	0	57.14%	14	0.31	0	0	0	0	0
18	Shane Bowers	Bears (WSH)	C/RW	35	2	1	3	-2	0	8	9	24	2	15	8.33%	1	247	7.07	0	0	0	0	1	0	0	0	0	44.19%	86	0.24	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				630	87	161	248	55	280	647	627	943	259	663	9.23%	295	10312	16.37	16	30	46	182	975	11	973	16	6	50.68%	2883	0.48	2	7	12	16	16

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Cayden Primeau	Bears (WSH)	28	14	9	4	0.928	2.13	1665	2	1	59	818	2	0.857	7	27	8	5	3	1
2	Alexei Kolosov	Bears (WSH)	8	3	4	1	0.884	3.21	448	0	1	24	207	0	0	0	8	27	1	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			36	17	13	5	0.919	2.36	2113	2	2	83	1025	2		7	35	35	6	3	1

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	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
Adam Ginning	Bears (WSH)	D	26	2000-01-13	SWE	Yes	196 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	2	2026-01-12	False	False	Pro & Farm	787,500$	32,812$	0$	0$	No	787,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	787,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Alexei Kolosov	Bears (WSH)	G	24	2002-01-04	BLR	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	Prospect		No	No	2	2025-09-22	False	False	Pro & Farm	925,000$	38,542$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Austin Wagner	Bears (WSH)	LW	29	1997-06-23	CAN	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2026-01-12	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Brendan Gaunce	Bears (WSH)	C/LW	32	1994-03-25	CAN	No	217 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	Yes	2	2026-01-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Cayden Primeau	Bears (WSH)	G	26	1999-08-11	CAN	Yes	207 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	950,000$	39,583$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Clark Bishop	Bears (WSH)	C/LW	30	1996-02-28	CAN	No	199 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	Yes	2	2026-01-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Cross Hanas	Bears (WSH)	LW/RW	24	2002-01-05	USA	Yes	171 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	859,167$	35,799$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jarred Tinordi	Bears (WSH)	D	34	1992-02-20	USA	No	230 Lbs	6 ft6	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2026-01-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Joshua Ho-Sang	Bears (WSH)	RW	30	1996-01-22	CAN	No	173 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2026-01-12	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Kyle Capobianco	Bears (WSH)	D	28	1997-08-13	CAN	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent	2024-03-28	No	Yes	2	2026-01-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Luca Del Bel Belluz	Bears (WSH)	C	22	2003-11-10	CAN	Yes	184 Lbs	6 ft1	No	No	Prospect		No	No	3	2024-06-26	False	False	Pro & Farm	860,000$	35,833$	0$	0$	No	860,000$	860,000$	-	-	-	-	-	-	-	860,000$	860,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Markus Niemelainen	Bears (WSH)	D	28	1998-06-08	FIN	No	200 Lbs	6 ft5	No	No	Free Agent		Yes	Yes	1	2024-06-28	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Matthew Maggio	Bears (WSH)	RW	23	2002-11-25	CAN	Yes	187 Lbs	5 ft11	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-26	False	False	Pro & Farm	870,000$	36,250$	0$	0$	No	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Miko Matikka	Bears (WSH)	LW/RW	22	2003-10-26	FIN	Yes	187 Lbs	6 ft3	No	No	Prospect		No	No	3	2025-09-22	False	False	Pro & Farm	870,000$	36,250$	0$	0$	No	870,000$	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	870,000$	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Pontus Holmberg	Bears (WSH)	C/LW	27	1999-03-09	SWE	Yes	201 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-12-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Riley Nash	Bears (WSH)	C/RW	37	1989-05-09	CAN	No	187 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2024-06-28	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Riley Stillman	Bears (WSH)	D	28	1998-03-09	CAN	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	Yes	2	2026-01-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Samuel Fagemo	Bears (WSH)	LW/RW	26	2000-03-14	SWE	Yes	200 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	1	2026-01-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Shane Bowers	Bears (WSH)	C/RW	26	1999-07-30	CAN	Yes	186 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent	2024-02-22	No	No	2	2026-01-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tarmo Reunanen	Bears (WSH)	D	28	1998-03-01	FIN	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2026-01-12	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Travis Boyd	Bears (WSH)	C/RW	32	1993-09-14	USA	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	Yes	2	2026-01-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Victor Soderstrom	Bears (WSH)	D	25	2001-02-26	SWE	Yes	184 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	No	1	2026-01-12	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
22	27.59	194 Lbs	6 ft1	1.59	775,985$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Pontus Holmberg	Travis Boyd	Samuel Fagemo	31	0	1	4
2	Austin Wagner	Riley Nash	Joshua Ho-Sang	30	0	2	3
3	Brendan Gaunce	Luca Del Bel Belluz	Matthew Maggio	26	1	2	2
4	Cross Hanas	Clark Bishop	Shane Bowers	13	1	3	1

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Victor Soderstrom	Jarred Tinordi	34	0	2	3
2	Riley Stillman	Markus Niemelainen	34	1	2	2
3	Kyle Capobianco	Tarmo Reunanen	32	2	3	0
4	Kyle Capobianco	Tarmo Reunanen	0	2	3	0

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Pontus Holmberg	Travis Boyd	Samuel Fagemo	60	0	1	4
2	Austin Wagner	Riley Nash	Luca Del Bel Belluz	40	0	2	3

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brendan Gaunce	Victor Soderstrom	60	0	1	4
2	Tarmo Reunanen	Kyle Capobianco	40	0	2	3

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Riley Nash	Austin Wagner	50	0	4	1
2	Travis Boyd	Clark Bishop	50	0	4	1

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Markus Niemelainen	Jarred Tinordi	50	1	4	0
2	Kyle Capobianco	Riley Stillman	50	1	4	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Riley Nash	50	0	5	0	Markus Niemelainen	Jarred Tinordi	50	0	5	0
2	Pontus Holmberg	50	0	5	0	Kyle Capobianco	Riley Stillman	50	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Travis Boyd	Pontus Holmberg	50	0	2	3
2	Brendan Gaunce	Samuel Fagemo	50	0	2	3

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Victor Soderstrom	Jarred Tinordi	50	0	2	3
2	Riley Stillman	Markus Niemelainen	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Pontus Holmberg	Travis Boyd	Samuel Fagemo	Brendan Gaunce	Victor Soderstrom

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Clark Bishop	Riley Nash	Brendan Gaunce	Riley Stillman	Jarred Tinordi

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Matthew Maggio, Joshua Ho-Sang, Cross Hanas	Matthew Maggio, Joshua Ho-Sang	Travis Boyd

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Markus Niemelainen, Tarmo Reunanen, Victor Soderstrom	Riley Stillman	Victor Soderstrom, Tarmo Reunanen

Tirs de pénalité
Samuel Fagemo, Travis Boyd, Luca Del Bel Belluz, Austin Wagner, Pontus Holmberg

Gardien
#1 : Cayden Primeau, #2 : Alexei Kolosov

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Travis Boyd, Samuel Fagemo, Pontus Holmberg, Austin Wagner, Brendan Gaunce, Matthew Maggio, Riley Nash, Joshua Ho-Sang, Luca Del Bel Belluz, Clark Bishop

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Victor Soderstrom, Jarred Tinordi, Riley Stillman, Markus Niemelainen, Kyle Capobianco

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

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Admirals	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	1	0	25	28	30	6	28	279	318	325	28	37	6	10	27	6	1	16.67%	5	0	100.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
2	Barracuda	2	1	1	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.500	6	11	17	0	0	25	28	30	6	53	279	318	325	28	66	20	14	38	5	1	20.00%	7	0	100.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
3	Bruins	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	25	28	30	6	23	279	318	325	28	25	7	8	25	3	0	0.00%	4	1	75.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
4	Canucks	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	4	6	0	0	25	28	30	6	22	279	318	325	28	18	6	6	13	6	0	0.00%	3	1	66.67%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
5	Checkers	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	10	15	0	0	25	28	30	6	30	279	318	325	28	40	8	8	20	4	1	25.00%	4	1	75.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
6	Comets	2	1	0	0	0	0	1	0	6	3	3	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	6	9	15	0	0	25	28	30	6	54	279	318	325	28	69	19	14	36	4	2	50.00%	7	1	85.71%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
7	Condors	2	0	0	0	1	1	0	0	5	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0	1	1	0	0	5	5	0	3	0.750	5	10	15	0	0	25	28	30	6	51	279	318	325	28	56	15	20	48	5	1	20.00%	10	2	80.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
8	Crunch	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	3	6	9	0	0	25	28	30	6	24	279	318	325	28	22	10	10	16	1	0	0.00%	5	1	80.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
9	Eagles	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	2	4	0	0	25	28	30	6	31	279	318	325	28	25	8	8	19	0	0	0%	4	1	75.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
10	Griffins	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	2	1.000	3	6	9	0	0	25	28	30	6	21	279	318	325	28	28	9	6	21	3	0	0.00%	3	0	100.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
11	Gulls	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	4	6	0	1	25	28	30	6	27	279	318	325	28	19	19	12	12	1	0	0.00%	6	0	100.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
12	IceHogs	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0.500	2	3	5	0	0	25	28	30	6	24	279	318	325	28	35	6	4	14	2	1	50.00%	2	0	100.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
13	Islanders	2	1	1	0	0	0	0	0	3	3	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	0.500	3	4	7	0	0	25	28	30	6	65	279	318	325	28	58	15	14	41	8	0	0.00%	7	1	85.71%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
14	Marlies	2	0	2	0	0	0	0	0	5	9	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	5	9	14	0	0	25	28	30	6	47	279	318	325	28	60	15	16	35	8	1	12.50%	8	2	75.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
15	Moose	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	7	11	0	0	25	28	30	6	26	279	318	325	28	23	5	12	11	6	1	16.67%	6	1	83.33%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
16	Penguins	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	2	0.500	4	8	12	1	0	25	28	30	6	42	279	318	325	28	66	14	20	36	2	0	0.00%	10	1	90.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
17	Phantoms	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	6	11	17	0	0	25	28	30	6	59	279	318	325	28	39	12	8	29	3	0	0.00%	4	2	50.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
18	Reign	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	25	28	30	6	37	279	318	325	28	38	10	12	21	5	0	0.00%	6	1	83.33%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
19	Rocket	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	1.000	4	8	12	0	0	25	28	30	6	25	279	318	325	28	28	10	4	24	5	1	20.00%	2	1	50.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
20	Senators	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	5	8	0	0	25	28	30	6	32	279	318	325	28	33	7	6	17	3	1	33.33%	3	0	100.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
21	Stars	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	4	6	0	0	25	28	30	6	30	279	318	325	28	28	7	6	17	4	0	0.00%	3	2	33.33%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
22	Thunderbirds	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	3	5	0	0	25	28	30	6	23	279	318	325	28	25	6	6	19	3	0	0.00%	3	1	66.67%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
23	Wild	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	1	2	3	0	0	25	28	30	6	26	279	318	325	28	28	10	4	16	4	1	25.00%	2	0	100.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
24	Wolf Pack	2	0	1	0	0	1	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	1	0.250	2	4	6	0	0	25	28	30	6	59	279	318	325	28	73	22	20	45	6	0	0.00%	10	2	80.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
25	Wolves	2	1	0	0	0	1	0	0	5	5	0	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	3	0.750	5	9	14	0	0	25	28	30	6	52	279	318	325	28	50	19	22	30	12	4	33.33%	11	3	72.73%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
26	Wranglers	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	2	1.000	3	6	9	0	1	25	28	30	6	32	279	318	325	28	38	10	12	17	2	0	0.00%	6	0	100.00%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
	Total	35	12	13	0	4	4	1	1	88	86	2	18	7	6	0	2	1	1	1	48	44	4	17	5	7	0	2	3	0	0	40	42	-2	39	0.557	88	161	249	2	2	25	28	30	6	943	279	318	325	28	1027	295	282	647	111	16	14.41%	141	25	82.27%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
	_Since Last GM Reset	35	12	13	0	4	4	1	1	88	86	2	18	7	6	0	2	1	1	1	48	44	4	17	5	7	0	2	3	0	0	40	42	-2	39	0.557	88	161	249	2	2	25	28	30	6	943	279	318	325	28	1027	295	282	647	111	16	14.41%	141	25	82.27%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
	_Vs Conference	19	7	6	0	2	2	1	1	50	47	3	11	4	2	0	2	1	1	1	33	27	6	8	3	4	0	0	1	0	0	17	20	-3	23	0.605	50	91	141	1	0	25	28	30	6	512	279	318	325	28	563	158	150	354	59	10	16.95%	75	16	78.67%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220
	_Vs Division	12	5	4	0	0	2	1	0	26	25	1	6	3	1	0	0	1	1	0	16	12	4	6	2	3	0	0	1	0	0	10	13	-3	14	0.583	26	45	71	1	0	25	28	30	6	331	279	318	325	28	355	101	98	217	35	6	17.14%	49	10	79.59%	0	556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%	812	557	866	262	444	220

			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
35	39	L1	88	161	249	943	1027	295	282	647	2	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
35	12	13	4	4	1	1	88	86

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	7	6	2	1	1	1	48	44

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
17	5	7	2	3	0	0	40	42

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	3	0	2	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
111	16	14.41%	141	25	82.27%	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
279	318	325	28	25	28	30	6

Mises en jeu
Gagnées en zone offensive	Total en zone offensive	% gagnées en zone offensive	Gagnées en zone défensive	Total en zone défensive	% gagnées en zone défensive	Gagnées en zone neutre	Total en zone neutre	% gagnées en zone neutre
556	1124	49.47%	652	1219	53.49%	253	503	50.30%

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
812	557	866	262	444	220

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	8	Bears	3	Condors	2	W	X		Sommaire du match
2	22	Barracuda	2	Bears	1	L			Sommaire du match
4	41	Checkers	2	Bears	5	W			Sommaire du match
5	55	Crunch	4	Bears	3	L	X	X	Sommaire du match
7	71	Bears	1	Islanders	2	L			Sommaire du match
8	84	Bears	3	Marlies	5	L			Sommaire du match
9	98	Reign	4	Bears	2	L			Sommaire du match
11	115	Gulls	0	Bears	2	W			Sommaire du match
12	129	Bears	2	IceHogs	3	L	X		Sommaire du match
13	142	Bears	2	Wolves	1	W			Sommaire du match
14	153	Canucks	1	Bears	2	W			Sommaire du match
15	172	Thunderbirds	3	Bears	2	L			Sommaire du match
17	190	Bears	0	Penguins	2	L			Sommaire du match
18	196	Wolf Pack	2	Bears	1	L			Sommaire du match
19	215	Bears	2	Condors	3	L	X		Sommaire du match
21	227	Islanders	1	Bears	2	W			Sommaire du match
22	241	Bears	2	Stars	4	L			Sommaire du match
23	255	Marlies	4	Bears	2	L			Sommaire du match
24	268	Bears	3	Comets	1	W			Sommaire du match
25	281	Bears	1	Wild	2	L			Sommaire du match
27	294	Moose	3	Bears	4	W			Sommaire du match
28	309	Bruins	3	Bears	4	W	X		Sommaire du match
30	336	Bears	4	Rocket	2	W			Sommaire du match
31	343	Senators	2	Bears	3	W	X		Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
32	361	Bears	3	Griffins	2	W	X		Sommaire du match
33	372	Phantoms	1	Bears	3	W			Sommaire du match
34	389	Bears	3	Phantoms	5	L			Sommaire du match
35	395	Comets	2	Bears	3	W	X	X	Sommaire du match
36	399	Bears	1	Wolf Pack	2	L	X		Sommaire du match
37	420	Bears	2	Eagles	4	L			Sommaire du match
38	431	Penguins	2	Bears	4	W			Sommaire du match
39	443	Bears	5	Barracuda	2	W			Sommaire du match
41	459	Bears	3	Wranglers	0	W			Sommaire du match
42	467	Wolves	4	Bears	3	L	X		Sommaire du match
45	486	Admirals	4	Bears	2	L			Sommaire du match
47	493	Bears	-	Americans	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	5000	3000
Prix des billets	40	25
Assistance	90,000	54,000
Assistance PCT	100.00%	100.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	8000 - 100.00%	409,750$	7,375,500$	8000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,636,036$	1,707,167$	1,697,167$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
35,358$	1,626,468$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	2	35,566$	71,132$

Bears 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

Bears 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

Bears 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

Bears 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

Bears 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

	Bears
	GP: 35 \| W: 17 \| L: 13 \| OTL: 5 \| P: 39 GF: 88 \| GA: 86 \| PP%: 14.41% \| PK%: 82.27% DG: Steve Foucault \| Morale : 96 \| Moyenne d’équipe : 66 Prochains matchs #493 vs Americans