Carolina Hurricanes
Domicile
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance

Centre de jeu
	San Diego Gulls 8-4-0, 16pts	2	FINAL	3	Chicago Wolves 6-5-0, 12pts

Team Stats
W1	Séquence	OTL1
4-2-0	Fiche domicile	4-2-0
4-2-0	Fiche domicile	2-3-0
7-3-0	Derniers 10 matchs	5-3-2
3.67	Buts par match	3.27
2.83	Buts contre par match	3.18
14.29%	Pourcentage en avantage numérique	12.50%
88.00%	Pourcentage en désavantage numérique	90.91%

Chicago Wolves
6-5-0, 12pts

FINAL

San Diego Gulls
8-4-0, 16pts

Team Stats
OTL1	Séquence	W1
4-2-0	Fiche domicile	4-2-0
2-3-0	Fiche domicile	4-2-0
5-3-2	Derniers 10 matchs	7-3-0
3.27	Buts par match	3.67
3.18	Buts contre par match	2.83
12.50%	Pourcentage en avantage numérique	14.29%
90.91%	Pourcentage en désavantage numérique	88.00%

Meneurs d'équipe
	Buts Jason Dickinson 9	Passes Mason Appleton 8

	Points Jason Dickinson 15	Plus/Moins Jason Dickinson 7

	Victoires Akira Schmid 6	Pourcentage d’arrêts Akira Schmid 0.908

Statistiques d’équipe
Buts pour 36 3.27 GFG	Tirs pour 351 31.91 Avg	Pourcentage en avantage numérique 12.5% 3 GF	Début de zone offensive 39.6%
Buts contre 35 3.18 GAA	Tirs contre 362 32.91 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 90.9%% 2 GA	Début de la zone défensive 39.9%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Chris Floresco
	Entraîneur	Dave Lowry
	Division	Central
	Conférence	Western Conference
	Capitaine	Alex Wennberg
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	8,000
	Assistance	7,992
	Billets de saison	0
Informations de la formation
	Équipe Pro	24
	Équipe Mineure	19
	Limite contact	43 / 45
	Espoirs	2

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	#	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	Jack McBain	86	X	X			99.00	87	60	77	68	76	69	75	60	65	71	65	73	54	56	58	0	60	69	0	24	1	883,750$
2	Jason Dickinson	81	X	X			99.00	72	48	85	70	77	71	88	62	71	73	62	76	54	65	59	0	60	69	0	28	2	2,650,000$
3	Mason Appleton	29			X		100.00	72	40	88	66	74	73	81	62	53	74	63	73	54	62	58	0	60	68	0	28	3	2,166,667$
4	Quinton Byfield	49	X				99.00	68	43	77	64	81	65	67	61	68	72	60	68	64	56	57	0	60	66	0	21	2	894,167$
5	Axel Jonsson-Fjallby	73		X			100.00	67	47	81	64	69	61	65	60	53	67	62	70	55	58	57	0	60	64	0	26	1	750,000$
6	Jansen Harkins	20	X	X	X		100.00	63	57	77	63	66	61	69	60	66	64	63	68	54	60	57	0	60	63	0	26	2	850,000$
7	Saku Maenalanen	74			X		100.00	72	38	82	61	78	57	68	55	50	67	58	70	51	54	55	0	60	63	0	29	1	750,000$
8	Anders Bjork	27		X	X		100.00	57	48	78	61	69	64	68	59	53	64	59	65	60	62	58	0	60	62	0	27	1	1,600,000$
9	Nathan Smith	58	X		X		100.00	61	52	70	61	65	67	62	57	57	61	60	59	56	58	57	0	60	61	0	25	1	883,750$
10	Pontus Holmberg	80		X	X		100.00	59	49	73	61	69	59	59	59	68	62	59	63	54	57	55	0	60	61	0	25	1	827,500$
11	Oskar Steen	48	X	X	X		100.00	55	57	66	61	60	65	63	59	69	57	59	62	54	60	56	0	60	60	0	26	2	800,000$
12	Stephen Halliday (R)	82	X	X			100.00	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	0	60	45	0	21	4	750,000$
13	Braden Schneider	6				X	100.00	70	66	92	70	79	73	79	60	40	71	60	81	54	57	58	0	60	69	0	22	2	925,000$
14	Jacob Bryson	5				X	100.00	66	40	90	73	71	73	83	58	40	71	58	84	54	59	58	0	60	69	0	26	2	1,850,000$
15	Urho Vaakanainen	57				X	100.00	65	41	91	59	76	76	60	56	40	70	55	78	54	56	58	0	60	66	0	25	2	850,000$
16	Darren Raddysh	77				X	100.00	57	53	69	61	67	66	62	60	40	62	58	67	54	62	58	0	60	62	0	28	2	762,500$
17	Brayden Pachal	78				X	100.00	59	53	62	60	66	66	64	56	40	58	55	63	54	58	55	0	60	59	0	24	1	750,000$
18	Marcus Bjork	72				X	100.00	59	47	63	57	69	66	58	55	38	60	55	64	51	56	54	0	60	59	0	26	1	925,000$
19	Simon Edvinsson	56				X	100.00	54	50	60	56	69	63	59	55	38	56	55	58	51	49	49	0	60	57	0	21	3	925,000$
Rayé
1	Topi Ronni (R)	70	X	X			100.00	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	0	60	45	0	20	4	750,000$
2	Elias Salomonsson (R)	71				X	100.00	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	45	0	60	45	0	19	4	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE						99.86	62	49	72	61	67	63	65	57	52	63	57	66	53	56	55	0	60	61

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	#	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Akira Schmid	39	98.00	81	65	65	85	77	72	81	72	75	70	77	56	54	0	60	74	0	24	2	850,833$
2	Chris Driedger	1	100.00	64	62	62	77	67	60	70	60	62	60	67	66	59	0	60	64	0	30	2	3,500,000$
Rayé
1	Matt Tomkins	36	100.00	51	51	51	51	51	51	51	51	51	51	51	51	51	0	60	51	0	29	1	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE		99.33	65	59	59	71	65	61	67	61	63	60	65	58	55	0	60	63

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Dave Lowry	75	75	75	75	75	75	75	CAN	58	3	0$

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	P/20	S1	S2	S3
1	Jason Dickinson	Chicago Wolves (CAR)	C/LW	11	9	6	15	7	0	7	49	41	16	20	21.95%	2	247	22.49	1	2	3	4	21	0	22	2	0	54.49%	323	1.21	2	1	0
2	Mason Appleton	Chicago Wolves (CAR)	RW	11	4	8	12	5	0	3	18	45	12	26	8.89%	6	234	21.29	0	1	1	6	21	2	12	2	0	46.67%	30	1.02	0	3	0
3	Jack McBain	Chicago Wolves (CAR)	C/LW	11	4	8	12	7	2	32	20	30	9	21	13.33%	3	245	22.35	2	0	2	4	21	0	22	0	1	70.59%	17	0.98	1	0	2
4	Urho Vaakanainen	Chicago Wolves (CAR)	D	11	0	8	8	-1	6	29	20	4	3	9	0%	14	262	23.84	0	1	1	2	21	0	16	0	0	0%	0	0.61	0	0	0
5	Jacob Bryson	Chicago Wolves (CAR)	D	11	1	7	8	-2	2	17	17	11	7	8	9.09%	17	290	26.37	0	1	1	7	21	0	19	0	0	0%	0	0.55	1	0	1
6	Brayden Pachal	Chicago Wolves (CAR)	D	11	0	6	6	3	6	13	3	7	1	3	0%	7	208	18.97	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0%	0	0.58	0	0	0
7	Jansen Harkins	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	11	2	3	5	-3	4	13	16	24	5	26	8.33%	0	172	15.65	0	0	0	0	1	0	0	0	0	56.52%	184	0.58	1	0	0
8	Pontus Holmberg	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	11	4	1	5	-4	4	14	9	21	0	12	19.05%	2	110	10.09	0	0	0	0	0	0	0	0	0	57.14%	7	0.90	1	0	0
9	Anders Bjork	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	11	4	1	5	-3	2	7	13	28	7	17	14.29%	0	176	16.08	0	0	0	0	1	0	5	0	0	50.00%	12	0.57	0	0	0
10	Marcus Bjork	Chicago Wolves (CAR)	D	11	0	5	5	3	0	17	4	10	4	7	0%	15	215	19.58	0	0	0	0	0	0	9	0	0	0%	0	0.46	0	0	1
11	Quinton Byfield	Chicago Wolves (CAR)	C	11	2	2	4	0	2	20	23	33	5	26	6.06%	3	229	20.90	0	0	0	6	20	0	12	1	0	58.82%	221	0.35	0	1	0
12	Axel Jonsson-Fjallby	Chicago Wolves (CAR)	LW	11	2	2	4	1	2	11	10	29	8	21	6.90%	0	215	19.55	0	0	0	7	20	0	0	0	0	50.00%	14	0.37	0	0	0
13	Oskar Steen	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	11	2	2	4	-4	2	10	12	15	9	11	13.33%	2	110	10.09	0	0	0	0	0	0	0	1	0	46.92%	130	0.72	0	0	0
14	Darren Raddysh	Chicago Wolves (CAR)	D	11	0	3	3	-1	6	30	6	4	2	2	0%	14	263	23.91	0	0	0	1	21	0	17	0	0	0%	0	0.23	0	0	0
15	Nathan Smith	Chicago Wolves (CAR)	C/RW	11	0	3	3	-3	0	14	10	14	1	14	0%	2	169	15.41	0	0	0	0	0	0	0	0	0	33.33%	12	0.35	0	0	0
16	Saku Maenalanen	Chicago Wolves (CAR)	RW	11	2	1	3	1	2	12	16	18	7	19	11.11%	0	214	19.52	0	0	0	1	20	0	0	0	0	53.85%	13	0.28	0	1	0
17	Braden Schneider	Chicago Wolves (CAR)	D	11	0	2	2	-2	12	24	17	16	2	6	0%	11	285	25.97	0	0	0	6	21	0	14	0	0	0%	0	0.14	0	0	0
18	Simon Edvinsson	Chicago Wolves (CAR)	D	11	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	2	5	0.52	0	0	0	0	1	0	3	0	0	0%	0	0	0	0	0
19	Stephen Halliday	Chicago Wolves (CAR)	C/LW	11	0	0	0	-4	4	9	2	1	0	1	0%	0	117	10.64	0	0	0	0	1	0	3	0	0	50.00%	10	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				209	36	68	104	0	56	282	265	351	98	249	10.26%	100	3775	18.06	3	5	8	45	220	2	160	6	1	54.47%	973	0.55	6	6	4

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	EG	PS %	ST	BG	S1	S2
1	Akira Schmid	Chicago Wolves (CAR)	11	6	3	2	0.908	2.64	750	1	33	358	1	0	11	0	2	1
2	Chris Driedger	Chicago Wolves (CAR)	1	0	0	0	0.667	4.29	14	0	1	3	0	0	0	11	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			12	6	3	2	0.906	2.67	764	1	34	361	1		11	11	2	1

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Type	Salaire actuel	Plafond salarial Non Activé	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Salaire annuel 5	Salaire annuel 6	Salaire annuel 7	Salaire annuel 8	Salaire annuel 9	Salaire annuel 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
Akira Schmid	Chicago Wolves (CAR)	G	24	05/12/00	No	205 Lbs	6 ft5	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	850,833$	0$	0$	No	850,833$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Anders Bjork (contrat à 1 volet)	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	27	08/05/96	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	1,600,000$	1,600,000$	114,286$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Axel Jonsson-Fjallby	Chicago Wolves (CAR)	LW	26	02/10/98	No	189 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Braden Schneider	Chicago Wolves (CAR)	D	22	09/20/01	No	208 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Brayden Pachal	Chicago Wolves (CAR)	D	24	08/23/99	No	203 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Chris Driedger	Chicago Wolves (CAR)	G	30	05/18/94	No	207 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	3,500,000$	0$	0$	No	3,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Darren Raddysh	Chicago Wolves (CAR)	D	28	02/28/96	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	762,500$	0$	0$	No	762,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Elias Salomonsson	Chicago Wolves (CAR)	D	19	08/31/04 4:46:17 AM	Yes	183 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	4	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Jack McBain	Chicago Wolves (CAR)	C/LW	24	01/06/00	No	201 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	883,750$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jacob Bryson (contrat à 1 volet)	Chicago Wolves (CAR)	D	26	11/18/97	No	176 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	1,850,000$	1,850,000$	132,143$	No	1,850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jansen Harkins	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	26	05/23/97	No	197 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jason Dickinson (contrat à 1 volet)	Chicago Wolves (CAR)	C/LW	28	07/04/95	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	2,650,000$	2,650,000$	189,286$	No	2,650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Marcus Bjork	Chicago Wolves (CAR)	D	26	11/24/97	No	211 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Mason Appleton (contrat à 1 volet)	Chicago Wolves (CAR)	RW	28	01/15/96	No	197 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	2,166,667$	2,166,667$	154,762$	No	2,166,667$	2,166,667$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matt Tomkins	Chicago Wolves (CAR)	G	29	06/19/94	No	194 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nathan Smith	Chicago Wolves (CAR)	C/RW	25	10/19/98	No	177 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	883,750$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Oskar Steen	Chicago Wolves (CAR)	C/LW/RW	26	03/09/98	No	193 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Pontus Holmberg	Chicago Wolves (CAR)	LW/RW	25	03/09/99	No	202 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	827,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Quinton Byfield	Chicago Wolves (CAR)	C	21	08/19/02	No	220 Lbs	6 ft5	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No	894,167$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Saku Maenalanen	Chicago Wolves (CAR)	RW	29	05/29/94	No	214 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Simon Edvinsson	Chicago Wolves (CAR)	D	21	02/05/03	No	209 Lbs	6 ft6	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Stephen Halliday	Chicago Wolves (CAR)	C/LW	21	07/02/02 2:32:31 AM	Yes	214 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	4	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Topi Ronni	Chicago Wolves (CAR)	C/LW	20	05/05/04 3:39:10 AM	Yes	181 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	4	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Urho Vaakanainen	Chicago Wolves (CAR)	D	25	01/01/99	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
24	25.00	199 Lbs	6 ft2	1.96	1,141,424$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jack McBain	Jason Dickinson	Mason Appleton	30	1	2	2
2	Axel Jonsson-Fjallby	Quinton Byfield	Saku Maenalanen	30	1	2	2
3	Anders Bjork	Jansen Harkins	Nathan Smith	25	1	2	2
4	Stephen Halliday	Oskar Steen	Pontus Holmberg	15	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Braden Schneider	Jacob Bryson	30	1	2	2
2	Urho Vaakanainen	Darren Raddysh	30	1	2	2
3	Brayden Pachal	Marcus Bjork	25	1	2	2
4	Braden Schneider	Jacob Bryson	15	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jack McBain	Jason Dickinson	Mason Appleton	60	1	1	3
2	Axel Jonsson-Fjallby	Quinton Byfield	Saku Maenalanen	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Braden Schneider	Jacob Bryson	60	1	1	3
2	Urho Vaakanainen	Darren Raddysh	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Jason Dickinson	Jack McBain	60	1	3	1
2	Mason Appleton	Quinton Byfield	40	1	3	1

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Braden Schneider	Jacob Bryson	60	1	4	0
2	Urho Vaakanainen	Darren Raddysh	40	1	4	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jason Dickinson	60	1	4	0	Braden Schneider	Jacob Bryson	60	1	4	0
2	Jack McBain	40	1	4	0	Urho Vaakanainen	Darren Raddysh	40	1	4	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Jason Dickinson	Jack McBain	60	1	2	2
2	Mason Appleton	Quinton Byfield	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Braden Schneider	Jacob Bryson	60	1	2	2
2	Urho Vaakanainen	Darren Raddysh	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Jack McBain	Jason Dickinson	Mason Appleton	Braden Schneider	Jacob Bryson

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Jack McBain	Jason Dickinson	Mason Appleton	Braden Schneider	Jacob Bryson

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Stephen Halliday, Jansen Harkins, Anders Bjork	Stephen Halliday, Jansen Harkins	Anders Bjork

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Brayden Pachal, Marcus Bjork, Simon Edvinsson	Brayden Pachal	Marcus Bjork, Simon Edvinsson

Tirs de pénalité
Jason Dickinson, Jack McBain, Mason Appleton, Quinton Byfield, Axel Jonsson-Fjallby

Gardien
#1 : Akira Schmid, #2 : Chris Driedger

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Jason Dickinson, Jack McBain, Mason Appleton, Quinton Byfield, Axel Jonsson-Fjallby, Saku Maenalanen, Saku Maenalanen, Jansen Harkins, Anders Bjork, Nathan Smith, Pontus Holmberg

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Braden Schneider, Jacob Bryson, Urho Vaakanainen, Darren Raddysh, Brayden Pachal

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Milwaukee Admirals	5	4	1	0	0	0	0	0	20	13	7	3	3	0	0	0	0	0	0	11	7	4	2	1	1	0	0	0	0	0	9	6	3	8	0.800	20	38	58	0	0	17	11	7	1	203	120	89	88	54	205	48	32	159	12	2	16.67%	15	0	100.00%	0	206	385	53.51%	210	388	54.12%	114	200	57.00%	337	240	261	86	166	88
2	San Diego Gulls	6	2	4	0	0	0	0	0	16	22	-6	3	1	2	0	0	0	0	0	8	11	-3	3	1	2	0	0	0	0	0	8	11	-3	4	0.333	16	30	46	1	1	17	11	7	1	148	120	89	88	54	157	52	24	123	12	1	8.33%	7	2	71.43%	0	206	385	53.51%	210	388	54.12%	114	200	57.00%	337	240	261	86	166	88
	Total	11	6	5	0	0	0	0	0	36	35	1	6	4	2	0	0	0	0	0	19	18	1	5	2	3	0	0	0	0	0	17	17	0	12	0.545	36	68	104	1	1	17	11	7	1	351	120	89	88	54	362	100	56	282	24	3	12.50%	22	2	90.91%	0	206	385	53.51%	210	388	54.12%	114	200	57.00%	337	240	261	86	166	88
	_Since Last GM Reset	11	6	5	0	0	0	0	0	36	35	1	6	4	2	0	0	0	0	0	19	18	1	5	2	3	0	0	0	0	0	17	17	0	12	0.545	36	68	104	1	1	17	11	7	1	351	120	89	88	54	362	100	56	282	24	3	12.50%	22	2	90.91%	0	206	385	53.51%	210	388	54.12%	114	200	57.00%	337	240	261	86	166	88
	_Vs Conference	11	6	5	0	0	0	0	0	36	35	1	6	4	2	0	0	0	0	0	19	18	1	5	2	3	0	0	0	0	0	17	17	0	12	0.545	36	68	104	1	1	17	11	7	1	351	120	89	88	54	362	100	56	282	24	3	12.50%	22	2	90.91%	0	206	385	53.51%	210	388	54.12%	114	200	57.00%	337	240	261	86	166	88
	_Vs Division	11	4	1	0	0	0	0	0	36	35	1	6	3	0	0	0	0	0	0	19	18	1	5	1	1	0	0	0	0	0	17	17	0	8	0.364	36	68	104	1	1	17	11	7	1	351	120	89	88	54	362	100	56	282	24	3	12.50%	22	2	90.91%	0	206	385	53.51%	210	388	54.12%	114	200	57.00%	337	240	261	86	166	88

			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
11	12	OTL1	36	68	104	351	362	100	56	282	1	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
11	6	5	0	0	0	0	36	35

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	4	2	0	0	0	0	19	18

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

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
24	3	12.50%	22	2	90.91%	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
120	89	88	54	17	11	7	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
206	385	53.51%	210	388	54.12%	114	200	57.00%

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
337	240	261	86	166	88

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	Lien
2 - 2024-04-20	5	Milwaukee Admirals	3	Chicago Wolves	4	BW		Sommaire du match
4 - 2024-04-22	13	Milwaukee Admirals	2	Chicago Wolves	3	BW	X	Sommaire du match
6 - 2024-04-24	21	Chicago Wolves	4	Milwaukee Admirals	5	AL	X	Sommaire du match
8 - 2024-04-26	29	Chicago Wolves	5	Milwaukee Admirals	1	AW		Sommaire du match
10 - 2024-04-28	37	Milwaukee Admirals	2	Chicago Wolves	4	BW		Sommaire du match
16 - 2024-05-04	59	San Diego Gulls	5	Chicago Wolves	3	BL		Sommaire du match
18 - 2024-05-06	63	San Diego Gulls	4	Chicago Wolves	2	BL		Sommaire du match
20 - 2024-05-08	67	Chicago Wolves	1	San Diego Gulls	0	AW		Sommaire du match
22 - 2024-05-10	71	Chicago Wolves	3	San Diego Gulls	6	AL		Sommaire du match
24 - 2024-05-12	75	San Diego Gulls	2	Chicago Wolves	3	BW		Sommaire du match
26 - 2024-05-14	79	Chicago Wolves	4	San Diego Gulls	5	AL	X	Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	4500	3500
Prix des billets	35	0
Assistance	27,000	20,953
Assistance PCT	100.00%	99.78%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
28	7992 - 99.90%	157,500$	945,000$	8000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	1,912,750$	1,687,750$	0$

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

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	2	0$	0$

Chicago Wolves Leaders statistiques des joueurs (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	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)

Afficher ou masquer des colonnes

#	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

Afficher ou masquer des colonnes

	Total											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT

Chicago Wolves Leaders statistiques des joueurs (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	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)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

	Chicago Wolves
	GP: 11 \| W: 6 \| L: 5 GF: 36 \| GA: 35 \| PP%: 12.50% \| PK%: 90.91% DG: Chris Floresco \| Morale : 60 \| Moyenne d’équipe : 61