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Centre de jeu
	Gulls 29-26-4, 62pts	8	FINAL	2	Thunderbirds 35-22-1, 71pts

Team Stats
L1	Streak	W1
14-14-1	Home Record	17-11-1
15-12-3	Away Record	18-11-0
4-5-1	Last 10 Games	4-6-0
4.14	Buts par match	4.78
3.97	Buts contre par match	3.76
28.14%	Pourcentage en avantage numérique	35.23%
70.81%	Pourcentage en désavantage numérique	72.73%

Thunderbirds
35-22-1, 71pts

FINAL

Crunch
21-33-5, 47pts

Team Stats
W1	Streak	L1
17-11-1	Home Record	11-16-2
18-11-0	Away Record	10-17-3
4-6-0	Last 10 Games	4-6-0
4.78	Buts par match	4.80
3.76	Buts contre par match	5.90
35.23%	Pourcentage en avantage numérique	33.77%
72.73%	Pourcentage en désavantage numérique	60.93%

Thunderbirds
35-22-1, 71pts

2022-10-08

IceHogs
16-37-4, 36pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L4
17-11-1	Fiche domicile	11-17-1
18-11-0	Fiche visiteur	5-20-3
4-6-0	10 derniers matchs	2-8-0
4.78	Buts par match	4.86
3.76	Buts contre par match	4.86
35.23%	Pourcentage en avantage numérique	34.64%
72.73%	Pourcentage en désavantage numérique	53.99%

Wild
34-18-8, 76pts

2022-10-10

Thunderbirds
35-22-1, 71pts

Statistiques d’équipe
SOL1	Séquence	W1
16-9-4	Fiche domicile	17-11-1
18-9-4	Fiche visiteur	18-11-0
4-3-3	10 derniers matchs	4-6-0
5.12	Buts par match	4.78
4.32	Buts contre par match	4.78
35.26%	Pourcentage en avantage numérique	35.23%
72.67%	Pourcentage en désavantage numérique	72.73%

Thunderbirds
35-22-1, 71pts

2022-10-12

Wolves
26-28-3, 55pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W1
17-11-1	Fiche domicile	15-13-2
18-11-0	Fiche visiteur	11-15-1
4-6-0	10 derniers matchs	7-2-1
4.78	Buts par match	4.19
3.76	Buts contre par match	4.19
35.23%	Pourcentage en avantage numérique	35.40%
72.73%	Pourcentage en désavantage numérique	75.76%

Meneurs d'équipe
	Buts Matthew Peca 30	Passes Scott Perunovich 67

	Points Scott Perunovich 81	Plus/Moins Mackenzie MacEachern 27

	Victoires Joel Hofer 15	Pourcentage d’arrêts Maxime Lagace 0.917

Statistiques d’équipe
Buts pour 277 4.78 GFG	Tirs pour 2110 36.38 Avg	Pourcentage en avantage numérique 35.2% 62 GF	Début de zone offensive 38.5%
Buts contre 218 3.76 GAA	Tirs contre 2049 35.33 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 72.7% 45 GA	Début de la zone défensive 40.8%

Informations de l'équipe
	Directeur général
	Entraîneur	Drew Bannister
	Division	Division 4
	Conférence	Conference 2
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	16
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	37 / 20
	Espoirs	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 joueur	C	L	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Logan Brown	X			100.00	84	75	80	65	97	78	79	67	75	68	65	65	63	67	69	82	40	66	0	24	1	750,000$
2	Matthew Peca	X			100.00	66	35	94	64	67	79	84	65	71	69	62	60	62	70	72	44	40	64	0	29	1	750,000$
3	Klim Kostin	X			100.00	87	37	73	68	87	74	76	66	72	64	63	57	63	63	67	77	40	64	0	23	1	863,333$
4	Dakota Joshua	X			100.00	85	53	72	58	85	77	83	61	73	62	63	56	59	67	68	55	40	62	0	26	1	750,000$
5	Nathan Todd	X			97.00	61	38	85	59	70	92	81	59	68	60	60	56	59	68	70	36	40	60	0	26	1	750,000$
6	Hugh McGing		X		100.00	61	37	86	59	63	77	89	59	58	61	59	52	57	65	67	54	40	59	0	23	1	883,750$
7	Tanner Kaspick	X			100.00	65	39	72	59	75	69	73	57	60	55	56	56	53	65	67	57	40	59	0	24	1	750,000$
8	Niko Mikkola			X	99.00	80	54	75	60	88	86	82	63	30	75	63	76	50	66	67	54	40	66	0	26	1	787,005$
9	Scott Perunovich			X	100.00	56	36	83	74	66	83	68	75	30	74	63	62	52	65	67	70	40	64	0	23	1	925,000$
10	Steven Santini			X	100.00	86	38	94	62	82	81	87	57	30	67	54	61	50	68	70	62	40	63	0	27	2	750,000$
11	Tommy Cross			X	100.00	75	43	72	58	84	78	86	61	30	65	61	62	48	74	79	44	40	63	0	32	1	750,000$
12	Luke Witkowski			X	100.00	63	34	87	58	82	71	78	59	30	58	60	59	48	73	75	32	40	61	0	32	2	750,000$
13	Brady Lyle			X	100.00	69	39	87	56	79	69	86	59	30	58	57	55	48	64	66	53	40	60	0	22	2	800,000$
Rayé
1	Mackenzie MacEachern		X		76.86	73	41	84	57	79	77	86	60	63	61	62	57	61	69	71	54	40	62	0	28	1	900,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE				98.00	72	43	82	61	79	78	81	62	51	64	61	60	55	67	70	55	40	62

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
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2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Maxime Lagace	100.00	75	74	76	78	74	75	76	75	74	75	74	71	84	50	40	63	0	29	1	0$
Rayé
1	Joel Hofer	98.00	75	75	74	85	74	71	74	73	72	74	73	63	68	60	40	62	0	21	2	795,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	99.00	75	75	75	82	74	73	75	74	73	75	74	67	76	55	40	63

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Drew Bannister	64	69	69	71	74	70	77	CAN	48	1	700,000$

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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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	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	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FT	S1	S2	S3
1	Scott Perunovich	Thunderbirds (STL)	D	47	14	67	81	8	22	0	53	90	127	40	75	11.02%	83	1158	24.66	4	21	25	69	110	2	0	2	3	112	1	0	0.00%	0	0	1.40	0	0	0	0	3	3	3
2	Tommy Cross	Thunderbirds (STL)	D	58	16	54	70	22	33	5	139	84	146	41	89	10.96%	83	1200	20.70	9	10	19	71	118	0	0	0	0	110	3	1	0.00%	0	0	1.17	0	0	0	1	4	3	5
3	Matthew Peca	Thunderbirds (STL)	C	58	30	38	68	22	14	0	40	152	234	75	162	12.82%	20	1039	17.92	2	6	8	17	61	1	0	1	3	80	7	2	17.92	1246	1	1.31	0	1	0	0	2	4	2
4	Niko Mikkola	Thunderbirds (STL)	D	46	15	49	64	0	66	0	146	76	137	42	68	10.95%	101	1110	24.13	10	10	20	75	111	0	0	0	0	88	2	3	0.00%	0	1	1.15	0	0	0	0	3	2	1
5	Dakota Joshua	Thunderbirds (STL)	C	58	26	34	60	3	39	5	164	123	226	58	181	11.50%	19	1059	18.27	6	5	11	25	54	0	0	0	3	49	2	0	18.27	656	1	1.13	1	1	1	0	5	1	3
6	Mackenzie MacEachern	Thunderbirds (STL)	LW	53	27	29	56	27	10	0	66	44	192	51	109	14.06%	11	1018	19.21	6	9	15	34	107	0	0	0	0	21	4	2	19.21	72	2	1.10	1	1	0	0	3	3	5
7	Hugh McGing	Thunderbirds (STL)	LW	58	25	29	54	27	10	0	26	60	154	43	121	16.23%	17	927	15.99	5	1	6	15	60	0	0	0	2	18	3	1	15.99	58	0	1.16	0	0	0	0	2	3	1
8	Klim Kostin	Thunderbirds (STL)	C	41	22	25	47	14	36	0	146	118	174	42	109	12.64%	10	902	22.02	1	9	10	24	92	0	3	3	2	78	2	1	22.02	1086	1	1.04	0	0	0	0	2	3	1
9	Nathan Todd	Thunderbirds (STL)	C	53	22	21	43	4	12	0	39	46	151	49	116	14.57%	11	1084	20.47	4	6	10	27	126	0	0	0	0	17	1	1	20.47	155	2	0.79	0	0	0	0	3	2	1
10	Nathan Walker	Blues	LW	23	17	22	39	6	4	0	24	62	136	31	98	12.50%	6	556	24.17	2	5	7	16	47	0	1	1	6	70	2	0	24.17	126	1	1.40	0	0	0	0	2	1	4
11	Brady Lyle	Thunderbirds (STL)	D	58	8	28	36	11	33	5	88	44	43	23	19	18.60%	62	866	14.94	0	0	0	0	5	1	0	1	1	61	1	0	0.00%	0	0	0.83	0	0	0	1	0	1	2
12	Luke Witkowski	Thunderbirds (STL)	D	58	14	22	36	12	18	0	48	54	73	22	29	19.18%	59	840	14.49	1	0	1	5	11	0	0	0	1	12	2	1	14.49	2	0	0.86	0	0	0	0	0	1	2
13	Steven Santini	Thunderbirds (STL)	D	44	5	26	31	-1	34	0	68	54	77	23	62	6.49%	65	876	19.92	3	9	12	34	91	0	0	0	1	77	0	0	0.00%	0	0	0.71	0	0	0	0	1	1	0
14	Tanner Kaspick	Thunderbirds (STL)	C	58	12	19	31	22	29	5	80	45	121	31	89	9.92%	10	960	16.56	1	3	4	19	68	0	0	0	1	21	0	1	16.56	108	0	0.65	0	0	0	0	0	0	1
15	Logan Brown	Thunderbirds (STL)	C	15	15	10	25	5	23	5	28	45	66	25	44	22.73%	10	329	21.95	5	6	11	12	29	0	0	0	1	39	4	0	21.95	455	2	1.52	0	0	0	1	3	4	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				728	268	473	741	182	383	25	1155	1097	2057	596	1371	13.03%	567	13930	19.14	59	100	159	443	1099	4	4	8	24	860	34	13	57.21%	3964	11	1.06	2	3	1	3	33	32	31

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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
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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")
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Joel Hofer	Thunderbirds (STL)	28	15	11	0	0.890	3.89	1419	0	0	92	836	6	0	0.00%	0	23	38	0	0	1
2	Maxime Lagace	Thunderbirds (STL)	28	15	7	1	0.917	2.73	1516	4	3	69	827	2	1	0.750	4	27	10	2	2	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			56	30	18	1	0.903	3.29	2935	4	3	161	1663	8	1	0.750	4	50	48	2	2	1

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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	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Link
Brady Lyle	Thunderbirds (STL)	D	22	1999-06-06	No	203 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	240,860$	0$	0$	No	800,000$	Lien / Lien NHL
Dakota Joshua	Thunderbirds (STL)	C	26	1996-05-15	No	206 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Hugh McGing	Thunderbirds (STL)	LW	23	1998-07-11	No	167 Lbs	5 ft8	No	No	No	1	Pro & Farm	883,750$	266,075$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Joel Hofer	Thunderbirds (STL)	G	21	2000-07-30	No	179 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	795,000$	239,355$	0$	0$	No	795,000$	Lien / Lien NHL
Klim Kostin	Thunderbirds (STL)	C	23	1999-05-05	No	215 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	863,333$	259,928$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Logan Brown	Thunderbirds (STL)	C	24	1998-03-05	No	218 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Luke Witkowski	Thunderbirds (STL)	D	32	1990-04-14	No	210 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No	750,000$	Lien / Lien NHL
Mackenzie MacEachern	Thunderbirds (STL)	LW	28	1994-03-09	No	193 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	270,968$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Matthew Peca	Thunderbirds (STL)	C	29	1993-04-27	No	181 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Maxime Lagace	Thunderbirds (STL)	G	29	1993-01-12	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Nathan Todd	Thunderbirds (STL)	C	26	1995-12-02	No	176 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Niko Mikkola	Thunderbirds (STL)	D	26	1996-04-27	No	209 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	787,005$	236,948$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Scott Perunovich	Thunderbirds (STL)	D	23	1998-08-18	No	175 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	278,495$	0$	0$	No		Lien
Steven Santini	Thunderbirds (STL)	D	27	1995-03-07	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No	750,000$	Lien / Lien NHL
Tanner Kaspick	Thunderbirds (STL)	C	24	1998-01-28	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Tommy Cross	Thunderbirds (STL)	D	32	1989-09-12	No	205 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
16	25.94	196 Lbs	6 ft2	1.25	747,131$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Nathan Todd	40	1	2	2
2	Hugh McGing	Matthew Peca	Tanner Kaspick	30	1	2	2
3		Dakota Joshua		20	1	2	2
4		Nathan Todd	Matthew Peca	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Niko Mikkola		40	1	2	2
2	Tommy Cross	Steven Santini	30	1	2	2
3	Luke Witkowski	Brady Lyle	20	1	2	2
4	Niko Mikkola		10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Nathan Todd	60	1	2	2
2	Hugh McGing	Matthew Peca	Tanner Kaspick	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Niko Mikkola		60	1	2	2
2	Tommy Cross	Steven Santini	40	1	2	2

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

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Niko Mikkola		60	1	2	2
2	Tommy Cross	Steven Santini	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	Niko Mikkola		60	1	2	2
2	Matthew Peca	40	1	2	2	Tommy Cross	Steven Santini	40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Niko Mikkola		60	1	2	2
2	Tommy Cross	Steven Santini	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Nathan Todd	Niko Mikkola

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Nathan Todd	Niko Mikkola

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Hugh McGing, Tanner Kaspick, Dakota Joshua	Hugh McGing, Tanner Kaspick	Dakota Joshua

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Luke Witkowski, Brady Lyle, Tommy Cross	Luke Witkowski	Brady Lyle, Tommy Cross

Tirs de pénalité
, Matthew Peca, Dakota Joshua, , Nathan Todd

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, Matthew Peca, Dakota Joshua, , Nathan Todd, Hugh McGing, Hugh McGing, Tanner Kaspick, , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Niko Mikkola, , Tommy Cross, Steven Santini, Luke Witkowski

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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	3	0	3	0	0	0	0	0	6	12	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	6	9	15	1	0	109	91	74	4	104	655	718	726	15	89	21	18	58	15	1	6.67%	9	2	77.78%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
2	Barrucada	2	2	0	0	0	0	0	0	14	5	9	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	4	1.000	14	26	40	0	0	109	91	74	4	61	655	718	726	15	78	28	18	46	4	2	50.00%	9	1	88.89%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
3	Bruins	3	0	3	0	0	0	0	0	8	19	-11	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	4	14	-10	0	0.000	8	12	20	0	0	109	91	74	4	117	655	718	726	15	124	38	10	61	10	2	20.00%	5	4	20.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
4	Canucks	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	7	11	0	0	109	91	74	4	36	655	718	726	15	41	6	8	24	5	1	20.00%	4	1	75.00%	1	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
5	Checkers	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	8	14	22	0	0	109	91	74	4	35	655	718	726	15	41	8	4	20	2	0	0.00%	2	1	50.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
6	Chekers	1	1	0	0	0	0	0	0	11	5	6	1	1	0	0	0	0	0	0	11	5	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	11	20	31	0	0	109	91	74	4	86	655	718	726	15	45	9	4	25	1	0	0.00%	2	2	0.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
7	Comets	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	2	1.000	6	12	18	0	0	109	91	74	4	61	655	718	726	15	36	6	0	26	4	2	50.00%	0	0	0.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
8	Condors	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	4	1.000	9	16	25	0	0	109	91	74	4	76	655	718	726	15	45	11	12	26	8	2	25.00%	5	1	80.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
9	Crunch	2	2	0	0	0	0	0	0	17	4	13	1	1	0	0	0	0	0	0	7	1	6	1	1	0	0	0	0	0	0	10	3	7	4	1.000	17	28	45	0	0	109	91	74	4	78	655	718	726	15	71	26	10	35	7	5	71.43%	4	0	100.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
10	Eagles	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	4	7	0	0	109	91	74	4	23	655	718	726	15	26	5	5	23	1	0	0.00%	0	0	0.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
11	Griffins	2	2	0	0	0	0	0	0	10	3	7	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	4	1.000	10	20	30	0	1	109	91	74	4	72	655	718	726	15	58	16	15	30	5	1	20.00%	4	0	100.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
12	Gulls	2	0	2	0	0	0	0	0	4	14	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	4	5	9	0	0	109	91	74	4	56	655	718	726	15	80	35	22	47	7	1	14.29%	11	2	81.82%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
13	Heat	2	1	0	0	1	0	0	0	14	11	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	0	0	1	0	0	0	8	7	1	4	1.000	14	24	38	0	0	109	91	74	4	81	655	718	726	15	86	23	23	43	5	3	60.00%	9	5	44.44%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
14	IceHogs	2	2	0	0	0	0	0	0	17	6	11	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	1	0	0	0	0	0	0	10	3	7	4	1.000	17	29	46	0	0	109	91	74	4	88	655	718	726	15	66	21	10	44	6	4	66.67%	4	1	75.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
15	Islanders	2	1	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.500	9	16	25	0	0	109	91	74	4	70	655	718	726	15	67	25	10	39	8	3	37.50%	5	2	60.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
16	Marlies	2	2	0	0	0	0	0	0	18	10	8	1	1	0	0	0	0	0	0	10	5	5	1	1	0	0	0	0	0	0	8	5	3	4	1.000	18	30	48	0	0	109	91	74	4	89	655	718	726	15	80	18	6	32	5	4	80.00%	3	2	33.33%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
17	Monsters	2	1	1	0	0	0	0	0	11	5	6	1	1	0	0	0	0	0	0	10	1	9	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	2	0.500	11	20	31	0	0	109	91	74	4	82	655	718	726	15	78	25	10	50	6	3	50.00%	5	1	80.00%	1	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
18	Moose	4	2	1	0	1	0	0	0	18	17	1	2	1	0	0	1	0	0	0	9	5	4	2	1	1	0	0	0	0	0	9	12	-3	6	0.750	18	33	51	0	0	109	91	74	4	136	655	718	726	15	158	40	22	87	11	5	45.45%	11	4	63.64%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
19	Penguins	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	109	91	74	4	34	655	718	726	15	50	8	8	22	2	0	0.00%	4	1	75.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
20	Phantoms	2	1	1	0	0	0	0	0	6	3	3	2	1	1	0	0	0	0	0	6	3	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.500	6	11	17	0	1	109	91	74	4	58	655	718	726	15	41	15	18	41	4	2	50.00%	8	0	100.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
21	Reign	2	0	2	0	0	0	0	0	9	12	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	6	8	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	9	16	25	1	0	109	91	74	4	60	655	718	726	15	76	20	27	34	7	3	42.86%	6	2	66.67%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
22	Roadrunners	4	3	0	0	0	1	0	0	20	12	8	2	1	0	0	0	1	0	0	8	6	2	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	7	0.875	20	37	57	0	0	109	91	74	4	135	655	718	726	15	137	38	30	81	10	3	30.00%	15	2	86.67%	1	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
23	Rocket	2	1	1	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0.500	6	12	18	0	0	109	91	74	4	67	655	718	726	15	70	17	8	45	7	2	28.57%	4	0	100.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
24	Senators	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	2	1.000	2	4	6	0	1	109	91	74	4	25	655	718	726	15	28	10	8	16	2	1	50.00%	3	0	100.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
25	Silver Knights	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	1.000	3	6	9	0	0	109	91	74	4	26	655	718	726	15	19	4	6	16	3	0	0.00%	2	0	100.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
26	Stars	4	1	3	0	0	0	0	0	10	18	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	3	1	2	0	0	0	0	0	10	14	-4	2	0.250	10	18	28	0	0	109	91	74	4	130	655	718	726	15	157	45	37	92	11	3	27.27%	12	4	66.67%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
27	Wild	3	2	0	0	0	0	1	0	17	10	7	1	1	0	0	0	0	0	0	8	5	3	2	1	0	0	0	0	1	0	9	5	4	6	1.000	17	31	48	0	0	109	91	74	4	137	655	718	726	15	106	33	16	62	8	4	50.00%	8	2	75.00%	1	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
28	Wolf Pack	2	2	0	0	0	0	0	0	14	7	7	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	4	1.000	14	25	39	0	0	109	91	74	4	66	655	718	726	15	72	25	12	30	10	5	50.00%	6	3	50.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
29	Wolves	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	2	4	6	0	0	109	91	74	4	21	655	718	726	15	24	15	10	20	2	0	0.00%	5	2	60.00%	0	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
	Total	58	32	22	0	2	1	1	0	277	218	59	29	16	11	0	1	1	0	0	143	108	35	29	16	11	0	1	0	1	0	134	110	24	71	0.612	277	491	768	2	3	109	91	74	4	2110	655	718	726	15	2049	591	387	1175	176	62	35.23%	165	45	72.73%	4	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
	_Since Last GM Reset	58	32	22	0	2	1	1	0	277	218	59	29	16	11	0	1	1	0	0	143	108	35	29	16	11	0	1	0	1	0	134	110	24	71	0.612	277	491	768	2	3	109	91	74	4	2110	655	718	726	15	2049	591	387	1175	176	62	35.23%	165	45	72.73%	4	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
	_Vs Conference	34	17	13	0	2	1	1	0	159	140	19	17	8	7	0	1	1	0	0	78	71	7	17	9	6	0	1	0	1	0	81	69	12	41	0.603	159	281	440	2	0	109	91	74	4	1235	655	718	726	15	1209	339	258	708	102	32	31.37%	107	29	72.90%	3	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354
	_Vs Division	21	10	8	0	1	1	1	0	91	80	11	10	4	4	0	1	1	0	0	39	35	4	11	6	4	0	0	0	1	0	52	45	7	25	0.595	91	161	252	1	0	109	91	74	4	753	655	718	726	15	739	203	138	447	62	20	32.26%	59	15	74.58%	2	1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%	1431	1031	1353	392	706	354

			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
58	71	W1	277	491	768	2110	2049	591	387	1175	2	3

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
58	32	22	2	1	1	0	277	218

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
29	16	11	1	1	0	0	143	108

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
29	16	11	1	0	1	0	134	110

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	6	0	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
176	62	35.23%	165	45	72.73%	4

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
655	718	726	15	109	91	74	4

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
1057	1875	56.37%	974	1990	48.94%	504	1007	50.05%

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
1431	1031	1353	392	706	354

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
3 - 2022-06-02	13	Penguins	5	Thunderbirds	1	BL			Sommaire du match
5 - 2022-06-04	30	Thunderbirds	3	Bruins	5	AL			Sommaire du match
7 - 2022-06-06	45	Phantoms	3	Thunderbirds	2	BL			Sommaire du match
8 - 2022-06-07	55	Thunderbirds	6	Stars	3	AW			Sommaire du match
11 - 2022-06-10	74	Thunderbirds	7	Roadrunners	3	AW			Sommaire du match
13 - 2022-06-12	85	Thunderbirds	10	IceHogs	3	AW			Sommaire du match
15 - 2022-06-14	93	Stars	4	Thunderbirds	0	BL			Sommaire du match
17 - 2022-06-16	111	Thunderbirds	2	Stars	6	AL			Sommaire du match
18 - 2022-06-17	121	Roadrunners	3	Thunderbirds	6	BW			Sommaire du match
21 - 2022-06-20	144	Eagles	5	Thunderbirds	3	BL			Sommaire du match
23 - 2022-06-22	156	Thunderbirds	5	Moose	4	AW			Sommaire du match
26 - 2022-06-25	179	Thunderbirds	4	Wild	1	AW			Sommaire du match
28 - 2022-06-27	190	Admirals	4	Thunderbirds	3	BL			Sommaire du match
30 - 2022-06-29	205	Thunderbirds	2	Wolves	3	AL			Sommaire du match
32 - 2022-07-01	220	Condors	3	Thunderbirds	4	BW			Sommaire du match
36 - 2022-07-05	242	Wild	5	Thunderbirds	8	BW			Sommaire du match
38 - 2022-07-07	264	Thunderbirds	5	Griffins	0	AW			Sommaire du match
40 - 2022-07-09	271	Thunderbirds	8	Barrucada	3	AW			Sommaire du match
41 - 2022-07-10	285	Rocket	1	Thunderbirds	4	BW			Sommaire du match
44 - 2022-07-13	307	Wolf Pack	5	Thunderbirds	6	BW			Sommaire du match
46 - 2022-07-15	320	Thunderbirds	5	Wild	4	AW	X	X	Sommaire du match
48 - 2022-07-17	338	Heat	4	Thunderbirds	6	BW			Sommaire du match
50 - 2022-07-19	354	Thunderbirds	5	Islanders	2	AW			Sommaire du match
53 - 2022-07-22	374	Checkers	3	Thunderbirds	8	BW			Sommaire du match
55 - 2022-07-24	386	Thunderbirds	8	Marlies	5	AW			Sommaire du match
57 - 2022-07-26	406	Crunch	1	Thunderbirds	7	BW			Sommaire du match
59 - 2022-07-28	423	Thunderbirds	5	Roadrunners	3	AW			Sommaire du match
61 - 2022-07-30	433	Admirals	3	Thunderbirds	1	BL			Sommaire du match
63 - 2022-08-01	448	Thunderbirds	4	Moose	8	AL			Sommaire du match
65 - 2022-08-03	467	Moose	3	Thunderbirds	4	BW	X		Sommaire du match
68 - 2022-08-06	485	Thunderbirds	1	Bruins	9	AL			Sommaire du match
71 - 2022-08-09	502	Marlies	5	Thunderbirds	10	BW			Sommaire du match
75 - 2022-08-13	528	Chekers	5	Thunderbirds	11	BW			Sommaire du match
78 - 2022-08-16	547	Thunderbirds	8	Heat	7	AW	X		Sommaire du match
79 - 2022-08-17	559	Reign	8	Thunderbirds	6	BL			Sommaire du match
82 - 2022-08-20	579	Thunderbirds	3	Silver Knights	1	AW			Sommaire du match
83 - 2022-08-21	589	Moose	2	Thunderbirds	5	BW			Sommaire du match
87 - 2022-08-25	615	Phantoms	0	Thunderbirds	4	BW			Sommaire du match
89 - 2022-08-27	631	Thunderbirds	3	Reign	4	AL			Sommaire du match
92 - 2022-08-30	646	Thunderbirds	2	Senators	0	AW			Sommaire du match
93 - 2022-08-31	653	Islanders	5	Thunderbirds	4	BL			Sommaire du match
96 - 2022-09-03	678	Thunderbirds	5	Condors	3	AW			Sommaire du match
98 - 2022-09-05	686	Barrucada	2	Thunderbirds	6	BW			Sommaire du match
100 - 2022-09-07	711	Canucks	6	Thunderbirds	4	BL			Sommaire du match
102 - 2022-09-09	723	Thunderbirds	8	Wolf Pack	2	AW			Sommaire du match
106 - 2022-09-13	746	Monsters	1	Thunderbirds	10	BW			Sommaire du match
108 - 2022-09-15	765	Thunderbirds	2	Admirals	5	AL			Sommaire du match
110 - 2022-09-17	776	Roadrunners	3	Thunderbirds	2	BL	X		Sommaire du match
112 - 2022-09-19	793	Thunderbirds	1	Monsters	4	AL			Sommaire du match
114 - 2022-09-21	807	IceHogs	3	Thunderbirds	7	BW			Sommaire du match
115 - 2022-09-22	820	Thunderbirds	2	Rocket	3	AL			Sommaire du match
117 - 2022-09-24	838	Griffins	3	Thunderbirds	5	BW			Sommaire du match
119 - 2022-09-26	850	Thunderbirds	2	Gulls	6	AL			Sommaire du match
121 - 2022-09-28	870	Bruins	5	Thunderbirds	4	BL			Sommaire du match
123 - 2022-09-30	885	Thunderbirds	6	Comets	5	AW			Sommaire du match
125 - 2022-10-02	898	Thunderbirds	2	Stars	5	AL			Sommaire du match
127 - 2022-10-04	908	Gulls	8	Thunderbirds	2	BL			Sommaire du match
129 - 2022-10-06	920	Thunderbirds	10	Crunch	3	AW			Sommaire du match
131 - 2022-10-08	936	Thunderbirds	-	IceHogs	-
133 - 2022-10-10	951	Wild	-	Thunderbirds	-
135 - 2022-10-12	964	Thunderbirds	-	Wolves	-
137 - 2022-10-14	980	Wolves	-	Thunderbirds	-
139 - 2022-10-16	993	Thunderbirds	-	Eagles	-
141 - 2022-10-18	1009	Penguins	-	Thunderbirds	-
143 - 2022-10-20	1019	Thunderbirds	-	Eagles	-
145 - 2022-10-22	1041	Condors	-	Thunderbirds	-
146 - 2022-10-23	1048	Thunderbirds	-	Canucks	-
149 - 2022-10-26	1070	Thunderbirds	-	Phantoms	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
151 - 2022-10-28	1081	Senators	-	Thunderbirds	-
153 - 2022-10-30	1100	Thunderbirds	-	Chekers	-
155 - 2022-11-01	1109	Thunderbirds	-	Admirals	-
156 - 2022-11-02	1118	Stars	-	Thunderbirds	-
159 - 2022-11-05	1141	Eagles	-	Thunderbirds	-
161 - 2022-11-07	1151	Thunderbirds	-	Penguins	-
163 - 2022-11-09	1169	Thunderbirds	-	Bears	-
165 - 2022-11-11	1181	Comets	-	Thunderbirds	-
166 - 2022-11-12	1194	Thunderbirds	-	American	-
168 - 2022-11-14	1209	Silver Knights	-	Thunderbirds	-
173 - 2022-11-19	1239	American	-	Thunderbirds	-
174 - 2022-11-20	1245	Thunderbirds	-	Checkers	-
178 - 2022-11-24	1273	Bears	-	Thunderbirds	-
184 - 2022-11-30	1309	IceHogs	-	Thunderbirds	-

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

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
12	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
1,332,377$	1,195,408$	1,195,408$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
6,427$	843,167$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	56	10,190$	570,640$

Thunderbirds Leaders statistiques (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

Thunderbirds 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

Thunderbirds 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

Thunderbirds Leaders statistiques (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

Thunderbirds 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

	Thunderbirds
	GP: 58 \| W: 35 \| L: 22 \| OTL: 1 \| P: 71 GF: 277 \| GA: 218 \| PP%: 35.23% \| PK%: 72.73% DG: \| Morale : 40 \| Moyenne d’équipe : 62 Prochains matchs #936 vs IceHogs