Utah Mammoth
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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Colorado Eagles 26-12-3, 55pts	2	Sommaire du match	5	Tucson Roadrunners 17-24-3, 37pts

Team Stats
W1	Séquence	W2
15-7-0	Fiche domicile	9-11-1
11-5-3	Fiche domicile	8-13-2
3-6-1	Derniers 10 matchs	2-7-1
3.24	Buts par match	3.61
3.02	Buts contre par match	4.16
21.23%	Pourcentage en avantage numérique	22.02%
88.31%	Pourcentage en désavantage numérique	81.52%

Tucson Roadrunners
17-24-3, 37pts

Sommaire du match

Henderson Silver Knights
21-15-5, 47pts

Team Stats
W2	Séquence	OTL1
9-11-1	Fiche domicile	11-6-5
8-13-2	Fiche domicile	10-9-0
2-7-1	Derniers 10 matchs	8-0-2
3.61	Buts par match	3.85
4.16	Buts contre par match	3.71
22.02%	Pourcentage en avantage numérique	12.94%
81.52%	Pourcentage en désavantage numérique	76.88%

Owen Sound Platers
17-20-5, 39pts

Jour 96

Tucson Roadrunners
17-24-3, 37pts

Statistiques d’équipe
L5	Séquence	W2
10-10-2	Fiche domicile	9-11-1
7-10-3	Fiche visiteur	8-13-2
4-6-0	10 derniers matchs	2-7-1
4.00	Buts par match	3.61
4.69	Buts contre par match	3.61
17.80%	Pourcentage en avantage numérique	22.02%
77.83%	Pourcentage en désavantage numérique	81.52%

Tucson Roadrunners
17-24-3, 37pts

Jour 98

Flint Michigan Tropics
23-14-5, 51pts

Statistiques d’équipe
W2	Séquence	W1
9-11-1	Fiche domicile	13-6-2
8-13-2	Fiche visiteur	10-8-3
2-7-1	10 derniers matchs	5-3-2
3.61	Buts par match	3.07
4.16	Buts contre par match	3.07
22.02%	Pourcentage en avantage numérique	20.00%
81.52%	Pourcentage en désavantage numérique	83.98%

Tucson Roadrunners
17-24-3, 37pts

Jour 100

Cairo Fighting Ice Camels
23-14-6, 52pts

Statistiques d’équipe
W2	Séquence	L1
9-11-1	Fiche domicile	11-8-2
8-13-2	Fiche visiteur	12-6-4
2-7-1	10 derniers matchs	5-4-1
3.61	Buts par match	3.53
4.16	Buts contre par match	3.53
22.02%	Pourcentage en avantage numérique	24.66%
81.52%	Pourcentage en désavantage numérique	82.22%

Meneurs d'équipe
	Buts Ryan Winterton 18	Passes Yan Kuznetsov 29

	Points Yan Kuznetsov 37	Plus/Moins Ryan Winterton -14

Statistiques d’équipe
Buts pour 159 3.61 GFG	Tirs pour 1696 38.55 Avg	Pourcentage en avantage numérique 22.0% 37 GF	Début de zone offensive 39.3%
Buts contre 183 4.16 GAA	Tirs contre 1899 43.16 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 81.5%% 39 GA	Début de la zone défensive 42.7%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Adam D-S
	Division	Pacific Division
	Conférence	Western Conference
	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 / 60
	Espoirs	20
Historique d'équipe
	Saison actuelle	17-24-3 (37PTS)
	Historique	79-105-20 (0.387%)
	Apparitions en séries éliminatoires	0
	Historique en séries éliminatoires (W-L)	0 - 0
	Coupe Stanley	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	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	Fedor Svechkov	X				100.00	72	42	89	77	71	59	69	65	62	67	69	67	56	56	58	0	50	68	0	22	2	975,000$
2	David Gustafsson	X				100.00	75	68	95	70	76	49	70	60	80	64	62	79	56	58	58	0	50	66	0	25	1	900,000$
3	Samuel Fagemo		X			100.00	57	66	69	69	69	70	68	66	57	61	68	65	59	61	56	0	50	65	0	25	1	930,000$
4	Ryan Winterton	X				100.00	61	56	76	67	69	67	66	64	58	63	63	69	57	56	55	0	50	65	0	21	2	875,000$
5	Filip Bystedt	X				100.00	57	60	70	62	70	67	65	63	57	62	61	66	56	54	52	0	50	63	0	21	2	975,000$
6	Jack Williams (R)			X		100.00	59	42	79	69	69	70	57	56	52	61	55	65	56	54	58	0	50	61	0	23	2	625,000$
7	Otto Stenberg (R)	X				100.00	56	59	72	59	67	64	63	60	57	60	58	65	56	52	51	0	50	60	0	20	3	975,000$
8	Julian Lutz (R)	X				100.00	56	56	71	58	71	66	64	59	57	59	57	64	56	54	52	0	50	60	0	21	3	925,000$
9	Gabriel Landeskog	X	X	X		100.00	57	56	72	56	73	56	56	56	57	56	56	61	56	75	64	0	50	58	0	32	1	900,000$
10	Helge Grans				X	100.00	58	60	70	64	80	72	69	61	43	63	60	68	57	58	55	0	50	64	0	23	1	925,000$
11	Yan Kuznetsov				X	100.00	57	57	69	62	80	72	69	61	42	61	58	70	56	57	54	0	50	64	0	23	1	750,000$
12	Ryan O'Rourke				X	100.00	57	56	68	59	67	69	67	59	42	59	57	65	56	61	56	0	50	61	0	23	1	925,000$
13	Calle Odelius (R)				X	100.00	56	56	70	59	69	69	67	59	42	60	56	62	56	54	52	0	50	60	0	21	3	925,000$
14	Ryan Chesley (R)				X	100.00	56	56	72	56	69	57	57	57	42	57	56	61	56	54	52	0	50	58	0	21	3	925,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	60	56	74	63	71	65	65	60	53	61	60	66	56	57	55	0	50	62

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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Drew Commesso	100.00	73	76	76	64	72	72	71	76	65	73	76	61	55	0	50	71	0	22	1	925,000$
2	Calle Clang	100.00	67	73	73	65	70	60	69	71	64	72	64	61	55	0	50	67	0	23	1	875,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	70	75	75	65	71	66	70	74	65	73	70	61	55	0	50	69

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

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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	PKS	PKM	GW	FO%	FOT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	S1	S2	S3
1	Yan Kuznetsov	Tucson Roadrunners (UTA)	D	44	8	29	37	-17	70	0	124	90	69	23	51	11.59%	83	867	19.71	2	1	3	12	14	1	18	0	20.00%	5	0.85	0	4	0	0	5	10	7
2	Helge Grans	Tucson Roadrunners (UTA)	D	44	15	21	36	-26	72	10	92	113	139	39	105	10.79%	41	973	22.12	0	0	0	0	0	0	0	1	32.61%	46	0.74	3	4	1	1	7	8	8
3	Ryan Winterton	Tucson Roadrunners (UTA)	C	44	18	18	36	-14	28	0	77	176	200	58	150	9.00%	11	767	17.43	0	0	0	0	0	0	4	1	53.91%	998	0.94	1	3	0	0	8	4	7
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				132	41	68	109	-57	170	10	293	379	408	120	306	10.05%	135	2607	19.75	2	1	3	12	14	1	23	2	52.81%	1049	0.84	4	11	1	1	20	22	22

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

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

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Calle Clang	Tucson Roadrunners (UTA)	G	23	2002-05-20	SWE	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	875,000$	437,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Calle Odelius	Tucson Roadrunners (UTA)	D	21	2004-05-30	SWE	Yes	192 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2025-10-10	No	No	3	2025-07-27	False	False	Pro & Farm	925,000$	462,500$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
David Gustafsson	Tucson Roadrunners (UTA)	C	25	2000-04-11	SWE	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1	2025-08-27	False	False	Pro & Farm	900,000$	450,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Drew Commesso	Tucson Roadrunners (UTA)	G	22	2002-07-19	USA	No	180 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	1	2024-11-23	False	False	Pro & Farm	925,000$	462,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Fedor Svechkov	Tucson Roadrunners (UTA)	C	22	2003-04-05	RUS	No	187 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-09-28	False	False	Pro & Farm	975,000$	487,500$	0$	0$	No	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Filip Bystedt	Tucson Roadrunners (UTA)	C	21	2004-02-04	SWE	No	187 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2024-07-20	False	False	Pro & Farm	975,000$	487,500$	0$	0$	No	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Gabriel Landeskog	Tucson Roadrunners (UTA)	C/LW/RW	32	1992-11-23	SWE	No	216 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1	2025-04-02	False	False	Pro & Farm	900,000$	450,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Helge Grans	Tucson Roadrunners (UTA)	D	23	2002-05-10	SWE	No	204 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	925,000$	462,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jack Williams	Tucson Roadrunners (UTA)	RW	23	2002-03-02	USA	Yes	184 Lbs	5 ft10	No	No	Draft		No	No	2	2025-07-05	False	False	Pro & Farm	625,000$	312,500$	0$	0$	No	625,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	625,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Julian Lutz	Tucson Roadrunners (UTA)	C	21	2004-02-29	GER	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-05	False	False	Pro & Farm	925,000$	462,500$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Otto Stenberg	Tucson Roadrunners (UTA)	C	20	2005-05-29	SWE	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-05	False	False	Pro & Farm	975,000$	487,500$	0$	0$	No	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ryan Chesley	Tucson Roadrunners (UTA)	D	21	2004-02-27	USA	Yes	194 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-05	False	False	Pro & Farm	925,000$	462,500$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ryan O'Rourke	Tucson Roadrunners (UTA)	D	23	2002-05-16	CAN	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	Prospect		No	No	1	2024-07-20	False	False	Pro & Farm	925,000$	462,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ryan Winterton	Tucson Roadrunners (UTA)	C	21	2003-09-04	CAN	No	173 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2024-07-20	False	False	Pro & Farm	875,000$	437,500$	0$	0$	No	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Samuel Fagemo	Tucson Roadrunners (UTA)	LW	25	2000-03-14	SWE	No	201 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1	2024-08-11	False	False	Pro & Farm	930,000$	465,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Yan Kuznetsov	Tucson Roadrunners (UTA)	D	23	2002-03-09	RUS	No	220 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	1	2024-08-11	False	False	Pro & Farm	750,000$	375,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
16	22.88	194 Lbs	6 ft1	1.75	895,625$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				35	1	2	2
2				30	1	2	2
3				25	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			35	1	2	2
2		Yan Kuznetsov	30	1	2	2
3	Helge Grans		25	1	2	2
4			10	1	2	2

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

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

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

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

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

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

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

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Ryan Winterton, ,	Ryan Winterton,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Helge Grans, ,	Helge Grans	,

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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	Bobcaygeon Bullets	2	1	1	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	2	0.500	7	14	21	0	0	61	54	40	6	70	538	564	578	28	84	30	18	41	6	1	16.67%	6	2	66.67%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
2	Cairo Fighting Ice Camels	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	61	54	40	6	31	538	564	578	28	25	12	14	18	4	0	0.00%	7	0	100.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
3	Charlestown Chiefs	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	61	54	40	6	45	538	564	578	28	42	13	22	27	2	1	50.00%	11	2	81.82%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
4	Charlotte Checkers	3	0	2	0	0	0	0	1	9	13	-4	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	1	0.167	9	18	27	0	0	61	54	40	6	124	538	564	578	28	115	28	24	92	16	1	6.25%	12	2	83.33%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
5	Colorado Eagles	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	9	14	0	0	61	54	40	6	37	538	564	578	28	40	14	4	27	4	1	25.00%	2	0	100.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
6	Grand Rapids Griffins	2	1	1	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.500	9	18	27	0	0	61	54	40	6	100	538	564	578	28	70	17	16	56	11	2	18.18%	6	0	100.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
7	Hamilton Bulldogs	2	0	2	0	0	0	0	0	6	10	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	6	10	16	1	0	61	54	40	6	64	538	564	578	28	95	34	35	61	6	0	0.00%	10	1	90.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
8	Henderson Silver Knights	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	2	1.000	5	10	15	0	0	61	54	40	6	34	538	564	578	28	54	17	12	22	1	0	0.00%	6	0	100.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
9	Kimberley Dynamiters	3	3	0	0	0	0	0	0	12	7	5	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	2	0	0	0	0	0	0	6	3	3	6	1.000	12	20	32	0	0	61	54	40	6	133	538	564	578	28	123	36	24	59	16	4	25.00%	12	2	83.33%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
10	Kitchener Rangers	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.500	3	6	9	0	0	61	54	40	6	43	538	564	578	28	45	10	8	19	4	1	25.00%	5	2	60.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
11	Lehigh Valley Phantoms	2	1	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	2	0.500	3	6	9	0	0	61	54	40	6	60	538	564	578	28	65	14	16	32	9	0	0.00%	8	2	75.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
12	Manitoba Moose	1	0	0	0	0	0	1	0	7	6	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	7	6	1	2	1.000	7	12	19	0	0	61	54	40	6	51	538	564	578	28	67	20	4	33	4	2	50.00%	2	0	100.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
13	Newfoundland Regiment	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	3	6	9	0	0	61	54	40	6	32	538	564	578	28	37	16	10	23	5	2	40.00%	5	1	80.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
14	Ontario Reign	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	6	10	0	0	61	54	40	6	38	538	564	578	28	35	6	14	21	1	0	0.00%	6	3	50.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
15	Palm Springs Navigators	3	1	1	0	0	0	1	0	13	12	1	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	4	0.667	13	24	37	0	0	61	54	40	6	125	538	564	578	28	156	22	40	88	11	4	36.36%	19	3	84.21%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
16	Prince George Cougars	3	0	3	0	0	0	0	0	10	16	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	0	0.000	10	18	28	0	0	61	54	40	6	103	538	564	578	28	147	32	24	83	11	4	36.36%	12	3	75.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
17	Rhode Island Red Army	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	7	11	0	0	61	54	40	6	49	538	564	578	28	47	13	6	25	6	1	16.67%	3	0	100.00%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
18	San Diego Gulls	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	2	0.500	5	9	14	0	0	61	54	40	6	61	538	564	578	28	72	16	22	41	2	0	0.00%	11	3	72.73%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
19	Saskatchewan Snatchsniffers	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	61	54	40	6	40	538	564	578	28	43	19	4	19	2	1	50.00%	0	0	0%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
20	Stouffville Clippers	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0.500	4	8	12	0	0	61	54	40	6	41	538	564	578	28	52	21	12	34	5	1	20.00%	6	1	83.33%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
21	Syracuse Crunch	5	2	2	0	1	0	0	0	22	22	0	4	2	1	0	1	0	0	0	17	15	2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	6	0.600	22	42	64	1	0	61	54	40	6	215	538	564	578	28	254	74	62	138	19	4	21.05%	28	6	78.57%	1	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
22	Vancouver Millionaires	4	0	4	0	0	0	0	0	11	19	-8	2	0	2	0	0	0	0	0	5	10	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	0	0.000	11	22	33	0	0	61	54	40	6	128	538	564	578	28	147	38	48	95	13	3	23.08%	24	4	83.33%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
23	Victoria Grizzlies	2	1	1	0	0	0	0	0	12	10	2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	2	0.500	12	21	33	0	0	61	54	40	6	72	538	564	578	28	84	29	25	45	10	4	40.00%	10	2	80.00%	1	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
	Total	44	13	24	0	2	1	2	2	159	183	-24	21	8	11	0	1	0	0	1	73	78	-5	23	5	13	0	1	1	2	1	86	105	-19	37	0.420	159	296	455	2	0	61	54	40	6	1696	538	564	578	28	1899	531	464	1099	168	37	22.02%	211	39	81.52%	2	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
	_Since Last GM Reset	44	13	24	0	2	1	2	2	159	183	-24	21	8	11	0	1	0	0	1	73	78	-5	23	5	13	0	1	1	2	1	86	105	-19	37	0.420	159	296	455	2	0	61	54	40	6	1696	538	564	578	28	1899	531	464	1099	168	37	22.02%	211	39	81.52%	2	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
	_Vs Conference	22	7	12	0	1	0	2	0	87	95	-8	10	3	7	0	0	0	0	0	39	46	-7	12	4	5	0	1	0	2	0	48	49	-1	20	0.455	87	157	244	0	0	61	54	40	6	822	538	564	578	28	968	249	221	533	75	23	30.67%	104	20	80.77%	1	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
	_Vs Division	13	6	11	0	0	0	1	0	45	57	-12	6	2	6	0	0	0	0	0	20	30	-10	7	4	5	0	0	0	1	0	25	27	-2	14	0.538	45	84	129	0	0	61	54	40	6	475	538	564	578	28	554	131	146	311	36	9	25.00%	69	13	81.16%	0	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253

			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
44	37	W2	159	296	455	1696	1899	531	464	1099	2	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
44	13	24	2	1	2	2	159	183

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
21	8	11	1	0	0	1	73	78

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
23	5	13	1	1	2	1	86	105

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
2	7	0	1	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
168	37	22.02%	211	39	81.52%	2

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
538	564	578	28	61	54	40	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
790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%

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
1027	725	1117	314	525	253

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	16	Syracuse Crunch	3	Tucson Roadrunners	4	W	X		Sommaire du match
5	34	Syracuse Crunch	3	Tucson Roadrunners	5	W			Sommaire du match
7	45	Tucson Roadrunners	5	Charlotte Checkers	7	L			Sommaire du match
10	67	Tucson Roadrunners	2	Kimberley Dynamiters	1	W			Sommaire du match
11	81	Palm Springs Navigators	2	Tucson Roadrunners	4	W			Sommaire du match
14	102	Syracuse Crunch	3	Tucson Roadrunners	4	W			Sommaire du match
16	111	Tucson Roadrunners	3	San Diego Gulls	1	W			Sommaire du match
18	130	Tucson Roadrunners	2	Charlotte Checkers	3	L			Sommaire du match
20	144	Ontario Reign	5	Tucson Roadrunners	4	L			Sommaire du match
22	161	Tucson Roadrunners	5	Prince George Cougars	7	L			Sommaire du match
23	169	Tucson Roadrunners	4	Vancouver Millionaires	5	L			Sommaire du match
25	185	Vancouver Millionaires	4	Tucson Roadrunners	2	L			Sommaire du match
27	201	Tucson Roadrunners	5	Palm Springs Navigators	4	W	X	X	Sommaire du match
30	217	Kimberley Dynamiters	4	Tucson Roadrunners	6	W			Sommaire du match
33	239	Victoria Grizzlies	6	Tucson Roadrunners	5	L			Sommaire du match
35	253	Tucson Roadrunners	7	Victoria Grizzlies	4	W			Sommaire du match
37	265	Hamilton Bulldogs	5	Tucson Roadrunners	3	L			Sommaire du match
40	288	Tucson Roadrunners	4	Stouffville Clippers	5	L	X	X	Sommaire du match
41	300	Bobcaygeon Bullets	1	Tucson Roadrunners	3	W			Sommaire du match
44	318	Tucson Roadrunners	4	Grand Rapids Griffins	5	L			Sommaire du match
46	332	Tucson Roadrunners	4	Bobcaygeon Bullets	8	L			Sommaire du match
48	345	Charlotte Checkers	3	Tucson Roadrunners	2	L	X	X	Sommaire du match
50	364	Saskatchewan Snatchsniffers	7	Tucson Roadrunners	3	L			Sommaire du match
53	386	Tucson Roadrunners	2	San Diego Gulls	6	L			Sommaire du match
55	396	Cairo Fighting Ice Camels	2	Tucson Roadrunners	1	L			Sommaire du match
57	410	Tucson Roadrunners	3	Newfoundland Regiment	5	L			Sommaire du match
59	429	Lehigh Valley Phantoms	1	Tucson Roadrunners	2	W			Sommaire du match
61	440	Tucson Roadrunners	7	Manitoba Moose	6	W	X	X	Sommaire du match
63	454	Tucson Roadrunners	2	Prince George Cougars	5	L			Sommaire du match
65	468	Tucson Roadrunners	4	Rhode Island Red Army	3	W			Sommaire du match
66	475	Syracuse Crunch	6	Tucson Roadrunners	4	L			Sommaire du match
69	495	Tucson Roadrunners	4	Kimberley Dynamiters	2	W			Sommaire du match
70	505	Grand Rapids Griffins	1	Tucson Roadrunners	5	W			Sommaire du match
74	529	Tucson Roadrunners	5	Syracuse Crunch	7	L			Sommaire du match
75	538	Palm Springs Navigators	6	Tucson Roadrunners	4	L			Sommaire du match
78	561	Tucson Roadrunners	1	Lehigh Valley Phantoms	4	L			Sommaire du match
79	568	Charlestown Chiefs	4	Tucson Roadrunners	1	L			Sommaire du match
82	596	Vancouver Millionaires	6	Tucson Roadrunners	3	L			Sommaire du match
84	606	Tucson Roadrunners	3	Hamilton Bulldogs	5	L			Sommaire du match
86	622	Tucson Roadrunners	2	Vancouver Millionaires	4	L			Sommaire du match
88	632	Prince George Cougars	4	Tucson Roadrunners	3	L			Sommaire du match
90	648	Tucson Roadrunners	3	Kitchener Rangers	4	L	X		Sommaire du match
92	663	Colorado Eagles	2	Tucson Roadrunners	5	W			Sommaire du match
94	678	Tucson Roadrunners	5	Henderson Silver Knights	4	W	X		Sommaire du match
96	694	Owen Sound Platers	-	Tucson Roadrunners	-
98	711	Tucson Roadrunners	-	Flint Michigan Tropics	-
100	722	Tucson Roadrunners	-	Cairo Fighting Ice Camels	-
102	734	Kitchener Rangers	-	Tucson Roadrunners	-
105	758	Ontario Reign	-	Tucson Roadrunners	-
107	777	Tucson Roadrunners	-	Syracuse Crunch	-
109	791	Iowa Wild	-	Tucson Roadrunners	-
112	807	Tucson Roadrunners	-	Owen Sound Platers	-
114	822	Kimberley Dynamiters	-	Tucson Roadrunners	-
116	841	Tucson Roadrunners	-	Texas Stars	-
118	856	Stouffville Clippers	-	Tucson Roadrunners	-
120	865	Tucson Roadrunners	-	Palm Springs Navigators	-
122	884	Prince George Cougars	-	Tucson Roadrunners	-
124	893	Tucson Roadrunners	-	Bridgeport Islanders	-
127	915	Tucson Roadrunners	-	Iowa Wild	-
128	925	Bridgeport Islanders	-	Tucson Roadrunners	-
131	950	Rhode Island Red Army	-	Tucson Roadrunners	-
133	962	Tucson Roadrunners	-	Colorado Eagles	-
135	978	Tucson Roadrunners	-	Cincinnati Cyclones	-
137	987	Manitoba Moose	-	Tucson Roadrunners	-
140	1009	Tucson Roadrunners	-	Victoria Grizzlies	-
142	1019	Hartford Wolf Pack	-	Tucson Roadrunners	-
145	1041	Tucson Roadrunners	-	Charlotte Checkers	-
147	1051	San Diego Gulls	-	Tucson Roadrunners	-
150	1076	Tucson Roadrunners	-	Ontario Reign	-
151	1082	Victoria Grizzlies	-	Tucson Roadrunners	-
154	1105	Tucson Roadrunners	-	Wilkes Scranton Penguins	-
156	1115	Texas Stars	-	Tucson Roadrunners	-
157	1123	Tucson Roadrunners	-	Hartford Wolf Pack	-
160	1147	Wilkes Scranton Penguins	-	Tucson Roadrunners	-
163	1167	Tucson Roadrunners	-	Ontario Reign	-
165	1178	Newfoundland Regiment	-	Tucson Roadrunners	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
169	1209	San Diego Gulls	-	Tucson Roadrunners	-
174	1237	Flint Michigan Tropics	-	Tucson Roadrunners	-
177	1262	Henderson Silver Knights	-	Tucson Roadrunners	-
179	1270	Tucson Roadrunners	-	Charlestown Chiefs	-
182	1290	Cincinnati Cyclones	-	Tucson Roadrunners	-
184	1301	Tucson Roadrunners	-	Saskatchewan Snatchsniffers	-

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
20	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
775,684$	1,433,000$	1,433,000$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	775,684$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	94	7,622$	716,468$

Tucson Roadrunners 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
1	Yan Kuznetsov	199	36	103	139	-47	238	425	291	420	8.57%	313	4286	21.54	23	27	50	218	0	1	1	4	1	0	20.00%	1	0.65	2	8
2	Helge Grans	184	31	92	123	-23	226	361	266	310	10.00%	210	3363	18.28	6	6	12	47	0	0	0	1	3	2	32.61%	0	0.73	3	4
3	Luke Toporowski	154	50	72	122	-3	100	210	315	609	8.21%	28	2558	16.61	8	18	26	96	1	0	1	1	6	4	52.73%	1	0.95	0	5
4	Kyle Capobianco	122	36	71	107	-50	183	283	245	362	9.94%	229	2850	23.37	27	25	52	227	0	0	0	2	1	1	0%	0	0.75	0	0
5	Alex Beaucage	116	35	56	91	2	74	190	221	295	11.86%	19	1886	16.26	12	27	39	90	0	0	0	2	5	1	50.79%	0	0.96	1	2

Tucson Roadrunners 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
1	Calle Clang	35	14	17	4	0.895	3.95	2111	2	0	139	1324	0	1	2	0.600	10
2	Lukas Parik	40	11	24	5	0.880	4.26	2393	2	0	170	1414	0	2	0	0.625	16

Tucson Roadrunners 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
Saison régulière
2023	82	23	46	0	1	1	2	9	281	355	-74	41	11	24	0	0	0	2	4	147	182	-35	41	12	22	0	1	1	0	5	134	173	-39	62	281	518	799	3	0	107	110	61	7	2858	897	966	963	73	2959	804	896	1919	376	80	21.28%	386	99	74.35%	0	1533	2944	52.07%	1366	2870	47.60%	740	1448	51.10%	1989	1387	1959	594	1027	515
2024	82	29	35	0	1	6	6	5	295	300	-5	41	19	16	0	0	2	3	1	148	133	15	41	10	19	0	1	4	3	4	147	167	-20	83	295	528	823	3	4	120	97	71	13	3036	1001	989	1020	70	2894	839	913	1884	342	76	22.22%	386	90	76.68%	3	1679	3081	54.50%	1532	2919	52.48%	748	1393	53.70%	2094	1489	1886	569	1006	511
2025	44	13	24	0	2	1	2	2	159	183	-24	21	8	11	0	1	0	0	1	73	78	-5	23	5	13	0	1	1	2	1	86	105	-19	37	159	296	455	2	0	61	54	40	6	1696	538	564	578	28	1899	531	464	1099	168	37	22.02%	211	39	81.52%	2	790	1642	48.11%	870	1784	48.77%	381	753	50.60%	1027	725	1117	314	525	253
Total Saison régulière	208	65	105	0	4	8	10	16	735	838	-103	103	38	51	0	1	2	5	6	368	393	-25	105	27	54	0	3	6	5	10	367	445	-78	182	735	1342	2077	8	4	288	261	172	26	7590	2436	2519	2561	171	7752	2174	2273	4902	886	193	21.78%	983	228	76.81%	5	4002	7667	52.20%	3768	7573	49.76%	1869	3594	52.00%	5111	3602	4963	1478	2559	1281
Séries éliminatoires
Total Séries éliminatoires	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0	0	0	0

Tucson Roadrunners 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

Tucson Roadrunners 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

	Tucson Roadrunners
	GP: 44 \| W: 17 \| L: 24 \| OTL: 3 \| P: 37 GF: 159 \| GA: 183 \| PP%: 22.02% \| PK%: 81.52% DG: Adam D-S \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 63 Prochains matchs #694 vs Owen Sound Platers