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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	DETROIT STEELERS 15-12-5, 35pts	2	Sommaire du match	4	BANGOR PUPPIES 15-12-4, 34pts

Team Stats
SOL1	Séquence	W3
10-4-1	Fiche domicile	7-7-2
5-8-4	Fiche domicile	8-5-2
5-4-1	Derniers 10 matchs	6-2-2
3.72	Buts par match	3.55
3.41	Buts contre par match	3.35
26.79%	Pourcentage en avantage numérique	20.90%
79.67%	Pourcentage en désavantage numérique	80.25%

BANGOR PUPPIES
15-12-4, 34pts

Sommaire du match

SYRACUSE BABY BULLS
17-11-4, 38pts

Team Stats
W3	Séquence	L1
7-7-2	Fiche domicile	5-7-4
8-5-2	Fiche domicile	12-4-0
6-2-2	Derniers 10 matchs	4-6-0
3.55	Buts par match	3.88
3.35	Buts contre par match	3.69
20.90%	Pourcentage en avantage numérique	23.08%
80.25%	Pourcentage en désavantage numérique	77.78%

BANGOR PUPPIES
15-12-4, 34pts

Jour 59

PHILADELPHIA PHANTOMS
23-7-2, 48pts

Statistiques d’équipe
W3	Séquence	W1
7-7-2	Fiche domicile	9-5-1
8-5-2	Fiche visiteur	14-2-1
6-2-2	10 derniers matchs	6-3-1
3.55	Buts par match	3.75
3.35	Buts contre par match	3.75
20.90%	Pourcentage en avantage numérique	18.37%
80.25%	Pourcentage en désavantage numérique	72.50%

BANGOR PUPPIES
15-12-4, 34pts

Jour 60

CHICAGO UNDERTAKERS
14-13-4, 32pts

Statistiques d’équipe
W3	Séquence	W4
7-7-2	Fiche domicile	8-8-0
8-5-2	Fiche visiteur	6-5-4
6-2-2	10 derniers matchs	7-2-1
3.55	Buts par match	2.71
3.35	Buts contre par match	2.71
20.90%	Pourcentage en avantage numérique	42.86%
80.25%	Pourcentage en désavantage numérique	80.77%

HALIFAX HELL
21-7-3, 45pts

Jour 62

BANGOR PUPPIES
15-12-4, 34pts

Statistiques d’équipe
W2	Séquence	W3
11-2-2	Fiche domicile	7-7-2
10-5-1	Fiche visiteur	8-5-2
6-3-1	10 derniers matchs	6-2-2
4.42	Buts par match	3.55
2.84	Buts contre par match	3.55
29.75%	Pourcentage en avantage numérique	20.90%
81.82%	Pourcentage en désavantage numérique	80.25%

Meneurs d'équipe
	Buts Dylan Holloway 16	Passes Victor Söderström 22

	Points Dylan Holloway 35	Plus/Moins J.T. Miller 9

	Victoires Scott Wedgewood 10	Pourcentage d’arrêts Scott Wedgewood 0.907

Statistiques d’équipe
Buts pour 110 3.55 GFG	Tirs pour 1061 34.23 Avg	Pourcentage en avantage numérique 20.9% 14 GF	Début de zone offensive 38.8%
Buts contre 104 3.35 GAA	Tirs contre 965 31.13 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 80.2%% 16 GA	Début de la zone défensive 34.9%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Clint T
	Entraîneur	Greg Ireland
	Division	Adams
	Conférence	Neid Conference
	Capitaine	J.T. Miller
	Assistant #1	Victor Söderström
	Assistant #2	Evgeny Dadonov
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,726
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	34
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	54 / 66
	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	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	Evgeny Dadonov (A)		X	X		100.00	8	1	99	65	72	71	79	97	54	90	91	77	65	99	88	0	82	77	0	36	1	1,303,000$
2	J.T. Miller (C)	X	X	X		100.00	99	99	7	56	79	89	78	90	65	89	82	79	55	99	99	0	83	77	2	32	2	1,377,000$
3	Dmitrij Jaskin			X		100.00	99	99	1	60	80	77	77	85	37	83	84	83	54	90	91	0	82	75	2	32	2	1,065,000$
4	Roope Hintz	X	X			100.00	44	12	83	68	78	96	92	84	53	82	77	64	60	91	78	0	82	74	2	29	2	1,312,500$
5	Emil Bemström	X				100.00	42	8	89	84	89	95	95	79	69	75	69	58	54	93	81	0	82	73	2	26	3	1,200,000$
6	Aliaksei Protas (R)	X	X			100.00	11	1	98	88	89	88	78	77	71	85	71	66	55	85	78	0	82	73	2	24	1	600,000$
7	Dylan Holloway (R)	X	X			100.00	55	33	67	81	85	86	85	77	70	84	67	61	68	79	83	0	82	72	1	24	4	875,000$
8	Matvei Michkov (R)	X	X	X		99.00	33	8	99	81	82	80	82	72	54	73	74	70	63	71	82	0	82	71	1	20	2	900,000$
9	Zach Ostapchuk (R)	X				100.00	59	29	84	87	85	88	90	63	63	66	58	65	66	75	70	0	82	68	2	22	5	800,000$
10	Logan Stankoven (R)	X		X		100.00	66	46	77	83	78	85	89	73	58	65	65	59	52	76	61	0	80	68	2	22	5	800,000$
11	Josh Doan (R)	X	X	X		100.00	35	20	82	77	78	71	80	66	69	66	63	64	55	78	74	0	82	66	2	23	5	700,000$
12	Andrew Cristall (R)		X			100.00	56	41	87	78	75	69	73	64	47	57	60	63	59	68	67	0	82	63	2	20	2	800,000$
13	Victor Söderström (R) (A)				X	100.00	11	1	99	89	92	96	95	88	44	84	68	74	48	99	91	0	82	76	1	24	3	750,000$
14	Derrick Pouliot				X	100.00	37	24	75	65	73	82	90	67	30	67	52	94	52	92	86	0	80	72	2	31	2	1,200,000$
15	Ville Heinola				X	100.00	34	1	99	89	93	89	94	73	39	79	54	62	44	92	82	0	82	72	1	24	3	750,000$
16	Ryker Evans (R)				X	100.00	77	48	77	78	77	76	77	66	44	67	52	66	48	75	78	0	82	69	2	23	5	900,000$
17	William Wallinder (R)				X	100.00	52	38	67	79	82	81	84	59	44	53	50	61	45	78	77	0	82	66	2	23	3	700,000$
18	Colby Robak				X	100.00	47	39	74	57	81	45	74	58	50	58	43	80	48	99	99	0	82	65	0	35	1	600,000$
Rayé
1	Nikita Alexandrov	X				100.00	49	5	91	79	84	76	77	63	70	64	58	59	58	76	70	0	49	65	2	25	1	500,000$
2	Ondrej Kase		X	X		100.00	50	28	75	69	75	78	84	60	33	62	61	63	61	92	79	0	49	64	2	30	1	851,000$
3	Riley Heidt (R)	X				100.00	66	78	33	72	74	68	68	59	56	65	61	65	44	61	48	0	49	62	2	20	2	800,000$
4	Jonatan Berggren		X	X		100.00	2	1	95	78	78	69	76	65	55	58	57	61	58	82	77	0	49	62	2	25	1	700,000$
5	Miles Wood		X			100.00	80	51	66	66	75	67	78	58	63	54	50	61	56	90	90	0	49	62	2	30	1	840,000$
6	Konsta Helenius (R)	X				100.00	16	1	87	72	71	69	68	62	64	63	60	58	66	64	66	0	49	61	1	19	3	900,000$
7	Filip Bystedt (R)	X				100.00	46	33	67	65	79	67	72	62	67	58	60	62	64	74	70	0	49	61	1	21	1	800,000$
8	Matvei Gridin (R)		X			100.00	17	16	78	68	67	73	69	63	45	63	60	63	58	66	63	0	49	60	1	19	3	800,000$
9	Samu Salminen (R)	X				100.00	13	2	90	70	75	63	64	62	54	56	58	62	48	59	55	0	49	58	2	22	3	600,000$
10	Alec Regula (R)				X	100.00	53	28	64	65	78	65	70	54	33	54	52	67	43	92	63	0	49	62	2	25	1	785,000$
11	Harrison Brunicke (R)				X	100.00	55	44	68	63	65	66	64	59	44	61	56	63	48	62	57	0	49	60	2	19	3	700,000$
12	Hunter Brzustewicz (R)				X	100.00	37	45	68	67	73	64	69	58	44	59	59	63	48	63	59	0	46	60	2	21	2	900,000$
13	Jack Thompson (R)				X	100.00	50	44	88	70	72	67	62	64	44	53	56	60	45	64	60	0	49	60	2	23	3	600,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.97	45	30	75	73	79	76	78	69	53	68	62	66	54	80	75	0	68	67

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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.
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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
1	Scott Wedgewood	98.00	60	65	70	81	70	79	79	91	78	67	58	99	87	0	84	76	2	33	2	750,000$
2	Sebastian Cossa (R)	100.00	62	69	69	85	71	73	72	76	79	65	62	77	71	0	84	72	1	23	5	900,000$
Rayé
1	Michael Hrabal (R)	100.00	64	64	65	78	69	61	62	60	62	60	62	62	64	0	64	63	2	20	2	700,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	99.33	62	66	68	81	70	71	71	76	73	64	61	79	74	0	77	70

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Greg Ireland	85	81	96	81	99	99	41	CAN	55	1	1,176,000$

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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	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	GT	FO%	FOT	GA	TA	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Dylan Holloway	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW	31	16	19	35	3	21	5	60	29	127	32	84	12.60%	9	625	20.17	4	4	8	16	60	0	4	2	0	55.15%	738	13	7	1.12	1	1	1	0	0	3	5	0
2	Aliaksei Protas	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW	31	16	19	35	-2	0	0	12	43	109	29	66	14.68%	17	615	19.87	3	6	9	9	61	2	76	2	1	53.60%	597	32	12	1.14	0	1	0	0	0	1	2	3
3	J.T. Miller	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW/RW	31	11	16	27	9	65	15	101	34	98	32	74	11.22%	6	482	15.55	0	0	0	0	0	0	0	2	0	57.58%	33	10	11	1.12	0	0	2	0	1	2	0	0
4	Emil Bemström	BANGOR PUPPIES (BEA)	C	31	11	15	26	4	2	0	22	28	106	32	62	10.38%	5	407	13.14	1	3	4	7	50	0	0	3	0	51.12%	223	30	5	1.28	0	0	0	0	0	1	1	2
5	Victor Söderström	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	31	3	22	25	-1	0	0	5	50	86	30	39	3.49%	53	766	24.73	2	4	6	15	70	0	82	0	0	0%	0	29	18	0.65	0	0	0	0	0	1	1	1
6	Roope Hintz	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW	31	11	13	24	0	6	0	40	35	105	34	59	10.48%	8	538	17.37	0	0	0	0	1	2	32	1	1	50.91%	55	27	6	0.89	0	1	0	0	0	0	2	2
7	Matvei Michkov	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW/RW	31	9	8	17	-5	0	0	20	23	60	33	55	15.00%	21	660	21.30	1	2	3	3	60	0	20	1	1	51.06%	47	10	14	0.52	0	0	0	0	0	1	0	2
8	Andrew Cristall	BANGOR PUPPIES (BEA)	LW	31	7	10	17	4	0	0	41	24	33	13	16	21.21%	9	414	13.37	0	1	1	1	50	0	0	0	0	35.71%	14	7	10	0.82	0	0	0	0	0	0	1	2
9	Logan Stankoven	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/RW	31	4	13	17	-1	7	5	69	33	54	19	27	7.41%	8	507	16.37	2	0	2	8	50	0	0	0	1	50.00%	26	10	4	0.67	0	3	0	1	0	1	4	1
10	Josh Doan	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW/RW	31	5	8	13	5	6	0	15	27	46	14	22	10.87%	7	360	11.63	0	0	0	0	2	0	0	1	0	66.67%	12	11	4	0.72	0	0	0	0	0	0	0	0
11	Evgeny Dadonov	BANGOR PUPPIES (BEA)	LW/RW	31	5	8	13	4	2	0	2	18	58	12	29	8.62%	9	323	10.44	0	0	0	0	1	2	76	0	0	45.45%	11	5	7	0.80	1	3	0	0	0	1	0	1
12	Dmitrij Jaskin	BANGOR PUPPIES (BEA)	RW	31	8	4	12	3	16	0	61	16	39	16	28	20.51%	4	270	8.74	0	0	0	0	0	2	31	1	0	50.00%	8	7	6	0.89	0	0	0	0	0	2	0	1
13	Ville Heinola	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	31	2	8	10	4	0	0	15	33	30	10	17	6.67%	21	599	19.35	0	0	0	0	39	0	51	1	0	0%	0	10	11	0.33	0	0	0	0	0	0	0	0
14	Derrick Pouliot	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	31	0	5	5	3	12	0	30	47	32	14	17	0%	48	718	23.19	0	0	0	0	2	0	75	0	0	0%	0	0	33	0.14	0	0	0	0	0	0	0	0
15	Colby Robak	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	26	0	5	5	9	12	0	14	24	14	6	4	0%	21	392	15.10	0	0	0	0	0	0	3	0	0	0%	0	0	16	0.25	0	0	0	0	0	0	0	0
16	Ryker Evans	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	31	1	3	4	5	20	0	54	37	30	14	9	3.33%	30	644	20.79	1	1	2	4	73	0	41	0	0	0%	0	7	14	0.12	0	0	0	0	0	0	0	1
17	Zach Ostapchuk	BANGOR PUPPIES (BEA)	C	31	0	3	3	5	4	0	15	14	9	6	7	0%	6	273	8.83	0	0	0	0	0	0	26	0	0	54.29%	70	1	3	0.22	0	3	0	0	0	0	0	0
18	William Wallinder	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	31	0	2	2	6	12	0	31	25	18	5	7	0%	22	533	17.20	0	1	1	1	35	0	16	0	0	0%	0	1	12	0.08	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Hunter Brzustewicz	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	5	0	1	1	-6	0	0	6	5	7	2	1	0%	8	85	17.15	0	0	0	1	4	0	0	0	0	0%	0	1	2	0.23	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				558	109	182	291	49	185	25	613	545	1061	353	623	10.27%	312	9221	16.53	14	22	36	65	567	8	540	14	4	53.71%	1834	211	195	0.63	2	12	3	1	1	13	16	16

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1
1	Scott Wedgewood	BANGOR PUPPIES (BEA)	17	10	3	3	0.907	2.80	986	0	1	46	497	257	0	0.750	8	16	15	2
2	Sebastian Cossa	BANGOR PUPPIES (BEA)	16	5	9	1	0.884	3.64	891	2	0	54	466	236	2	0.667	3	15	16	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			33	15	12	4	0.896	3.20	1878	2	1	100	963	493	2		11	31	31	2

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2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
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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 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
Alec Regula	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	25	2000-08-06	USA	Yes	210 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1	2024-06-15	False	False	Pro & Farm	785,000$	494,448$	78,500$	49,445$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Aliaksei Protas	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW	24	2001-01-06	BEL	Yes	215 Lbs	6 ft6	No	No	Trade	2025-07-15	No	No	1		False	False	Pro & Farm	600,000$	377,922$	60,000$	37,792$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Andrew Cristall	BANGOR PUPPIES (BEA)	LW	20	2005-02-04	CAN	Yes	190 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2025-02-10	No	No	2	2024-07-04	False	False	Pro & Farm	800,000$	503,896$	80,000$	50,390$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Colby Robak	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	35	1990-04-24	CAN	No	231 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2024-03-04	No	Yes	1	2025-07-01	False	False	Pro & Farm	600,000$	377,922$	60,000$	37,792$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Derrick Pouliot	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	31	1994-01-16	CAN	No	195 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	Yes	2	2025-06-13	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	755,844$	120,000$	75,584$	No	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Dmitrij Jaskin	BANGOR PUPPIES (BEA)	RW	32	1993-03-23	RUS	No	225 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	Yes	2		False	False	Pro & Farm	1,065,000$	670,812$	106,500$	67,081$	No	1,065,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Dylan Holloway	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW	24	2001-09-23	CAN	Yes	217 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2025-07-13	No	No	4	2025-11-19	False	False	Pro & Farm	875,000$	551,136$	87,500$	55,114$	No	875,000$	875,000$	875,000$	-	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Emil Bemström	BANGOR PUPPIES (BEA)	C	26	1999-06-01	SWE	No	197 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	Yes	3	2025-06-13	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	755,844$	120,000$	75,584$	No	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Evgeny Dadonov	BANGOR PUPPIES (BEA)	LW/RW	36	1989-03-12	RUS	No	194 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	Yes	1	2024-06-09	False	False	Pro & Farm	1,303,000$	820,721$	130,300$	82,072$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Filip Bystedt	BANGOR PUPPIES (BEA)	C	21	2004-02-04	SWE	Yes	211 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	800,000$	503,896$	80,000$	50,390$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Harrison Brunicke	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	19	2006-05-08	CAN	Yes	203 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	700,000$	440,909$	70,000$	44,091$	No	700,000$	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Hunter Brzustewicz	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	21	2004-11-24	USA	Yes	191 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-07-02	False	False	Pro & Farm	900,000$	566,883$	90,000$	56,688$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
J.T. Miller	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW/RW	32	1993-03-14	USA	No	229 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	Yes	2	2024-06-09	False	False	Pro & Farm	1,377,000$	867,331$	137,700$	86,733$	No	1,377,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jack Thompson	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	23	2002-03-19	CAN	Yes	180 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	3	2025-06-13	False	False	Pro & Farm	600,000$	377,922$	60,000$	37,792$	No	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Jonatan Berggren	BANGOR PUPPIES (BEA)	LW/RW	25	2000-07-16	SWE	No	198 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	Yes	1		False	False	Pro & Farm	700,000$	440,909$	70,000$	44,091$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Josh Doan	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW/RW	23	2002-02-01	USA	Yes	199 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2025-07-15	No	No	5	2025-06-14	False	False	Pro & Farm	700,000$	440,909$	70,000$	44,091$	No	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-
Konsta Helenius	BANGOR PUPPIES (BEA)	C	19	2006-05-11	FIN	Yes	181 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-07-12	False	False	Pro & Farm	900,000$	566,883$	90,000$	56,688$	No	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Logan Stankoven	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/RW	22	2003-02-26	CAN	Yes	175 Lbs	5 ft8	No	No	N/A		No	No	5	2025-06-13	False	False	Pro & Farm	800,000$	503,896$	80,000$	50,390$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-
Matvei Gridin	BANGOR PUPPIES (BEA)	LW	19	2006-03-01	CAN	Yes	182 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	3	2025-07-14	False	False	Pro & Farm	800,000$	503,896$	80,000$	50,390$	No	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Matvei Michkov	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW/RW	20	2004-12-09	RUS	Yes	182 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-07-02	False	False	Pro & Farm	900,000$	566,883$	90,000$	56,688$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Michael Hrabal	BANGOR PUPPIES (BEA)	G	20	2005-01-20	CZE	Yes	204 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-07-06	False	False	Pro & Farm	700,000$	440,909$	70,000$	44,091$	No	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Miles Wood	BANGOR PUPPIES (BEA)	LW	30	1995-09-13	USA	No	208 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	Yes	1		False	False	Pro & Farm	840,000$	529,091$	84,000$	52,909$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Nikita Alexandrov	BANGOR PUPPIES (BEA)	C	25	2000-09-16	RUS	No	189 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	Yes	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	314,935$	50,000$	31,494$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ondrej Kase	BANGOR PUPPIES (BEA)	LW/RW	30	1995-11-08	CZE	No	191 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	Yes	1		False	False	Pro & Farm	851,000$	536,019$	85,100$	53,602$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Riley Heidt	BANGOR PUPPIES (BEA)	C	20	2005-03-25	CAN	Yes	186 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-07-04	False	False	Pro & Farm	800,000$	503,896$	80,000$	50,390$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Roope Hintz	BANGOR PUPPIES (BEA)	C/LW	29	1996-11-17	FIN	No	207 Lbs	6 ft6	No	No	N/A		No	Yes	2		False	False	Pro & Farm	1,312,500$	826,705$	131,250$	82,670$	No	1,312,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Ryker Evans	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	23	2001-12-13	USA	Yes	184 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2025-07-15	No	No	5	2025-06-13	False	False	Pro & Farm	900,000$	566,883$	90,000$	56,688$	No	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-
Samu Salminen	BANGOR PUPPIES (BEA)	C	22	2003-06-01	FIN	Yes	190 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	3	2025-06-13	False	False	Pro & Farm	600,000$	377,922$	60,000$	37,792$	No	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Scott Wedgewood	BANGOR PUPPIES (BEA)	G	33	1992-08-14	CAN	No	217 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	Yes	2		False	False	Pro & Farm	750,000$	472,403$	75,000$	47,240$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Sebastian Cossa	BANGOR PUPPIES (BEA)	G	23	2002-11-21	CAN	Yes	224 Lbs	6 ft7	No	No	N/A		No	No	5	2025-06-13	False	False	Pro & Farm	900,000$	566,883$	90,000$	56,688$	No	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-
Victor Söderström	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	24	2001-02-26	SWE	Yes	194 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	3		False	False	Pro & Farm	750,000$	472,403$	75,000$	47,240$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Ville Heinola	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	24	2001-03-02	FIN	No	187 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	3		False	False	Pro & Farm	750,000$	472,403$	75,000$	47,240$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
William Wallinder	BANGOR PUPPIES (BEA)	D	23	2002-07-28	SWE	Yes	202 Lbs	6 ft6	No	No	N/A		No	No	3	2024-06-09	False	False	Pro & Farm	700,000$	440,909$	70,000$	44,091$	No	700,000$	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Zach Ostapchuk	BANGOR PUPPIES (BEA)	C	22	2003-05-29	CAN	Yes	199 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	5	2025-06-13	False	False	Pro & Farm	800,000$	503,896$	80,000$	50,390$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	40,000$	40,000$	40,000$	40,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
34	24.85	200 Lbs	6 ft2	2.50	845,838$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	J.T. Miller	Dylan Holloway	Matvei Michkov	40	0	2	3
2	Roope Hintz	Aliaksei Protas	Logan Stankoven	30	0	2	3
3	Andrew Cristall	Emil Bemström	Josh Doan	20	1	2	2
4	Evgeny Dadonov	Zach Ostapchuk	Dmitrij Jaskin	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Derrick Pouliot	Victor Söderström	40	1	2	2
2	Ryker Evans	Ville Heinola	30	1	2	2
3	Colby Robak	William Wallinder	20	1	2	2
4	Colby Robak	William Wallinder	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Dylan Holloway	Aliaksei Protas	Matvei Michkov	60	0	1	4
2	Andrew Cristall	Emil Bemström	Logan Stankoven	40	0	1	4

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Ryker Evans	Victor Söderström	60	0	1	4
2	William Wallinder	Ville Heinola	40	0	1	4

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Aliaksei Protas	Evgeny Dadonov	60	0	4	1
2	Roope Hintz	Dmitrij Jaskin	40	0	4	1

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Victor Söderström	Derrick Pouliot	60	0	5	0
2	Ryker Evans	Ville Heinola	40	0	5	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Zach Ostapchuk	60	0	4	1	Victor Söderström	Ville Heinola	60	0	5	0
2	J.T. Miller	40	0	4	1	Ryker Evans	William Wallinder	40	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Logan Stankoven	Roope Hintz	60	1	2	2
2	J.T. Miller	Andrew Cristall	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Derrick Pouliot	Victor Söderström	60	1	2	2
2	Ville Heinola	Ryker Evans	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Matvei Michkov	Aliaksei Protas	Logan Stankoven	Ryker Evans	Victor Söderström

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
J.T. Miller	Dylan Holloway	Evgeny Dadonov	Derrick Pouliot	Victor Söderström

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Aliaksei Protas, Andrew Cristall, Zach Ostapchuk	Josh Doan, Roope Hintz	Zach Ostapchuk

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Ryker Evans, William Wallinder, Derrick Pouliot	Derrick Pouliot	William Wallinder, Colby Robak

Tirs de pénalité
Zach Ostapchuk, Evgeny Dadonov, Logan Stankoven , Aliaksei Protas, Roope Hintz

Gardien
#1 : Scott Wedgewood, #2 : Sebastian Cossa

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Aliaksei Protas, Matvei Michkov, Dylan Holloway, Logan Stankoven , Roope Hintz, Evgeny Dadonov, Emil Bemström, J.T. Miller, Zach Ostapchuk, Josh Doan

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Ryker Evans, Victor Söderström, Ville Heinola, William Wallinder, Derrick Pouliot

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	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	CALGARY WRANGLERS	2	1	0	0	0	1	0	0	9	7	2	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	3	0.750	9	14	23	0	0	29	43	37	2	77	324	348	387	14	54	19	14	40	2	0	0.00%	7	2	71.43%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
2	CHICAGO UNDERTAKERS	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	4	6	10	0	0	29	43	37	2	63	324	348	387	14	48	13	14	37	3	1	33.33%	7	2	71.43%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
3	COQUITLAM EXPRESS	3	2	1	0	0	0	0	0	10	9	1	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	0.667	10	17	27	0	0	29	43	37	2	90	324	348	387	14	97	25	8	64	12	3	25.00%	4	0	100.00%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
4	DETROIT STEELERS	4	2	2	0	0	0	0	0	13	12	1	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	2	0	2	0	0	0	0	0	4	10	-6	4	0.500	13	18	31	0	1	29	43	37	2	141	324	348	387	14	132	53	10	89	17	3	17.65%	5	3	40.00%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
5	HAWAII PUNCH	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	3	5	1	0	29	43	37	2	34	324	348	387	14	41	5	4	16	4	0	0.00%	2	0	100.00%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
6	LAS CRUCES MESCALEROS	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	8	12	1	0	29	43	37	2	29	324	348	387	14	33	9	4	25	0	0	0%	2	1	50.00%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
7	NEWTON NIGHTHAWKS	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	4	1.000	9	15	24	0	0	29	43	37	2	59	324	348	387	14	59	19	12	33	2	0	0.00%	6	1	83.33%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
8	NORTH VAN ROCKERS	5	1	2	0	0	0	1	1	22	23	-1	4	1	2	0	0	0	1	0	20	20	0	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	5	0.500	22	35	57	0	0	29	43	37	2	190	324	348	387	14	169	60	43	97	7	2	28.57%	14	2	85.71%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
9	PENSACOLA BLACK BEARS	3	1	1	0	0	0	0	1	10	10	0	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	3	0.500	10	19	29	0	0	29	43	37	2	105	324	348	387	14	81	31	19	58	5	1	20.00%	7	2	71.43%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
10	PHILADELPHIA PHANTOMS	4	1	3	0	0	0	0	0	10	15	-5	3	0	3	0	0	0	0	0	4	10	-6	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	2	0.250	10	17	27	0	0	29	43	37	2	123	324	348	387	14	127	38	31	84	5	1	20.00%	13	2	84.62%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
11	PINCHER CREEK WOLVERINES	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	29	43	37	2	34	324	348	387	14	33	14	8	14	6	2	33.33%	4	0	100.00%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
12	SYRACUSE BABY BULLS	2	2	0	0	0	0	0	0	11	4	7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	2	0	0	0	0	0	0	11	4	7	4	1.000	11	19	30	0	0	29	43	37	2	81	324	348	387	14	60	18	10	38	3	1	33.33%	5	0	100.00%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
13	VANCOUVER THOUSANDAIRES	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	5	8	0	0	29	43	37	2	35	324	348	387	14	31	8	10	18	1	0	0.00%	5	1	80.00%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
	Total	31	14	12	0	0	2	1	2	110	104	6	16	6	7	0	0	1	1	1	55	57	-2	15	8	5	0	0	1	0	1	55	47	8	34	0.548	110	182	292	2	1	29	43	37	2	1061	324	348	387	14	965	312	187	613	67	14	20.90%	81	16	80.25%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
	_Since Last GM Reset	31	14	12	0	0	2	1	2	110	104	6	16	6	7	0	0	1	1	1	55	57	-2	15	8	5	0	0	1	0	1	55	47	8	34	0.548	110	182	292	2	1	29	43	37	2	1061	324	348	387	14	965	312	187	613	67	14	20.90%	81	16	80.25%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
	_Vs Conference	26	10	12	0	0	1	1	2	87	92	-5	15	6	7	0	0	0	1	1	51	52	-1	11	4	5	0	0	1	0	1	36	40	-4	25	0.481	87	143	230	2	1	29	43	37	2	869	324	348	387	14	818	261	155	521	56	11	19.64%	65	14	78.46%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263
	_Vs Division	14	5	8	0	0	0	0	1	41	48	-7	8	3	4	0	0	0	0	1	21	22	-1	6	2	4	0	0	0	0	0	20	26	-6	11	0.393	41	68	109	1	1	29	43	37	2	461	324	348	387	14	421	144	78	293	30	6	20.00%	34	10	70.59%	0	369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%	725	448	624	267	530	263

			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
31	34	W3	110	182	292	1061	965	312	187	613	2	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
31	14	12	0	2	1	2	110	104

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
16	6	7	0	1	1	1	55	57

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
15	8	5	0	1	0	1	55	47

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	2	0	1	0	1

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
67	14	20.90%	81	16	80.25%	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
324	348	387	14	29	43	37	2

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
369	705	52.34%	360	635	56.69%	256	479	53.44%

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
725	448	624	267	530	263

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Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	1	NORTH VAN ROCKERS	5	BANGOR PUPPIES	4	L			Sommaire du match
5	23	PHILADELPHIA PHANTOMS	3	BANGOR PUPPIES	2	L			Sommaire du match
6	28	BANGOR PUPPIES	2	PENSACOLA BLACK BEARS	4	L			Sommaire du match
9	47	NORTH VAN ROCKERS	7	BANGOR PUPPIES	5	L			Sommaire du match
10	56	BANGOR PUPPIES	3	VANCOUVER THOUSANDAIRES	4	L	X		Sommaire du match
11	63	BANGOR PUPPIES	3	DETROIT STEELERS	5	L			Sommaire du match
12	71	BANGOR PUPPIES	5	SYRACUSE BABY BULLS	2	W			Sommaire du match
14	83	CHICAGO UNDERTAKERS	1	BANGOR PUPPIES	2	W			Sommaire du match
16	98	PHILADELPHIA PHANTOMS	4	BANGOR PUPPIES	1	L			Sommaire du match
18	111	NEWTON NIGHTHAWKS	3	BANGOR PUPPIES	4	W			Sommaire du match
19	121	BANGOR PUPPIES	5	NEWTON NIGHTHAWKS	1	W			Sommaire du match
21	132	COQUITLAM EXPRESS	2	BANGOR PUPPIES	3	W			Sommaire du match
22	137	BANGOR PUPPIES	6	PHILADELPHIA PHANTOMS	5	W			Sommaire du match
24	153	BANGOR PUPPIES	2	HAWAII PUNCH	4	L			Sommaire du match
26	164	PENSACOLA BLACK BEARS	3	BANGOR PUPPIES	2	L	X	X	Sommaire du match
28	175	LAS CRUCES MESCALEROS	6	BANGOR PUPPIES	4	L			Sommaire du match
31	188	BANGOR PUPPIES	6	PENSACOLA BLACK BEARS	3	W			Sommaire du match
32	193	BANGOR PUPPIES	2	CHICAGO UNDERTAKERS	4	L			Sommaire du match
34	209	NORTH VAN ROCKERS	4	BANGOR PUPPIES	6	W			Sommaire du match
36	221	BANGOR PUPPIES	5	CALGARY WRANGLERS	2	W			Sommaire du match
37	226	COQUITLAM EXPRESS	5	BANGOR PUPPIES	3	L			Sommaire du match
39	240	BANGOR PUPPIES	2	NORTH VAN ROCKERS	3	L	X	X	Sommaire du match
40	248	BANGOR PUPPIES	3	PINCHER CREEK WOLVERINES	1	W			Sommaire du match
42	260	PHILADELPHIA PHANTOMS	3	BANGOR PUPPIES	1	L			Sommaire du match
44	272	BANGOR PUPPIES	4	COQUITLAM EXPRESS	2	W			Sommaire du match
46	281	CALGARY WRANGLERS	5	BANGOR PUPPIES	4	L	X		Sommaire du match
48	294	DETROIT STEELERS	0	BANGOR PUPPIES	5	W			Sommaire du match
50	307	BANGOR PUPPIES	1	DETROIT STEELERS	5	L			Sommaire du match
52	316	NORTH VAN ROCKERS	4	BANGOR PUPPIES	5	W	X	X	Sommaire du match
55	331	DETROIT STEELERS	2	BANGOR PUPPIES	4	W			Sommaire du match
57	343	BANGOR PUPPIES	6	SYRACUSE BABY BULLS	2	W			Sommaire du match
59	350	BANGOR PUPPIES	-	PHILADELPHIA PHANTOMS	-
60	361	BANGOR PUPPIES	-	CHICAGO UNDERTAKERS	-
62	369	HALIFAX HELL	-	BANGOR PUPPIES	-
64	383	COLORADO CUBS	-	BANGOR PUPPIES	-
66	396	BROOKLYN GRINDERS	-	BANGOR PUPPIES	-
68	404	BANGOR PUPPIES	-	COLORADO CUBS	-
70	417	BANGOR PUPPIES	-	CAPE BRETON LEPRECHAUNS	-
71	425	BANGOR PUPPIES	-	HAWAII PUNCH	-
72	431	BANGOR PUPPIES	-	PENSACOLA BLACK BEARS	-
74	442	CHICAGO UNDERTAKERS	-	BANGOR PUPPIES	-
76	457	CAPE FEAR WILDCATS	-	BANGOR PUPPIES	-
78	471	CHICAGO UNDERTAKERS	-	BANGOR PUPPIES	-
81	485	CALGARY WRANGLERS	-	BANGOR PUPPIES	-
82	490	BANGOR PUPPIES	-	LAS CRUCES MESCALEROS	-
84	504	BANGOR PUPPIES	-	PHILADELPHIA PHANTOMS	-
86	515	PHILADELPHIA PHANTOMS	-	BANGOR PUPPIES	-
88	530	PINCHER CREEK WOLVERINES	-	BANGOR PUPPIES	-
90	540	BANGOR PUPPIES	-	MANHATTAN SWEDES	-
91	546	BANGOR PUPPIES	-	DETROIT STEELERS	-
93	559	COQUITLAM EXPRESS	-	BANGOR PUPPIES	-
95	572	HAWAII PUNCH	-	BANGOR PUPPIES	-
96	577	BANGOR PUPPIES	-	VANCOUVER THOUSANDAIRES	-
99	596	NEWTON NIGHTHAWKS	-	BANGOR PUPPIES	-
100	602	BANGOR PUPPIES	-	BROOKLYN GRINDERS	-
102	615	DETROIT STEELERS	-	BANGOR PUPPIES	-
104	626	BANGOR PUPPIES	-	BROOKLYN GRINDERS	-
107	640	LAS CRUCES MESCALEROS	-	BANGOR PUPPIES	-
108	645	BANGOR PUPPIES	-	HALIFAX HELL	-
110	661	NEWTON NIGHTHAWKS	-	BANGOR PUPPIES	-
112	667	BANGOR PUPPIES	-	PENSACOLA BLACK BEARS	-
114	681	BANGOR PUPPIES	-	NORTH VAN ROCKERS	-
115	691	BANGOR PUPPIES	-	COQUITLAM EXPRESS	-
116	697	PENSACOLA BLACK BEARS	-	BANGOR PUPPIES	-
118	712	BANGOR PUPPIES	-	CHICAGO UNDERTAKERS	-
119	721	PENSACOLA BLACK BEARS	-	BANGOR PUPPIES	-
121	730	BANGOR PUPPIES	-	CAPE FEAR WILDCATS	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
123	742	LAS CRUCES MESCALEROS	-	BANGOR PUPPIES	-
125	756	CAPE BRETON LEPRECHAUNS	-	BANGOR PUPPIES	-
126	763	BANGOR PUPPIES	-	LAS CRUCES MESCALEROS	-
128	776	BANGOR PUPPIES	-	LAS CRUCES MESCALEROS	-
130	787	MANHATTAN SWEDES	-	BANGOR PUPPIES	-
133	802	VANCOUVER THOUSANDAIRES	-	BANGOR PUPPIES	-
134	814	SAN JOSE AVACADOES	-	BANGOR PUPPIES	-
135	816	BANGOR PUPPIES	-	VANCOUVER THOUSANDAIRES	-
137	832	BANGOR PUPPIES	-	HAWAII PUNCH	-
139	844	EDMONTON OILERS	-	BANGOR PUPPIES	-
140	856	BANGOR PUPPIES	-	SYRACUSE BABY BULLS	-
141	862	BANGOR PUPPIES	-	EDMONTON OILERS	-
144	877	HAWAII PUNCH	-	BANGOR PUPPIES	-
146	888	BANGOR PUPPIES	-	NEWTON NIGHTHAWKS	-
148	896	VANCOUVER THOUSANDAIRES	-	BANGOR PUPPIES	-
149	904	BANGOR PUPPIES	-	SAN JOSE AVACADOES	-
151	916	SYRACUSE BABY BULLS	-	BANGOR PUPPIES	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	27,634	15,974
Assistance PCT	86.36%	99.84%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
26	2726 - 90.85%	75,425$	1,206,800$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,498,341$	2,875,850$	2,875,850$	1,176,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
2,875,850$	1,063,074$	34	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
1,961,050$	97	26,311$	2,552,167$

BANGOR PUPPIES 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

BANGOR PUPPIES 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

BANGOR PUPPIES 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

BANGOR PUPPIES 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

BANGOR PUPPIES 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

	BANGOR PUPPIES
	GP: 31 \| W: 15 \| L: 12 \| OTL: 4 \| P: 34 GF: 110 \| GA: 104 \| PP%: 20.90% \| PK%: 80.25% DG: Clint T \| Morale : 76 \| Moyenne d’équipe : 67 Prochains matchs #350 vs PHILADELPHIA PHANTOMS