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Henderson Silver Knights
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Jour 1

San Diego Gulls
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

San Diego Gulls
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Jour 3

Coachella Valley Firebirds
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Bakersfield Condors
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Jour 5

San Diego Gulls
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe

Informations de l'équipe
	Directeur général	Patrik
	Entraîneur	Matt Ellis
	Division	Pacific Division
	Conférence	Western Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance
	Billets de saison	0
Informations de la formation
	Équipe Pro	24
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	42 / 70
	Espoirs	20

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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 moyen
1	Brett Leason	0		X	X		100.00	68	40	88	65	82	60	69	58	53	68	63	67	54	56	58	0	37	65	0	25	1	775,000$
2	Max Jones	0		X	X		100.00	73	64	76	61	84	66	74	58	55	68	61	69	54	60	58	0	40	65	0	26	1	1,400,000$
3	Ross Johnston	0		X	X		100.00	75	86	75	55	89	64	62	55	51	70	56	68	54	58	58	0	37	63	0	30	1	775,000$
4	Andrew Agozzino	0		X	X		100.00	56	58	64	62	61	67	64	63	60	60	62	60	56	72	63	0	37	62	0	33	1	775,000$
5	Benoit-Olivier Groulx	0	X				100.00	55	58	66	60	66	65	63	59	69	57	60	58	54	56	54	0	40	60	0	24	1	775,000$
6	Glenn Gawdin	0	X				100.00	56	56	64	61	63	65	63	60	69	58	59	58	55	62	57	0	40	60	0	27	1	775,000$
7	Brayden Tracey	0	X	X	X		100.00	55	55	65	58	61	65	64	59	55	57	58	59	54	55	53	0	40	59	0	23	1	775,000$
8	Jacob Perreault	0		X	X		100.00	56	55	64	58	63	63	62	58	55	57	57	58	55	53	52	0	40	58	0	22	1	775,000$
9	Nikita Nesterenko	0	X				100.00	54	38	84	55	66	67	53	50	49	64	58	58	51	51	55	0	40	58	0	23	1	775,000$
10	Josh Lopina	0	X				100.00	55	54	67	56	65	62	61	55	70	54	55	59	54	55	53	0	40	57	0	23	1	775,000$
11	Pavol Regenda	0		X	X		100.00	56	50	65	57	69	60	58	54	51	57	56	57	51	55	53	0	40	57	0	25	1	775,000$
12	Blake McLaughlin	0	X	X	X		100.00	55	54	67	55	57	58	57	54	55	54	54	59	54	56	54	0	40	56	0	24	1	775,000$
13	Trevor Carrick	0				X	100.00	55	58	65	62	66	66	64	61	40	59	59	63	54	67	60	0	40	61	0	30	1	775,000$
14	Noah Warren (R)	0				X	100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	40	60	0	20	1	775,000$
15	Drew Helleson	0				X	100.00	55	55	65	57	67	64	62	56	40	56	55	58	54	55	53	0	40	58	0	23	1	775,000$
16	Nick Wolff	0				X	100.00	58	55	63	56	74	61	60	55	40	55	54	62	54	63	58	0	40	58	0	28	1	775,000$
17	Jackson Lacombe	0				X	100.00	54	38	78	52	76	71	53	48	38	56	50	57	51	51	55	0	40	56	0	23	4	800,000$
18	Luka Profaca	0				X	100.00	53	51	62	52	58	60	59	52	38	52	51	54	51	51	49	0	40	53	0	22	1	775,000$
Rayé
1	Travis Howe	0		X	X		100.00	56	51	59	51	64	56	56	51	52	51	51	57	51	65	57	0	40	54	0	30	1	775,000$
2	Judd Caulfield	0		X	X		100.00	52	51	65	51	65	52	52	51	52	51	51	57	51	52	50	0	40	53	0	23	1	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE						100.00	58	54	68	57	68	63	61	56	53	58	57	60	54	58	56	0	40	59

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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
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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	Lukas Dostal	0	100.00	60	64	65	69	69	67	70	67	64	64	67	56	53	0	40	66	0	24	3	1,400,000$
2	Gage Alexander	0	100.00	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60	0	40	60	0	22	1	775,000$
Rayé
1	Olle Eriksson Ek	0	100.00	56	60	60	69	65	56	64	60	59	58	64	58	54	0	40	60	0	25	1	775,000$
2	Calle Clang	0	100.00	51	52	52	64	62	51	64	52	54	52	63	49	48	0	40	55	0	22	1	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE		100.00	57	59	59	66	64	59	65	60	59	59	64	56	54	0	40	60

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Matt Ellis	60	61	65	68	62	57	84	CAN	41	7	500,000$

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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.
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	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Salaire moyen	Salaire moyen restant	Plafond salarial Non Activé	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Salaire annuel 5	Salaire annuel 6	Salaire annuel 7	Salaire annuel 8	Salaire annuel 9	Salaire annuel 10	Non-échange Année 2	Non-échange Année 3	Non-échange Année 4	Non-échange Année 5	Non-échange Année 6	Non-échange Année 7	Non-échange Année 8	Non-échange Année 9	Non-échange Année 10	Lien
Andrew Agozzino	San Diego Gulls (ANA)	LW/RW	33	03.01.1991	No	85 Kg	178 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Benoit-Olivier Groulx	San Diego Gulls (ANA)	C	24	06.02.2000	No	91 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Blake McLaughlin	San Diego Gulls (ANA)	C/LW/RW	24	14.02.2000	No	78 Kg	183 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Brayden Tracey	San Diego Gulls (ANA)	C/LW/RW	23	28.05.2001	No	84 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Brett Leason	San Diego Gulls (ANA)	LW/RW	25	30.04.1999	No	99 Kg	196 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Calle Clang	San Diego Gulls (ANA)	G	22	20.05.2002	No	88 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Drew Helleson	San Diego Gulls (ANA)	D	23	26.03.2001	No	86 Kg	191 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Gage Alexander	San Diego Gulls (ANA)	G	22	02.07.2002	No	93 Kg	198 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Glenn Gawdin	San Diego Gulls (ANA)	C	27	25.03.1997	No	87 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jackson Lacombe	San Diego Gulls (ANA)	D	23	09.01.2001	No	93 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	4	False	False	Pro & Farm	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Jacob Perreault	San Diego Gulls (ANA)	LW/RW	22	15.04.2002	No	89 Kg	183 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Josh Lopina	San Diego Gulls (ANA)	C	23	16.02.2001	No	90 Kg	185 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Judd Caulfield	San Diego Gulls (ANA)	LW/RW	23	19.03.2001	No	94 Kg	191 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Luka Profaca	San Diego Gulls (ANA)	D	22	30.03.2002	No	82 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Lukas Dostal	San Diego Gulls (ANA)	G	24	22.06.2000	No	79 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	3	False	False	Pro & Farm	1,400,000$	1,400,000$	1,400,000$	1,400,000$	0$	0$	No	1,400,000$	1,400,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Max Jones	San Diego Gulls (ANA)	LW/RW	26	17.02.1998	No	98 Kg	191 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	1,400,000$	1,400,000$	1,400,000$	1,400,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nick Wolff	San Diego Gulls (ANA)	D	28	21.07.1996	No	104 Kg	196 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nikita Nesterenko	San Diego Gulls (ANA)	C	23	10.09.2001	No	83 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Noah Warren	San Diego Gulls (ANA)	D	20	15.07.2004	Yes	98 Kg	196 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Olle Eriksson Ek	San Diego Gulls (ANA)	G	25	22.06.1999	No	86 Kg	191 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Pavol Regenda	San Diego Gulls (ANA)	LW/RW	25	07.12.1999	No	96 Kg	193 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ross Johnston	San Diego Gulls (ANA)	LW/RW	30	18.02.1994	No	105 Kg	196 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Travis Howe	San Diego Gulls (ANA)	LW/RW	30	10.02.1994	No	90 Kg	193 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Trevor Carrick	San Diego Gulls (ANA)	D	30	04.07.1994	No	95 Kg	188 CM	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
24	24.88	90 Kg	191 CM	1.21	828,125$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Brett Leason	Benoit-Olivier Groulx	Max Jones	33	1	2	2
2	Ross Johnston	Glenn Gawdin	Andrew Agozzino	30	1	2	2
3	Jacob Perreault	Brayden Tracey	Pavol Regenda	25	1	2	2
4	Blake McLaughlin	Nikita Nesterenko	Brett Leason	12	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Trevor Carrick	Noah Warren	33	1	2	2
2	Drew Helleson	Nick Wolff	30	1	2	2
3	Jackson Lacombe	Luka Profaca	25	1	2	2
4	Trevor Carrick	Noah Warren	12	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Brett Leason	Benoit-Olivier Groulx	Max Jones	50	1	2	2
2	Ross Johnston	Glenn Gawdin	Andrew Agozzino	50	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Trevor Carrick	Noah Warren	50	1	2	2
2	Drew Helleson	Nick Wolff	50	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Brett Leason	Max Jones	50	1	2	2
2	Ross Johnston	Andrew Agozzino	50	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Trevor Carrick	Noah Warren	50	1	2	2
2	Drew Helleson	Nick Wolff	50	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brett Leason	50	1	2	2	Trevor Carrick	Noah Warren	50	1	2	2
2	Max Jones	50	1	2	2	Drew Helleson	Nick Wolff	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Brett Leason	Max Jones	50	1	2	2
2	Ross Johnston	Andrew Agozzino	50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Trevor Carrick	Noah Warren	50	1	2	2
2	Drew Helleson	Nick Wolff	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Brett Leason	Benoit-Olivier Groulx	Max Jones	Trevor Carrick	Noah Warren

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Brett Leason	Benoit-Olivier Groulx	Max Jones	Trevor Carrick	Noah Warren

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Josh Lopina, Brayden Tracey, Jacob Perreault	Josh Lopina, Brayden Tracey	Jacob Perreault

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Jackson Lacombe, Luka Profaca, Drew Helleson	Jackson Lacombe	Luka Profaca, Drew Helleson

Tirs de pénalité
Brett Leason, Max Jones, Ross Johnston, Andrew Agozzino, Benoit-Olivier Groulx

Gardien
#1 : Lukas Dostal, #2 : Gage Alexander

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Brett Leason, Max Jones, Ross Johnston, Andrew Agozzino, Benoit-Olivier Groulx, Glenn Gawdin, Glenn Gawdin, Brayden Tracey, Jacob Perreault, Nikita Nesterenko, Pavol Regenda

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Trevor Carrick, Noah Warren, Drew Helleson, Nick Wolff, Jackson Lacombe

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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

	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
	Total	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	0.000	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

			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
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	0	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
0	0	0%	0	0	0%	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
0	0	0	0	0	0	0	0

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
0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%

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
0	0	0	0	0	0

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

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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
1	8	Henderson Silver Knights	-	San Diego Gulls	-
3	17	San Diego Gulls	-	Coachella Valley Firebirds	-
5	40	Bakersfield Condors	-	San Diego Gulls	-
7	53	San Diego Gulls	-	Abbotsford Canucks	-
8	66	San Diego Gulls	-	Tucson Roadrunners	-
10	83	San Jose Barracuda	-	San Diego Gulls	-
13	105	Ontario Reign	-	San Diego Gulls	-
15	123	San Diego Gulls	-	Bakersfield Condors	-
17	139	Abbotsford Canucks	-	San Diego Gulls	-
19	150	San Diego Gulls	-	Ontario Reign	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
22	170	Coachella Valley Firebirds	-	San Diego Gulls	-
23	182	San Diego Gulls	-	Henderson Silver Knights	-
26	200	Tucson Roadrunners	-	San Diego Gulls	-
27	212	San Diego Gulls	-	San Jose Barracuda	-

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%	0%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
7	0 - 0%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	1,987,500$	1,987,500$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
66,250$	0$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	30	82,917$	2,487,510$

San Diego Gulls 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

San Diego Gulls 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

San Diego Gulls 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

San Diego Gulls 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

San Diego Gulls 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

	San Diego Gulls
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0% \| PK%: 0% DG: Patrik \| Morale : 40 \| Moyenne d’équipe : 59 Prochains matchs #8 vs Henderson Silver Knights