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Gorillas
1-0-0, 2pts

Jour 3

Roadrunners
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
1-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
1-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
4.00	Buts par match	0
3.00	Buts contre par match	0
100.00%	Pourcentage en avantage numérique	0%
66.67%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Roadrunners
0-0-0, 0pts

Jour 5

Griffins
1-0-0, 2pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	W1
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	1-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	1-0-0
0	Buts par match	6.00
0	Buts contre par match	6.00
0%	Pourcentage en avantage numérique	50.00%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	50.00%

Roadrunners
0-0-0, 0pts

Jour 6

Bills
0-1-0, 0pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	L1
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-1-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-1-0
0	Buts par match	4.00
0	Buts contre par match	4.00
0%	Pourcentage en avantage numérique	16.67%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	62.50%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe

Informations de l'équipe
	Directeur général	Martin - Interims GM
	Entraîneur	Jeremy Colliton
	Division	Central Division
	Conférence	Western Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	8,500
	Assistance
	Billets de saison	850
Informations de la formation
	Équipe Pro	29
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	50 / 65
	Espoirs	23

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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	Andrew Agozzino		X	X		100.00	66	50	91	70	70	75	88	63	64	64	63	71	65	77	77	0	99	0	0	34	1	785,000$
2	Matthew DiMarsico	X				100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	50	61	0	99	0	0	21	2	650,000$
3	Herman Traff		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	46	58	0	99	0	0	20	3	1,000,000$
4	Danila Klimovich	X				100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	64	63	0	99	0	0	22	2	1,378,125$
5	Anton Blidh		X	X		100.00	70	50	87	61	73	75	91	62	61	62	62	70	65	61	69	0	99	0	0	30	1	700,000$
6	Adam Erne		X	X		100.00	86	54	91	70	79	77	83	70	61	65	69	74	65	61	67	0	96	0	0	30	2	1,100,000$
7	John Hayden	X				100.00	69	50	77	63	84	77	92	63	71	63	63	73	65	57	62	0	99	0	0	30	1	800,000$
8	Brendan Brisson	X				100.00	60	50	86	69	71	77	92	64	61	64	64	67	65	45	60	0	99	0	0	24	1	1,378,125$
9	Martin Misiak		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	46	59	0	99	0	1	21	1	975,000$
10	Denver Barkey	X				100.00	70	50	92	83	65	80	91	74	61	71	68	68	65	42	57	0	99	0	1	20	1	825,000$
11	Jack Musa	X	X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	46	59	0	99	0	0	22	1	725,000$
12	CJ Foley				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	50	61	0	99	0	0	21	2	650,000$
13	Jack Ahcan				X	100.00	60	50	88	73	67	78	93	68	25	71	65	68	65	60	71	0	99	0	0	28	2	1,250,000$
14	Alexander Alexeyev				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	66	0	99	0	0	26	1	997,500$
15	Calen Addison				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	62	66	0	99	0	0	25	1	1,837,500$
16	Wyatt Aamodt				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	55	60	0	99	0	0	28	1	1,000,000$
17	Carter Yakemchuk				X	100.00	60	50	89	73	83	81	88	65	25	68	63	68	65	48	57	0	99	0	0	20	2	1,500,000$
18	Adam Jiricek				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	50	59	0	99	0	0	19	2	1,500,000$
Rayé
1	Blake Montgomery		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	46	58	0	99	0	0	20	3	900,000$
2	Samuel Poulin		X	X		100.00	62	50	88	70	82	80	93	63	61	64	63	73	65	56	64	0	99	0	0	24	1	1,736,438$
3	Kalan Lind		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	46	59	0	99	0	1	20	1	1,250,000$
4	Daniil Orlov				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	59	0	99	0	0	22	2	900,000$
5	Colin Ralph				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	44	57	0	99	0	0	20	3	1,550,000$
6	Ben Danford				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	52	59	0	99	0	0	19	2	1,250,000$
7	Niilopekka Muhonen				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	59	0	99	0	0	19	2	700,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	63	57	70	64	65	73	77	62	58	62	62	64	62	53	62	0	99	0

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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 gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Leevi Merilainen	100.00	65	77	73	80	79	64	67	64	62	62	72	50	65	0	99	0	0	23	2	1,250,000$
2	Jakub Malek	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	55	61	0	99	0	1	23	2	800,000$
Rayé
1	Max Lundgren	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	53	63	0	99	0	0	23	2	650,000$
2	Nathaniel Day	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	57	61	0	99	0	0	20	2	650,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	61	72	71	65	65	61	62	61	61	61	63	54	63	0	99	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Jeremy Colliton	68	76	71	84	67	72	1	CAN	43	2	600,000$

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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
Adam Erne	Roadrunners (UTA)	LW/RW	30	1995-04-20	USA	No	209 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-11-06	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	1,087,356$	110,000$	108,736$	No	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Adam Jiricek	Roadrunners (UTA)	D	19	2006-06-28	CZE	No	179 Lbs	6 ft0	No	No	Draft		No	No	2	2025-08-30	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	1,482,759$	150,000$	148,276$	No	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Alexander Alexeyev	Roadrunners (UTA)	D	26	1999-11-15	RUS	No	213 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1	2026-08-18	False	False	Pro & Farm	997,500$	986,034$	99,750$	98,603$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Andrew Agozzino	Roadrunners (UTA)	LW/RW	34	1991-01-05	CAN	No	187 Lbs	5 ft10	No	No	Assign Manually		No	No	1	2025-11-06	False	False	Pro & Farm	785,000$	775,977$	78,500$	77,598$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Anton Blidh (contrat à 1 volet)	Roadrunners (UTA)	LW/RW	30	1995-03-14	SWE	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	1	2025-11-06	False	False	Pro & Farm	700,000$	692,473$	700,000$	692,473$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ben Danford	Roadrunners (UTA)	D	19	2006-02-06	CAN	No	194 Lbs	6 ft0	No	No	Draft		No	No	2	2025-08-30	False	False	Pro & Farm	1,250,000$	1,235,632$	125,000$	123,563$	No	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Blake Montgomery	Roadrunners (UTA)	LW/RW	20	2005-05-04	USA	No	196 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	3	2026-08-06	False	False	Pro & Farm	900,000$	889,655$	90,000$	88,966$	No	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Brendan Brisson	Roadrunners (UTA)	C	24	2001-10-22	USA	No	188 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1	2026-08-18	False	False	Pro & Farm	1,378,125$	1,362,284$	137,812$	136,228$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
CJ Foley	Roadrunners (UTA)	D	21	2004-02-11	USA	No	174 Lbs	5 ft9	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-11-16	False	False	Pro & Farm	650,000$	642,529$	65,000$	64,253$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Calen Addison	Roadrunners (UTA)	D	25	2000-04-11	CAN	No	173 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1	2026-08-18	False	False	Pro & Farm	1,837,500$	1,816,379$	183,750$	181,638$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Carter Yakemchuk	Roadrunners (UTA)	D	20	2005-09-29	CAN	No	219 Lbs	6 ft3	No	No	Draft		No	No	2	2025-08-30	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	1,482,759$	150,000$	148,276$	No	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Colin Ralph	Roadrunners (UTA)	D	20	2005-10-04	USA	No	229 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	3	2026-08-06	False	False	Pro & Farm	1,550,000$	1,532,184$	155,000$	153,218$	No	1,550,000$	1,550,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,550,000$	1,550,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Daniil Orlov	Roadrunners (UTA)	D	22	2003-12-21	RUS	No	196 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually		No	No	2	2026-08-06	False	False	Pro & Farm	900,000$	889,655$	90,000$	88,966$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Danila Klimovich	Roadrunners (UTA)	C	22	2003-01-09	BLR	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2	2026-08-18	False	False	Pro & Farm	1,378,125$	1,362,284$	137,812$	136,228$	No	1,378,125$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,378,125$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Denver Barkey	Roadrunners (UTA)	C	20	2005-04-27	CAN	No	171 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	825,000$	815,517$	82,500$	81,552$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Herman Traff	Roadrunners (UTA)	LW/RW	20	2005-12-31	SWE	No	216 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	3	2026-08-06	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	988,506$	100,000$	98,851$	No	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Jack Ahcan	Roadrunners (UTA)	D	28	1997-05-18	USA	No	180 Lbs	5 ft8	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-10-31	False	False	Pro & Farm	1,250,000$	1,235,632$	125,000$	123,563$	No	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jack Musa	Roadrunners (UTA)	C/LW/RW	22	2003-07-22	USA	No	172 Lbs	5 ft10	No	No	Free Agent		No	No	1	2025-07-04	False	False	Pro & Farm	725,000$	716,667$	72,500$	71,667$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jakub Malek	Roadrunners (UTA)	G	23	2002-04-11	CZE	No	190 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	2	2026-08-18	False	False	Pro & Farm	800,000$	790,805$	80,000$	79,080$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
John Hayden	Roadrunners (UTA)	C	30	1995-02-14	USA	No	223 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually		No	No	1	2025-11-09	False	False	Pro & Farm	800,000$	790,805$	80,000$	79,080$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Kalan Lind	Roadrunners (UTA)	LW/RW	20	2005-01-25	CAN	No	159 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,250,000$	1,235,632$	125,000$	123,563$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Leevi Merilainen	Roadrunners (UTA)	G	23	2002-08-13	FIN	No	196 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2	2026-08-18	False	False	Pro & Farm	1,250,000$	1,235,632$	125,000$	123,563$	No	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Martin Misiak	Roadrunners (UTA)	LW/RW	21	2004-09-30	SVK	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	975,000$	963,793$	97,500$	96,379$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Matthew DiMarsico	Roadrunners (UTA)	C	21	2004-01-07	USA	No	181 Lbs	5 ft10	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-11-16	False	False	Pro & Farm	650,000$	642,529$	65,000$	64,253$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Max Lundgren	Roadrunners (UTA)	G	23	2002-04-03	SWE	No	229 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-11-16	False	False	Pro & Farm	650,000$	642,529$	65,000$	64,253$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Nathaniel Day	Roadrunners (UTA)	G	20	2005-02-04	CAN	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2025-08-30	False	False	Pro & Farm	650,000$	642,529$	65,000$	64,253$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Niilopekka Muhonen	Roadrunners (UTA)	D	19	2006-02-28	FIN	No	214 Lbs	6 ft3	No	No	Draft		No	No	2	2025-08-30	False	False	Pro & Farm	700,000$	691,954$	70,000$	69,195$	No	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Samuel Poulin	Roadrunners (UTA)	LW/RW	24	2001-02-25	CAN	No	217 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2026-09-23	No	No	1	2026-08-02	False	False	Pro & Farm	1,736,438$	1,716,479$	173,644$	171,648$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Wyatt Aamodt	Roadrunners (UTA)	D	28	1997-11-22	USA	No	201 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	1	2025-11-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	988,506$	100,000$	98,851$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
29	23.24	197 Lbs	6 ft1	1.69	1,058,196$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				28	1	2	2
2				28	1	2	2
3				25	1	2	2
4				19	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			28	1	2	2
2			28	1	2	2
3			25	1	2	2
4			19	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				50	1	2	2
2				50	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			50	1	2	2
2			50	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			50	1	2	2
2			50	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			50	1	2	2
2			50	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		50	1	2	2			50	1	2	2
2		50	1	2	2			50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			50	1	2	2
2			50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			50	1	2	2
2			50	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
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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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8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score
3	17	Gorillas	-	Roadrunners	-
5	34	Roadrunners	-	Griffins	-
6	43	Roadrunners	-	Bills	-
8	61	Blood Miners	-	Roadrunners	-
10	81	Bulldogs	-	Roadrunners	-
13	99	Roadrunners	-	Bulldogs	-
14	114	Crunch	-	Roadrunners	-
16	129	Roadrunners	-	White Wolves	-
17	135	Roadrunners	-	Silver Knights	-
20	152	White Wolves	-	Roadrunners	-
23	175	Gorillas	-	Roadrunners	-
26	191	Roadrunners	-	Gorillas	-
28	208	Rocket	-	Roadrunners	-
30	223	Roadrunners	-	Silver Knights	-
32	238	Blood Miners	-	Roadrunners	-
34	250	Roadrunners	-	Crunch	-
36	266	Roadrunners	-	Mountaineers	-
38	278	Octopus	-	Roadrunners	-
40	296	Rocket	-	Roadrunners	-
43	321	Roadrunners	-	Octopus	-
45	335	Eagles	-	Roadrunners	-
48	357	Saints	-	Roadrunners	-
52	384	Roadrunners	-	Rocket	-
53	391	Crunch	-	Roadrunners	-
56	412	Roadrunners	-	Moose	-
57	422	Bulldogs	-	Roadrunners	-
60	439	Roadrunners	-	Eagles	-
62	454	Titans	-	Roadrunners	-
64	469	Roadrunners	-	Bulldogs	-
66	485	Griffins	-	Roadrunners	-
68	502	Roadrunners	-	Silver Knights	-
70	518	Roadrunners	-	White Wolves	-
71	527	Wolf Pack	-	Roadrunners	-
75	551	Roadrunners	-	Reign	-
76	560	Gorillas	-	Roadrunners	-
79	582	Roadrunners	-	Gorillas	-
80	591	Bulldogs	-	Roadrunners	-
83	615	Bills	-	Roadrunners	-
86	632	Roadrunners	-	Americans	-
88	648	Blossom Bytes	-	Roadrunners	-
90	662	Roadrunners	-	Crunch	-
91	675	Roadrunners	-	Sens	-
93	685	Silver Knights	-	Roadrunners	-
97	710	Rams	-	Roadrunners	-
100	734	Roadrunners	-	Whalers	-
101	746	White Wolves	-	Roadrunners	-
104	770	Griffins	-	Roadrunners	-
106	783	Roadrunners	-	Gulls	-
108	802	Wolves	-	Roadrunners	-
109	809	Roadrunners	-	Redhawks	-
112	830	Roadrunners	-	Bills	-
114	841	Crunch	-	Roadrunners	-
117	864	Mountaineers	-	Roadrunners	-
119	877	Roadrunners	-	Moose	-
122	900	Octopus	-	Roadrunners	-
125	922	Roadrunners	-	White Wolves	-
126	931	Reign	-	Roadrunners	-
129	952	Roadrunners	-	Griffins	-
130	961	Roadrunners	-	Wolf Pack	-
131	970	Mountaineers	-	Roadrunners	-
134	986	Roadrunners	-	Griffins	-
136	1002	Phantoms	-	Roadrunners	-
138	1018	Roadrunners	-	Pens	-
139	1028	Roadrunners	-	Bears	-
141	1041	Grisards	-	Roadrunners	-
144	1063	Reign	-	Roadrunners	-
148	1087	Roadrunners	-	Bills	-
149	1098	Redhawks	-	Roadrunners	-
153	1124	Blood Miners	-	Roadrunners	-
155	1138	Roadrunners	-	Eagles	-
157	1153	Roadrunners	-	Admirals	-
158	1161	Redhawks	-	Roadrunners	-
163	1185	Roadrunners	-	Blood Miners	-
164	1190	Roadrunners	-	Saints	-
165	1200	Bills	-	Roadrunners	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
168	1219	Norsemen	-	Roadrunners	-
169	1222	Roadrunners	-	Blood Miners	-
172	1244	Roadrunners	-	Saints	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	3500	5000
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
39	0 - 0%	0$	0$	8500	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
41,366$	2,998,768$	2,998,768$	600,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
20,683$	41,366$	28	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	172	20,683$	3,557,476$

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

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

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

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

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

	Roadrunners
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0% \| PK%: 0% DG: Martin - Interims GM \| Morale : 99 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #17 vs Gorillas