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Centre de jeu
	Admirals 12-14-2, 26pts	5	FINAL	3	Blossom Bytes 25-3-2, 52pts

Team Stats
W1	Séquence	W1
4-9-2	Fiche domicile	12-2-1
8-5-0	Fiche domicile	13-1-1
4-4-2	Derniers 10 matchs	9-1-0
3.57	Buts par match	4.60
3.79	Buts contre par match	3.10
24.00%	Pourcentage en avantage numérique	31.06%
68.35%	Pourcentage en désavantage numérique	70.31%

Blossom Bytes
25-3-2, 52pts

FINAL

White Wolves
15-12-5, 35pts

Team Stats
W1	Séquence	L1
12-2-1	Fiche domicile	5-7-3
13-1-1	Fiche domicile	10-5-2
9-1-0	Derniers 10 matchs	5-3-2
4.60	Buts par match	3.72
3.10	Buts contre par match	3.22
31.06%	Pourcentage en avantage numérique	28.48%
70.31%	Pourcentage en désavantage numérique	74.51%

Bears
16-13-3, 35pts

Jour 70

Blossom Bytes
25-3-2, 52pts

Statistiques d’équipe
W3	Séquence	W1
6-6-3	Fiche domicile	12-2-1
10-7-0	Fiche visiteur	13-1-1
6-3-1	10 derniers matchs	9-1-0
3.53	Buts par match	4.60
3.38	Buts contre par match	4.60
33.08%	Pourcentage en avantage numérique	31.06%
74.31%	Pourcentage en désavantage numérique	70.31%

Titans
13-17-2, 28pts

Jour 74

Blossom Bytes
25-3-2, 52pts

Statistiques d’équipe
SOL1	Séquence	W1
6-7-2	Fiche domicile	12-2-1
7-10-0	Fiche visiteur	13-1-1
3-6-1	10 derniers matchs	9-1-0
3.28	Buts par match	4.60
3.50	Buts contre par match	4.60
26.28%	Pourcentage en avantage numérique	31.06%
69.05%	Pourcentage en désavantage numérique	70.31%

Mountaineers
18-9-4, 40pts

Jour 78

Blossom Bytes
25-3-2, 52pts

Statistiques d’équipe
W3	Séquence	W1
10-4-1	Fiche domicile	12-2-1
8-5-3	Fiche visiteur	13-1-1
6-4-0	10 derniers matchs	9-1-0
3.68	Buts par match	4.60
3.52	Buts contre par match	4.60
30.77%	Pourcentage en avantage numérique	31.06%
72.73%	Pourcentage en désavantage numérique	70.31%

Meneurs d'équipe
	Buts Nikita Grebenkin 16	Passes John Farinacci 24

	Points John Farinacci 38	Plus/Moins Ilya Protas 13

	Victoires Arvid Holm 18	Pourcentage d’arrêts Arvid Holm 0.905

Statistiques d’équipe
Buts pour 138 4.60 GFG	Tirs pour 1141 38.03 Avg	Pourcentage en avantage numérique 31.1% 50 GF	Début de zone offensive 38.8%
Buts contre 93 3.10 GAA	Tirs contre 971 32.37 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 70.3%% 38 GA	Début de la zone défensive 34.7%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Gerd
	Entraîneur	Adam Foote
	Division	Atlantic Division
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	8,000
	Assistance	4,623
	Billets de saison	800
Informations de la formation
	Équipe Pro	29
	Équipe Mineure	22
	Limite contact	51 / 65
	Espoirs	14

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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	John Farinacci	X	X	X		100.00	73	50	94	70	74	77	88	63	83	65	62	73	65	49	61	0	90	0	0	23	1	1,312,500$
2	Julien Gauthier		X	X		100.00	78	50	93	78	85	77	73	73	61	67	71	71	65	58	63	0	81	0	0	27	3	2,325,000$
3	Noel Gunler		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	43	58	0	93	0	0	23	2	1,312,500$
4	Martin Chromiak		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	43	58	0	98	0	0	22	2	866,250$
5	Jason Polin		X	X		100.00	60	50	93	67	75	75	83	62	61	62	63	67	65	50	59	0	98	0	0	25	2	682,500$
6	Nikita Nesterenko	X				100.00	69	50	88	70	74	77	92	69	61	70	69	70	65	41	56	0	79	0	0	23	2	682,500$
7	Vinzenz Rohrer	X	X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	41	56	0	89	0	0	20	1	975,000$
8	Hunter Haight	X	X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	41	56	0	91	0	0	20	1	1,250,000$
9	Michael Milne		X	X		100.00	73	50	88	67	70	75	89	62	61	62	63	71	65	41	56	0	92	0	0	22	1	825,000$
10	Nikita Grebenkin		X	X		100.00	65	50	87	69	79	75	88	65	61	65	64	69	65	40	55	0	96	0	1	21	2	650,000$
11	Gracyn Sawchyn (R)	X				100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	46	55	0	98	0	0	19	3	1,250,000$
12	Ilya Protas (R)	X	X			100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	42	55	0	91	0	0	18	3	975,000$
13	Lukas Cormier				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	53	61	0	80	0	0	22	1	1,023,750$
14	Sean Behrens				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	41	56	0	97	0	0	21	1	1,250,000$
15	Dylan Anhorn				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	41	56	0	85	0	0	25	2	682,500$
16	Cameron Allen				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	88	0	1	19	2	825,000$
17	Ty Gallagher (R)				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	55	0	91	0	0	21	2	750,000$
18	Ty Murchison (R)				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	48	55	0	87	0	0	21	2	700,000$
Rayé
1	Jens Looke		X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	63	70	0	78	0	0	27	1	1,783,180$
2	Ryder Korczak	X				100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	43	58	0	72	0	0	22	2	1,023,750$
3	Riley Duran	X	X	X		100.00	73	50	93	62	67	79	89	61	68	61	62	73	65	41	56	0	93	0	0	22	1	700,000$
4	Justin Robidas	X				100.00	62	50	94	71	66	78	93	64	71	65	63	67	65	41	56	0	84	0	0	21	1	825,000$
5	Dylan Wendt	X	X	X		100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	71	0	0	23	1	650,000$
6	Tyrel Bauer				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	42	57	0	93	0	0	22	2	787,500$
7	Connor Kelley				X	100.00	60	60	60	60	60	70	70	60	60	60	60	60	60	40	55	0	76	0	1	22	1	650,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	63	57	70	63	64	72	75	62	62	61	61	63	62	45	57	0	88	0

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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
1	Arvid Holm	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	56	64	0	90	0	0	26	2	1,466,625$
2	Hampton Slukynsky (R)	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	42	55	0	97	0	0	19	3	750,000$
Rayé
1	Isaiah Saville	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	50	59	0	84	0	0	24	1	866,250$
2	Harrison Meneghin (R)	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	46	55	0	84	0	0	20	3	650,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	60	70	70	60	60	60	60	60	60	60	60	49	58	0	89	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Adam Foote	80	76	68	79	61	66	1	CAN	54	3	600,000$

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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	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
1	John Farinacci	Blossom Bytes (SJS)	C/LW/RW	30	14	24	38	1	32	20	40	51	101	39	66	13.86%	11	592	19.74	4	16	20	14	113	1	2	3	4	85	2	0	58.32%	511	17	13	0	0	1.28	1	2	2	1	1	4	2	1
2	Nikita Grebenkin	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	30	16	16	32	-2	11	5	47	30	107	37	61	14.95%	12	485	16.19	10	9	19	28	114	0	0	0	0	1	1	1	48.48%	33	14	4	0	0	1.32	0	1	0	1	0	0	4	2
3	Julien Gauthier	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	22	12	18	30	5	17	15	21	28	116	39	55	10.34%	10	372	16.92	7	10	17	22	83	0	0	0	0	11	4	1	46.81%	47	21	7	0	0	1.61	2	2	0	2	1	2	2	2
4	Michael Milne	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	30	8	20	28	-2	29	15	39	21	64	24	42	12.50%	16	462	15.43	6	10	16	18	95	0	0	0	0	0	0	1	54.55%	33	14	3	0	0	1.21	1	1	0	3	0	0	1	1
5	Nikita Nesterenko	Blossom Bytes (SJS)	C	21	13	12	25	-1	15	15	26	30	88	9	55	14.77%	13	374	17.84	5	8	13	20	79	0	0	0	0	14	0	1	46.40%	375	11	5	0	0	1.33	1	1	0	2	1	3	1	0
6	Riley Duran	Blossom Bytes (SJS)	C/LW/RW	29	13	12	25	9	37	25	37	47	66	21	53	19.70%	20	451	15.55	5	2	7	8	42	2	1	3	4	82	1	1	54.84%	155	7	13	0	1	1.11	1	1	1	2	2	1	1	0
7	Ilya Protas	Blossom Bytes (SJS)	C/LW	29	11	12	23	13	87	45	65	28	62	13	38	17.74%	12	514	17.73	4	7	11	11	108	0	0	0	0	0	6	0	52.00%	50	10	9	0	0	0.89	0	0	2	4	3	1	1	1
8	Jason Polin	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	30	10	8	18	11	37	25	24	34	90	37	47	11.11%	14	475	15.84	0	0	0	0	0	2	0	2	10	86	2	0	29.17%	48	12	4	0	0	0.76	1	1	1	0	4	1	0	2
9	Hunter Haight	Blossom Bytes (SJS)	C/LW/RW	13	7	11	18	10	18	10	23	14	44	6	20	15.91%	6	200	15.42	1	5	6	5	43	0	0	0	0	0	2	1	37.50%	16	3	4	0	0	1.80	0	1	1	0	1	2	1	2
10	Justin Robidas	Blossom Bytes (SJS)	C	26	9	8	17	9	5	5	18	31	57	18	34	15.79%	5	334	12.88	0	1	1	1	14	0	2	2	2	55	1	2	52.97%	202	19	7	0	0	1.02	0	3	0	1	0	2	1	2
11	Lukas Cormier	Blossom Bytes (SJS)	D	19	0	14	14	10	30	20	41	19	24	5	5	0%	23	418	22.01	0	2	2	3	69	0	2	2	0	47	0	0	0%	0	3	15	0	0	0.67	0	0	1	3	0	0	2	0
12	Tyrel Bauer	Blossom Bytes (SJS)	D	28	4	10	14	12	93	45	55	65	56	18	26	7.14%	41	723	25.83	3	1	4	4	106	0	0	0	1	73	0	1	0%	0	15	19	0	0	0.39	0	1	2	2	5	0	0	1
13	Ty Murchison	Blossom Bytes (SJS)	D	27	2	12	14	8	85	55	60	35	38	15	9	5.26%	35	615	22.81	1	4	5	11	88	0	0	0	1	58	1	0	0%	0	10	17	0	0	0.45	0	0	4	2	5	0	0	1
14	Sean Behrens	Blossom Bytes (SJS)	D	29	2	10	12	6	97	55	42	29	35	9	13	5.71%	29	589	20.33	1	5	6	10	109	0	0	0	2	77	0	0	0%	0	7	17	0	0	0.41	0	0	4	3	4	1	0	0
15	Martin Chromiak	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	29	3	6	9	7	29	15	27	13	33	12	25	9.09%	6	260	8.98	0	0	0	0	5	0	0	0	0	0	0	1	50.00%	6	4	3	0	0	0.69	1	2	0	0	3	0	0	2
16	Cameron Allen	Blossom Bytes (SJS)	D	30	1	8	9	10	36	30	34	26	23	12	12	4.35%	23	494	16.49	1	1	2	2	20	0	0	0	2	49	0	0	0%	0	4	9	0	0	0.36	0	0	1	2	3	0	0	0
17	Gracyn Sawchyn	Blossom Bytes (SJS)	C	28	2	7	9	9	35	25	41	33	44	11	22	4.55%	10	329	11.78	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	54.07%	307	3	5	0	0	0.55	0	0	4	0	1	0	2	0
18	Noel Gunler	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	23	2	5	7	3	16	10	33	12	22	6	19	9.09%	7	226	9.83	1	0	1	1	8	0	0	0	0	2	0	0	80.00%	5	3	3	0	0	0.62	0	0	0	0	2	0	0	1
19	Dylan Anhorn	Blossom Bytes (SJS)	D	22	0	7	7	3	44	30	24	15	23	9	10	0%	22	411	18.70	0	4	4	4	53	0	0	0	2	36	0	0	0%	0	3	11	0	0	0.34	0	0	3	1	2	0	0	0
20	Vinzenz Rohrer	Blossom Bytes (SJS)	C/LW/RW	10	1	4	5	9	53	25	15	23	16	6	11	6.25%	2	148	14.89	0	0	0	1	3	0	0	0	1	24	0	0	46.11%	167	2	2	0	0	0.67	0	0	2	1	2	0	0	2
21	Ty Gallagher	Blossom Bytes (SJS)	D	21	1	2	3	7	84	30	23	19	22	9	2	4.55%	11	342	16.33	1	2	3	3	25	0	0	0	0	26	0	1	0%	0	5	14	0	0	0.18	0	0	2	2	2	0	1	0
22	Connor Kelley	Blossom Bytes (SJS)	D	4	2	0	2	1	0	0	4	1	4	1	2	50.00%	2	54	13.64	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0%	0	1	3	1	0	0.73	0	0	0	0	0	1	0	0
23	Jens Looke	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	7	1	0	1	1	10	10	4	2	6	1	4	16.67%	1	40	5.82	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	75.00%	8	0	1	0	0	0.49	0	0	1	1	0	0	0	1
24	Ryder Korczak	Blossom Bytes (SJS)	C	2	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0	0	0%	0	2	1.35	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100.00%	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				539	134	226	360	139	902	530	743	606	1141	357	631	11.74%	331	8921	16.55	50	87	137	166	1187	5	7	12	29	739	21	12	52.09%	1964	188	188	1	1	0.81	8	16	31	33	42	18	19	21

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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	A	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Arvid Holm	Blossom Bytes (SJS)	24	18	2	2	0.905	3.12	1289	2	1	67	705	408	3	0.813	16	22	6	2	2	0
2	Ales Stezka	Sharks	6	4	0	0	0.901	2.96	345	0	0	17	171	96	1	0	0	6	8	0	1	1
3	Hampton Slukynsky	Blossom Bytes (SJS)	4	3	1	0	0.905	2.81	192	0	0	9	95	45	0	0	0	2	15	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			34	25	3	2	0.904	3.05	1827	2	1	93	971	549	4		16	30	29	2	3	1

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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	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	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
Arvid Holm	Blossom Bytes (SJS)	G	26	1998-11-03	SWE	No	214 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	2	2025-09-08	False	False	Pro & Farm	1,466,625$	936,144$	146,662$	93,614$	No	1,466,625$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,466,625$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Cameron Allen	Blossom Bytes (SJS)	D	19	2005-01-07	CAN	No	194 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	825,000$	526,596$	82,500$	52,660$	No	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Connor Kelley	Blossom Bytes (SJS)	D	22	2002-01-30	USA	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	650,000$	414,894$	65,000$	41,489$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Dylan Anhorn	Blossom Bytes (SJS)	D	25	1999-01-21	CAN	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	2025-09-08	False	False	Pro & Farm	682,500$	435,638$	68,250$	43,564$	No	682,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	682,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Dylan Wendt	Blossom Bytes (SJS)	C/LW/RW	23	2001-01-09	USA	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-06-11	False	False	Pro & Farm	650,000$	414,894$	65,000$	41,489$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Gracyn Sawchyn	Blossom Bytes (SJS)	C	19	2005-01-19	CAN	Yes	154 Lbs	5 ft10	No	No	Prospect	No	No	3	2025-08-21	False	False	Pro & Farm	1,250,000$	797,872$	125,000$	79,787$	No	1,250,000$	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,250,000$	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Hampton Slukynsky	Blossom Bytes (SJS)	G	19	2005-07-02	USA	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	Prospect	No	No	3	2025-08-21	False	False	Pro & Farm	750,000$	478,723$	75,000$	47,872$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Harrison Meneghin	Blossom Bytes (SJS)	G	20	2004-09-13	CAN	Yes	174 Lbs	6 ft2	No	No	Draft	No	No	3	2025-08-21	False	False	Pro & Farm	650,000$	414,894$	65,000$	41,489$	No	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Hunter Haight	Blossom Bytes (SJS)	C/LW/RW	20	2004-04-04	CAN	No	180 Lbs	6 ft7	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,250,000$	797,872$	125,000$	79,787$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ilya Protas	Blossom Bytes (SJS)	C/LW	18	2006-07-18	BLR	Yes	201 Lbs	6 ft3	No	No	Draft	No	No	3	2025-08-21	False	False	Pro & Farm	975,000$	622,340$	97,500$	62,234$	No	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Isaiah Saville	Blossom Bytes (SJS)	G	24	2000-09-21	USA	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	866,250$	552,926$	86,625$	55,293$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jason Polin	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	25	1999-06-17	USA	No	198 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	2025-09-08	False	False	Pro & Farm	682,500$	435,638$	68,250$	43,564$	No	682,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	682,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jens Looke	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	27	1997-04-11	SWE	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,783,180$	1,138,200$	178,318$	113,820$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
John Farinacci	Blossom Bytes (SJS)	C/LW/RW	23	2001-02-14	USA	No	197 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,312,500$	837,766$	131,250$	83,777$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Julien Gauthier (contrat à 1 volet)	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	27	1997-10-15	CAN	No	226 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	3		False	False	Pro & Farm	2,325,000$	1,475,000$	2,325,000$	1,475,000$	No	2,325,000$	2,325,000$	-	-	-	-	-	-	-	2,325,000$	2,325,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Justin Robidas	Blossom Bytes (SJS)	C	21	2003-03-13	USA	No	176 Lbs	5 ft8	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	825,000$	526,596$	82,500$	52,660$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Lukas Cormier	Blossom Bytes (SJS)	D	22	2002-03-27	CAN	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,023,750$	653,457$	102,375$	65,346$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Martin Chromiak	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	22	2002-08-20	SVK	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	2025-09-08	False	False	Pro & Farm	866,250$	552,926$	86,625$	55,293$	No	866,250$	-	-	-	-	-	-	-	-	866,250$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Michael Milne	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	22	2002-09-21	CAN	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	825,000$	526,596$	82,500$	52,660$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Nikita Grebenkin	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	21	2003-05-02	RUS	No	210 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	650,000$	414,894$	65,000$	41,489$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Nikita Nesterenko	Blossom Bytes (SJS)	C	23	2001-09-10	USA	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	2025-09-08	False	False	Pro & Farm	682,500$	435,638$	68,250$	43,564$	No	682,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	682,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Noel Gunler	Blossom Bytes (SJS)	LW/RW	23	2001-10-07	SWE	No	176 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	2025-09-08	False	False	Pro & Farm	1,312,500$	837,766$	131,250$	83,777$	No	1,312,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,312,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Riley Duran	Blossom Bytes (SJS)	C/LW/RW	22	2002-01-25	USA	No	174 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	700,000$	446,809$	70,000$	44,681$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ryder Korczak	Blossom Bytes (SJS)	C	22	2002-09-23	CAN	No	172 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	2	2025-09-08	False	False	Pro & Farm	1,023,750$	653,457$	102,375$	65,346$	No	1,023,750$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,023,750$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Sean Behrens	Blossom Bytes (SJS)	D	21	2003-03-31	USA	No	177 Lbs	6 ft8	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,250,000$	797,872$	125,000$	79,787$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ty Gallagher	Blossom Bytes (SJS)	D	21	2003-03-06	USA	Yes	196 Lbs	5 ft10	No	No	Prospect	No	No	2	2025-08-21	False	False	Pro & Farm	750,000$	478,723$	75,000$	47,872$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Ty Murchison	Blossom Bytes (SJS)	D	21	2003-02-02	USA	Yes	205 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect	No	No	2	2025-08-21	False	False	Pro & Farm	700,000$	446,809$	70,000$	44,681$	No	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Tyrel Bauer	Blossom Bytes (SJS)	D	22	2002-05-23	CAN	No	207 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	2	2025-09-08	False	False	Pro & Farm	787,500$	502,660$	78,750$	50,266$	No	787,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	787,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Vinzenz Rohrer	Blossom Bytes (SJS)	C/LW/RW	20	2004-09-09	AUT	No	178 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	975,000$	622,340$	97,500$	62,234$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
29	22.07	190 Lbs	6 ft1	1.76	982,407$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Ilya Protas	Vinzenz Rohrer	Hunter Haight	28	1	2	2
2	Nikita Grebenkin	Nikita Nesterenko	Michael Milne	28	1	2	2
3	Julien Gauthier	Gracyn Sawchyn	Jason Polin	25	1	2	2
4	Noel Gunler	John Farinacci	Martin Chromiak	19	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Ty Gallagher	Dylan Anhorn	28	1	2	2
2	Ty Murchison	Sean Behrens	28	1	2	2
3	Lukas Cormier	Cameron Allen	25	1	2	2
4	Ty Murchison	Dylan Anhorn	19	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Ilya Protas	Nikita Nesterenko	Hunter Haight	50	1	2	2
2	Nikita Grebenkin	John Farinacci	Julien Gauthier	50	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Lukas Cormier	Ty Murchison	50	1	2	2
2	Ty Gallagher	Sean Behrens	50	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Vinzenz Rohrer	Jason Polin	50	1	2	2
2	Nikita Nesterenko	John Farinacci	50	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Ty Gallagher	Dylan Anhorn	50	1	2	2
2	Lukas Cormier	Sean Behrens	50	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Nikita Grebenkin	50	1	2	2	Ty Gallagher	Ty Murchison	50	1	2	2
2	Ilya Protas	50	1	2	2	Cameron Allen	Sean Behrens	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Gracyn Sawchyn	Hunter Haight	50	1	2	2
2	Vinzenz Rohrer	John Farinacci	50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Lukas Cormier	Ty Murchison	50	1	2	2
2	Ty Gallagher	Sean Behrens	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Gracyn Sawchyn	Hunter Haight	Julien Gauthier	Lukas Cormier	Dylan Anhorn

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Ilya Protas	Gracyn Sawchyn	Martin Chromiak	Sean Behrens	Ty Gallagher

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Ilya Protas, Jason Polin, Julien Gauthier	Ilya Protas, Hunter Haight	Julien Gauthier

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Lukas Cormier, Cameron Allen, Ty Murchison	Lukas Cormier	Cameron Allen, Ty Murchison

Tirs de pénalité
Julien Gauthier, Martin Chromiak, Hunter Haight, John Farinacci, Nikita Grebenkin

Gardien
#1 : Hampton Slukynsky, #2 : Arvid Holm

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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	Admirals	4	2	1	0	0	0	1	0	18	14	4	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	2	1	0	0	0	0	1	0	10	5	5	6	0.750	18	27	45	0	0	32	49	51	10	153	354	371	399	32	149	58	91	98	29	9	31.03%	13	3	76.92%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
2	Americans	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	5	8	0	0	32	49	51	10	39	354	371	399	32	29	10	33	33	1	0	0.00%	4	0	100.00%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
3	Bears	2	0	0	0	1	1	0	0	9	9	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0	1	1	0	0	9	9	0	3	0.750	9	17	26	0	0	32	49	51	10	61	354	371	399	32	62	19	41	53	8	3	37.50%	8	5	37.50%	1	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
4	Bulldogs	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	8	12	0	0	32	49	51	10	47	354	371	399	32	29	18	28	35	4	1	25.00%	4	3	25.00%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
5	Grisards	2	0	1	0	1	0	0	0	10	10	0	1	0	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	0.500	10	14	24	0	0	32	49	51	10	82	354	371	399	32	75	19	63	42	9	2	22.22%	10	3	70.00%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
6	Gulls	3	3	0	0	0	0	0	0	17	9	8	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	6	1.000	17	27	44	0	0	32	49	51	10	105	354	371	399	32	102	36	93	79	20	10	50.00%	14	3	78.57%	2	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
7	Octopus	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	8	13	0	0	32	49	51	10	39	354	371	399	32	36	15	47	25	3	0	0.00%	6	2	66.67%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
8	Penguins	3	2	0	0	0	1	0	0	14	12	2	2	1	0	0	0	1	0	0	9	9	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	5	0.833	14	26	40	0	0	32	49	51	10	106	354	371	399	32	106	39	71	77	16	2	12.50%	13	5	61.54%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
9	Rams	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	8	13	0	0	32	49	51	10	51	354	371	399	32	27	10	21	22	8	4	50.00%	3	2	33.33%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
10	Senators	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	4	1.000	8	13	21	0	0	32	49	51	10	56	354	371	399	32	67	15	33	48	13	2	15.38%	9	1	88.89%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
11	Silver Knights	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	8	13	0	0	32	49	51	10	35	354	371	399	32	30	9	35	21	5	2	40.00%	5	1	80.00%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
12	Titans	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	3	5	8	0	0	32	49	51	10	35	354	371	399	32	30	8	8	21	3	1	33.33%	4	1	75.00%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
13	Whalers	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	32	49	51	10	37	354	371	399	32	32	5	6	25	5	2	40.00%	3	0	100.00%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
14	White Wolves	2	1	0	0	0	0	1	0	6	4	2	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	6	10	16	0	0	32	49	51	10	82	354	371	399	32	58	23	34	54	10	3	30.00%	7	2	71.43%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
15	Wolf Pack	2	1	0	0	0	0	1	0	8	3	5	2	1	0	0	0	0	1	0	8	3	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	8	13	21	0	1	32	49	51	10	89	354	371	399	32	45	18	49	35	10	4	40.00%	7	0	100.00%	0	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
16	Wolves	3	2	0	0	0	0	1	0	20	13	7	2	1	0	0	0	0	1	0	12	10	2	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	6	1.000	20	31	51	0	0	32	49	51	10	124	354	371	399	32	94	29	251	75	17	5	29.41%	18	7	61.11%	2	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
	Total	30	19	3	0	2	2	4	0	138	93	45	15	9	2	0	0	1	3	0	68	50	18	15	10	1	0	2	1	1	0	70	43	27	52	0.867	138	226	364	0	1	32	49	51	10	1141	354	371	399	32	971	331	904	743	161	50	31.06%	128	38	70.31%	5	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
	_Since Last GM Reset	30	19	3	0	2	2	4	0	138	93	45	15	9	2	0	0	1	3	0	68	50	18	15	10	1	0	2	1	1	0	70	43	27	52	0.867	138	226	364	0	1	32	49	51	10	1141	354	371	399	32	971	331	904	743	161	50	31.06%	128	38	70.31%	5	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
	_Vs Conference	25	15	3	0	2	2	3	0	118	83	35	12	7	2	0	0	1	2	0	55	45	10	13	8	1	0	2	1	1	0	63	38	25	42	0.840	118	192	310	0	1	32	49	51	10	938	354	371	399	32	818	266	760	608	139	44	31.65%	106	30	71.70%	5	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284
	_Vs Division	7	9	2	0	1	2	2	0	36	21	15	4	4	1	0	0	1	1	0	19	14	5	3	5	1	0	1	1	1	0	17	7	10	26	1.857	36	57	93	0	0	32	49	51	10	270	354	371	399	32	217	64	338	178	39	11	28.21%	34	10	70.59%	2	398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%	648	342	597	301	583	284

			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
30	52	W1	138	226	364	1141	971	331	904	743	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
30	19	3	2	2	4	0	138	93

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
15	9	2	0	1	3	0	68	50

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
15	10	1	2	1	1	0	70	43

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
9	1	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
161	50	31.06%	128	38	70.31%	5

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
354	371	399	32	32	49	51	10

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
398	762	52.23%	352	681	51.69%	273	521	52.40%

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
648	342	597	301	583	284

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Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	2	Blossom Bytes	7	Admirals	3	W			Sommaire du match
4	30	Wolf Pack	0	Blossom Bytes	4	W			Sommaire du match
5	36	Blossom Bytes	4	Senators	1	W			Sommaire du match
8	56	Admirals	4	Blossom Bytes	5	W			Sommaire du match
10	71	Blossom Bytes	3	Titans	4	L			Sommaire du match
12	86	Grisards	7	Blossom Bytes	6	L			Sommaire du match
13	95	Blossom Bytes	8	Gulls	3	W			Sommaire du match
15	109	Blossom Bytes	5	Bears	6	L	X		Sommaire du match
17	125	Penguins	5	Blossom Bytes	4	L	X		Sommaire du match
18	134	Blossom Bytes	5	Rams	3	W			Sommaire du match
21	159	Wolves	3	Blossom Bytes	4	W	X	X	Sommaire du match
23	168	Blossom Bytes	4	Gulls	3	W			Sommaire du match
26	184	Penguins	4	Blossom Bytes	5	W			Sommaire du match
29	211	Blossom Bytes	4	Bears	3	W	X		Sommaire du match
31	220	Gulls	3	Blossom Bytes	5	W			Sommaire du match
35	246	Wolf Pack	3	Blossom Bytes	4	W	X	X	Sommaire du match
38	267	Americans	2	Blossom Bytes	3	W			Sommaire du match
40	280	Blossom Bytes	4	Grisards	3	W	X		Sommaire du match
43	303	Wolves	7	Blossom Bytes	8	W			Sommaire du match
45	313	Blossom Bytes	8	Wolves	3	W			Sommaire du match
47	325	Blossom Bytes	3	Admirals	2	W	X	X	Sommaire du match
49	339	Senators	2	Blossom Bytes	4	W			Sommaire du match
51	360	Blossom Bytes	3	Whalers	1	W			Sommaire du match
53	370	Octopus	2	Blossom Bytes	5	W			Sommaire du match
56	396	Silver Knights	1	Blossom Bytes	5	W			Sommaire du match
57	410	Blossom Bytes	4	Bulldogs	3	W			Sommaire du match
60	427	White Wolves	2	Blossom Bytes	3	W	X	X	Sommaire du match
62	445	Blossom Bytes	5	Penguins	3	W			Sommaire du match
65	461	Admirals	5	Blossom Bytes	3	L			Sommaire du match
68	478	Blossom Bytes	3	White Wolves	2	W			Sommaire du match
70	493	Bears	-	Blossom Bytes	-
74	519	Titans	-	Blossom Bytes	-
78	549	Mountaineers	-	Blossom Bytes	-
80	567	Blossom Bytes	-	Blood Miners	-
83	582	Bulldogs	-	Blossom Bytes	-
85	601	Blossom Bytes	-	Moose	-
87	613	Phantoms	-	Blossom Bytes	-
90	635	Blossom Bytes	-	Moose	-
91	644	Wolf Pack	-	Blossom Bytes	-
94	667	Blossom Bytes	-	Titans	-
95	675	Blossom Bytes	-	Gulls	-
97	684	Moose	-	Blossom Bytes	-
100	707	Saints	-	Blossom Bytes	-
102	726	Blossom Bytes	-	Phantoms	-
104	740	Phantoms	-	Blossom Bytes	-
106	753	Blossom Bytes	-	Roadrunners	-
108	766	Blossom Bytes	-	Penguins	-
110	776	Bears	-	Blossom Bytes	-
112	793	Blossom Bytes	-	Senators	-
114	804	Blossom Bytes	-	Reign	-
115	816	Gulls	-	Blossom Bytes	-
119	842	Blossom Bytes	-	Eagles	-
120	848	Griffins	-	Blossom Bytes	-
122	870	Blossom Bytes	-	Bills	-
124	878	Grisards	-	Blossom Bytes	-
127	906	Titans	-	Blossom Bytes	-
129	920	Blossom Bytes	-	Titans	-
131	937	Blossom Bytes	-	Rams	-
132	943	Penguins	-	Blossom Bytes	-
136	969	Blossom Bytes	-	Rams	-
137	975	Rocket	-	Blossom Bytes	-
140	1000	Gorillas	-	Blossom Bytes	-
142	1014	Blossom Bytes	-	Crunch	-
143	1023	Blossom Bytes	-	Bears	-
145	1038	Norsemen	-	Blossom Bytes	-
148	1061	Blossom Bytes	-	Admirals	-
149	1069	Gorillas	-	Blossom Bytes	-
153	1096	Grisards	-	Blossom Bytes	-
155	1109	Blossom Bytes	-	Crunch	-
157	1128	Redhawks	-	Blossom Bytes	-
158	1136	Blossom Bytes	-	Wolf Pack	-
162	1159	Whalers	-	Blossom Bytes	-
163	1168	Blossom Bytes	-	Americans	-
166	1191	Admirals	-	Blossom Bytes	-
167	1197	Blossom Bytes	-	Senators	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
169	1214	Blossom Bytes	-	Americans	-
172	1227	Blossom Bytes	-	Norsemen	-
174	1238	Whalers	-	Blossom Bytes	-
178	1261	Rams	-	Blossom Bytes	-
181	1280	Blossom Bytes	-	Wolf Pack	-
183	1292	Blossom Bytes	-	Norsemen	-
186	1306	Rams	-	Blossom Bytes	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2500	5500
Prix des billets	45	25
Assistance	25,970	43,379
Assistance PCT	69.25%	52.58%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
26	4623 - 57.79%	180,250$	2,703,750$	8000	110

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,157,032$	2,616,481$	2,616,481$	600,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
17,109$	1,157,032$	28	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
4,686,500$	120	17,109$	2,053,080$

Blossom Bytes 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

Blossom Bytes 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

Blossom Bytes 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

Blossom Bytes 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

Blossom Bytes 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

	Blossom Bytes
	GP: 30 \| W: 25 \| L: 3 \| OTL: 2 \| P: 52 GF: 138 \| GA: 93 \| PP%: 31.06% \| PK%: 70.31% DG: Gerd \| Morale : 99 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #493 vs Bears