New Jersey Devils
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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Kimberley Dynamiters 15-13-3, 33pts	4	Sommaire du match	3	Bobcaygeon Bullets 17-11-3, 37pts

Team Stats
L1	Séquence	L1
8-5-3	Fiche domicile	10-4-2
7-8-0	Fiche domicile	7-7-1
7-2-1	Derniers 10 matchs	6-3-1
3.81	Buts par match	4.10
3.97	Buts contre par match	3.13
17.14%	Pourcentage en avantage numérique	23.65%
79.26%	Pourcentage en désavantage numérique	87.86%

Tucson Roadrunners
14-16-2, 30pts

Sommaire du match

Kimberley Dynamiters
15-13-3, 33pts

Team Stats
W1	Séquence	L1
7-7-1	Fiche domicile	8-5-3
7-9-1	Fiche domicile	7-8-0
4-6-0	Derniers 10 matchs	7-2-1
3.72	Buts par match	3.81
4.13	Buts contre par match	3.97
22.14%	Pourcentage en avantage numérique	17.14%
80.42%	Pourcentage en désavantage numérique	79.26%

Kimberley Dynamiters
15-13-3, 33pts

Jour 72

Kitchener Rangers
15-14-1, 31pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
8-5-3	Fiche domicile	8-7-1
7-8-0	Fiche visiteur	7-7-0
7-2-1	10 derniers matchs	6-4-0
3.81	Buts par match	3.60
3.97	Buts contre par match	3.60
17.14%	Pourcentage en avantage numérique	22.79%
79.26%	Pourcentage en désavantage numérique	85.40%

Ontario Reign
21-11-1, 43pts

Jour 73

Kimberley Dynamiters
15-13-3, 33pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
10-5-0	Fiche domicile	8-5-3
11-6-1	Fiche visiteur	7-8-0
6-3-1	10 derniers matchs	7-2-1
3.27	Buts par match	3.81
2.70	Buts contre par match	3.81
21.23%	Pourcentage en avantage numérique	17.14%
86.47%	Pourcentage en désavantage numérique	79.26%

Kimberley Dynamiters
15-13-3, 33pts

Jour 76

Palm Springs Navigators
14-12-2, 30pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W4
8-5-3	Fiche domicile	8-6-2
7-8-0	Fiche visiteur	6-6-0
7-2-1	10 derniers matchs	7-2-1
3.81	Buts par match	4.43
3.97	Buts contre par match	4.43
17.14%	Pourcentage en avantage numérique	16.26%
79.26%	Pourcentage en désavantage numérique	74.63%

Meneurs d'équipe
	Buts Riley Tufte 24	Passes Simon Lundmark 21

	Points Riley Tufte 37	Plus/Moins Riley Tufte 7

Statistiques d’équipe
Buts pour 118 3.81 GFG	Tirs pour 1403 45.26 Avg	Pourcentage en avantage numérique 17.1% 24 GF	Début de zone offensive 41.8%
Buts contre 123 3.97 GAA	Tirs contre 1265 40.81 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 79.3%% 28 GA	Début de la zone défensive 40.9%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Colin McBain
	Division	Pacific Division
	Conférence	Western Conference
	Capitaine	Kyle MacLean
	Assistant #1	Simon Lundmark
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	9
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	29 / 60
	Espoirs	12
Historique d'équipe
	Saison actuelle	15-13-3 (33PTS)
	Historique	101-74-11 (0.543%)
	Apparitions en séries éliminatoires	2
	Historique en séries éliminatoires (W-L)	7 - 9 (0.438%)
	Coupe Stanley	0

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Kyle MacLean (C)	X				100.00	73	42	92	76	74	52	82	60	79	64	63	71	56	57	58	0	50	66	0	26	1	800,000$
2	Riley Tufte		X			100.00	59	61	69	65	90	70	67	65	58	64	65	69	60	64	59	0	50	66	0	27	1	950,000$
3	William Dufour	X				100.00	57	57	68	61	76	68	67	61	57	60	60	63	56	57	54	0	50	62	0	23	1	775,000$
4	Alexander Campbell		X			100.00	56	56	72	57	62	60	59	57	72	57	57	63	56	59	55	0	50	59	0	24	1	875,000$
5	Lukas Svejkovsky			X		100.00	57	56	72	56	63	57	57	56	57	56	56	61	56	59	55	0	50	57	0	23	1	825,000$
6	Antti Saarela	X				100.00	56	56	56	56	56	56	56	56	56	56	56	56	56	54	54	0	50	56	0	24	1	825,000$
Rayé
1	Simon Lundmark (A)				X	94.76	56	57	69	59	72	70	68	59	42	59	58	64	56	61	56	0	50	61	0	24	1	925,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.25	59	55	71	61	70	62	65	59	60	59	59	64	57	59	56	0	50	61

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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	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Erik Portillo	100.00	70	69	69	76	70	60	68	68	63	70	62	65	57	0	50	68	0	24	1	875,000$
2	Zach Sawchenko	100.00	66	71	71	60	70	62	70	70	65	70	69	70	61	0	50	67	0	27	2	800,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	68	70	70	68	70	61	69	69	64	70	66	68	59	0	50	68

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

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FT	S1	S2	S3
1	Riley Tufte	Kimberley Dynamiters (NJ )	LW	30	24	13	37	7	24	0	76	72	160	46	121	15.00%	11	452	15.10	6	6	12	37	98	0	0	2	2	57.50%	40	1	1	1.63	0	3	0	5	11	3
2	Simon Lundmark	Kimberley Dynamiters (NJ )	D	31	8	21	29	-7	40	0	87	49	91	30	54	8.79%	68	621	20.04	4	5	9	52	89	1	54	0	1	0%	0	0	0	0.93	1	3	0	5	3	4
3	Antti Saarela	Kimberley Dynamiters (NJ )	C	31	7	12	19	-2	29	5	58	99	89	17	57	7.87%	6	422	13.64	0	0	0	0	0	1	79	2	0	52.11%	687	0	0	0.90	1	3	1	3	2	5
4	Lukas Svejkovsky	Kimberley Dynamiters (NJ )	RW	31	4	3	7	-3	8	0	17	18	49	8	32	8.16%	5	180	5.84	0	0	0	0	0	0	8	1	0	50.00%	30	0	0	0.77	0	1	0	1	1	2
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				123	43	49	92	-5	101	5	238	238	389	101	264	11.05%	90	1677	13.64	10	11	21	89	187	2	143	5	3	52.31%	757	1	1	1.10	2	10	1	14	17	14

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Alexander Campbell	Kimberley Dynamiters (NJ )	LW	24	2001-02-27	CAN	No	176 Lbs	5 ft10	No	No	Prospect		No	No	1	2024-06-19	False	False	Pro & Farm	875,000$	553,856$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Antti Saarela	Kimberley Dynamiters (NJ )	C	24	2001-06-27	FIN	No	183 Lbs	5 ft11	No	No	Prospect		No	No	1	2024-06-19	False	False	Pro & Farm	825,000$	522,207$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Erik Portillo	Kimberley Dynamiters (NJ )	G	24	2000-09-03	SWE	No	218 Lbs	6 ft6	No	No	Prospect		No	No	1	2024-06-19	False	False	Pro & Farm	875,000$	553,856$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Kyle MacLean	Kimberley Dynamiters (NJ )	C	26	1999-04-29	USA	No	193 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2024-08-18	No	No	1	2024-08-11	False	False	Pro & Farm	800,000$	506,383$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Lukas Svejkovsky	Kimberley Dynamiters (NJ )	RW	23	2001-11-28	USA	No	174 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	825,000$	522,207$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Riley Tufte	Kimberley Dynamiters (NJ )	LW	27	1998-04-10	USA	No	228 Lbs	6 ft5	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-09-10	False	False	Pro & Farm	950,000$	601,330$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Simon Lundmark (sur la masse salariale)	Kimberley Dynamiters (NJ )	D	24	2000-10-08	SWE	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	1	2024-09-10	False	False	Pro & Farm	925,000$	585,505$	0$	0$	Yes	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
William Dufour	Kimberley Dynamiters (NJ )	C	23	2002-01-28	CAN	No	212 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	775,000$	490,559$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Zach Sawchenko	Kimberley Dynamiters (NJ )	G	27	1997-12-30	CAN	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-09-23	False	False	Pro & Farm	800,000$	506,383$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
9	24.67	197 Lbs	6 ft1	1.11	850,000$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				35	1	2	2
2				25	1	2	2
3		Antti Saarela		25	1	2	2
4			Lukas Svejkovsky	15	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2			35	1	2	2
3			25	1	2	2
4			0	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				50	0	0	5
2				50	0	0	5

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			50	0	1	4
2			50	0	1	4

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			50	0	5	0
2	Antti Saarela		50	0	5	0

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			50	0	5	0
2			50	0	5	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2			60	1	2	2
2	Antti Saarela	40	1	2	2			40	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
, ,	, Antti Saarela	Lukas Svejkovsky

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, , , , Antti Saarela

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
1	Bobcaygeon Bullets	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	2	1.000	4	6	10	0	0	59	30	26	4	53	465	443	472	35	43	11	10	26	7	2	28.57%	4	0	100.00%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
2	Colorado Eagles	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	59	30	26	4	42	465	443	472	35	25	11	4	24	4	0	0.00%	2	0	100.00%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
3	Flint Michigan Tropics	3	2	1	0	0	0	0	0	13	10	3	2	2	0	0	0	0	0	0	10	6	4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	4	0.667	13	26	39	0	0	59	30	26	4	99	465	443	472	35	124	40	30	61	13	3	23.08%	14	1	92.86%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
4	Grand Rapids Griffins	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	12	18	0	0	59	30	26	4	39	465	443	472	35	30	16	12	18	3	0	0.00%	6	0	100.00%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
5	Hamilton Bulldogs	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.500	8	15	23	0	0	59	30	26	4	108	465	443	472	35	107	24	22	64	8	0	0.00%	10	1	90.00%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
6	Hartford Wolf Pack	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	4	8	12	0	0	59	30	26	4	68	465	443	472	35	45	12	11	21	7	0	0.00%	3	2	33.33%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
7	Henderson Silver Knights	2	1	0	0	0	0	1	0	13	10	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	0	0	0	0	1	0	7	6	1	4	1.000	13	24	37	0	0	59	30	26	4	120	465	443	472	35	95	29	14	51	5	2	40.00%	6	1	83.33%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
8	Manitoba Moose	1	0	0	0	1	0	0	0	7	6	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	7	6	1	2	1.000	7	14	21	0	0	59	30	26	4	53	465	443	472	35	53	13	12	25	8	2	25.00%	6	2	66.67%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
9	Ontario Reign	2	1	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	5	10	15	1	0	59	30	26	4	78	465	443	472	35	88	20	23	45	10	1	10.00%	8	1	87.50%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
10	Palm Springs Navigators	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	1.000	6	11	17	0	0	59	30	26	4	49	465	443	472	35	38	17	4	22	9	2	22.22%	3	0	100.00%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
11	Prince George Cougars	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0.500	8	15	23	0	0	59	30	26	4	89	465	443	472	35	86	26	24	59	7	1	14.29%	12	3	75.00%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
12	Rhode Island Red Army	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	2	0.500	9	17	26	0	0	59	30	26	4	114	465	443	472	35	71	16	18	52	13	3	23.08%	7	3	57.14%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
13	San Diego Gulls	2	0	1	0	0	0	0	1	6	10	-4	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0.250	6	10	16	0	0	59	30	26	4	69	465	443	472	35	83	14	22	40	8	2	25.00%	10	3	70.00%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
14	Texas Stars	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	5	8	0	0	59	30	26	4	42	465	443	472	35	30	11	6	28	3	0	0.00%	2	0	100.00%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
15	Tucson Roadrunners	3	0	3	0	0	0	0	0	7	12	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0.000	7	12	19	0	0	59	30	26	4	123	465	443	472	35	133	36	32	81	12	2	16.67%	16	4	75.00%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
16	Vancouver Millionaires	2	0	2	0	0	0	0	0	3	8	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	3	6	9	0	0	59	30	26	4	68	465	443	472	35	62	17	16	40	10	0	0.00%	9	2	77.78%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
17	Victoria Grizzlies	2	0	1	0	0	1	0	0	5	11	-6	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	1	0.250	5	10	15	0	0	59	30	26	4	107	465	443	472	35	92	19	14	56	9	4	44.44%	7	4	42.86%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
18	Wilkes Scranton Penguins	2	2	0	0	0	0	0	0	8	5	3	2	2	0	0	0	0	0	0	8	5	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	8	15	23	0	0	59	30	26	4	82	465	443	472	35	60	25	22	42	4	0	0.00%	10	1	90.00%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
	Total	31	12	13	0	1	2	2	1	118	123	-5	16	8	5	0	0	2	0	1	62	56	6	15	4	8	0	1	0	2	0	56	67	-11	33	0.532	118	221	339	1	0	59	30	26	4	1403	465	443	472	35	1265	357	296	755	140	24	17.14%	135	28	79.26%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
	_Since Last GM Reset	31	12	13	0	1	2	2	1	118	123	-5	16	8	5	0	0	2	0	1	62	56	6	15	4	8	0	1	0	2	0	56	67	-11	33	0.532	118	221	339	1	0	59	30	26	4	1403	465	443	472	35	1265	357	296	755	140	24	17.14%	135	28	79.26%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
	_Vs Conference	22	7	11	0	1	1	1	1	79	91	-12	10	4	4	0	0	1	0	1	34	36	-2	12	3	7	0	1	0	1	0	45	55	-10	20	0.455	79	148	227	1	0	59	30	26	4	939	465	443	472	35	909	253	201	532	98	19	19.39%	95	21	77.89%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
	_Vs Division	14	3	9	0	0	1	0	1	55	57	-2	7	1	4	0	0	1	0	1	28	25	3	7	2	5	0	0	0	0	0	27	32	-5	8	0.286	55	104	159	1	0	59	30	26	4	597	465	443	472	35	561	153	127	311	68	13	19.12%	57	11	80.70%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173

			Total pour les joueurs
Matchs joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs pour	Tirs contre	Tirs bloqués	Minutes de pénalités	Mises en échec	Buts en filet désert	Blanchissages
31	33	L1	118	221	339	1403	1265	357	296	755	1	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
31	12	13	1	2	2	1	118	123

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
16	8	5	0	2	0	1	62	56

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
15	4	8	1	0	2	0	56	67

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	2	0	1	0	0

Tentatives en avantage numérique	Buts en avantage numérique	% en avantage numérique	Tentatives en désavantage numérique	Buts contre en désavantage numérique	% en désavantage numérique	Buts pour en désavantage numérique
140	24	17.14%	135	28	79.26%	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
465	443	472	35	59	30	26	4

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
592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%

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
716	507	803	225	364	173

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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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	1	Victoria Grizzlies	4	Kimberley Dynamiters	3	L	X		Sommaire du match
4	26	Kimberley Dynamiters	3	Rhode Island Red Army	6	L			Sommaire du match
7	46	Vancouver Millionaires	3	Kimberley Dynamiters	0	L			Sommaire du match
10	67	Tucson Roadrunners	2	Kimberley Dynamiters	1	L			Sommaire du match
12	83	Kimberley Dynamiters	3	Ontario Reign	2	W			Sommaire du match
14	101	Ontario Reign	4	Kimberley Dynamiters	2	L			Sommaire du match
18	127	Kimberley Dynamiters	3	Vancouver Millionaires	5	L			Sommaire du match
19	135	Wilkes Scranton Penguins	3	Kimberley Dynamiters	5	W			Sommaire du match
22	160	Kimberley Dynamiters	2	Victoria Grizzlies	7	L			Sommaire du match
23	166	Prince George Cougars	4	Kimberley Dynamiters	6	W			Sommaire du match
26	192	Flint Michigan Tropics	3	Kimberley Dynamiters	5	W			Sommaire du match
27	200	Kimberley Dynamiters	2	Prince George Cougars	5	L			Sommaire du match
30	217	Kimberley Dynamiters	4	Tucson Roadrunners	6	L			Sommaire du match
31	226	Kimberley Dynamiters	2	San Diego Gulls	5	L			Sommaire du match
33	240	San Diego Gulls	5	Kimberley Dynamiters	4	L	X	X	Sommaire du match
36	260	Henderson Silver Knights	4	Kimberley Dynamiters	6	W			Sommaire du match
39	281	Kimberley Dynamiters	4	Hamilton Bulldogs	3	W			Sommaire du match
41	294	Hamilton Bulldogs	5	Kimberley Dynamiters	4	L			Sommaire du match
43	316	Kimberley Dynamiters	3	Texas Stars	1	W			Sommaire du match
45	325	Wilkes Scranton Penguins	2	Kimberley Dynamiters	3	W			Sommaire du match
47	344	Kimberley Dynamiters	3	Flint Michigan Tropics	4	L			Sommaire du match
49	353	Kimberley Dynamiters	6	Palm Springs Navigators	4	W			Sommaire du match
51	367	Hartford Wolf Pack	5	Kimberley Dynamiters	4	L	X		Sommaire du match
54	388	Kimberley Dynamiters	3	Colorado Eagles	4	L			Sommaire du match
55	399	Grand Rapids Griffins	2	Kimberley Dynamiters	6	W			Sommaire du match
58	419	Kimberley Dynamiters	7	Henderson Silver Knights	6	W	X	X	Sommaire du match
60	431	Flint Michigan Tropics	3	Kimberley Dynamiters	5	W			Sommaire du match
63	457	Rhode Island Red Army	3	Kimberley Dynamiters	6	W			Sommaire du match
65	469	Kimberley Dynamiters	7	Manitoba Moose	6	W	X		Sommaire du match
67	485	Kimberley Dynamiters	4	Bobcaygeon Bullets	3	W	X	X	Sommaire du match
69	495	Tucson Roadrunners	4	Kimberley Dynamiters	2	L			Sommaire du match
72	517	Kimberley Dynamiters	-	Kitchener Rangers	-
73	525	Ontario Reign	-	Kimberley Dynamiters	-
76	545	Kimberley Dynamiters	-	Palm Springs Navigators	-
78	559	Kimberley Dynamiters	-	Charlotte Checkers	-
79	566	Manitoba Moose	-	Kimberley Dynamiters	-
82	592	Cincinnati Cyclones	-	Kimberley Dynamiters	-
84	607	Kimberley Dynamiters	-	Victoria Grizzlies	-
86	621	Bridgeport Islanders	-	Kimberley Dynamiters	-
88	633	Kimberley Dynamiters	-	Cairo Fighting Ice Camels	-
90	651	Stouffville Clippers	-	Kimberley Dynamiters	-
93	674	Kimberley Dynamiters	-	Cincinnati Cyclones	-
95	685	Victoria Grizzlies	-	Kimberley Dynamiters	-
97	698	Kimberley Dynamiters	-	Saskatchewan Snatchsniffers	-
99	716	Charlestown Chiefs	-	Kimberley Dynamiters	-
101	732	Kimberley Dynamiters	-	Ontario Reign	-
103	744	Kimberley Dynamiters	-	Iowa Wild	-
105	755	Iowa Wild	-	Kimberley Dynamiters	-
107	771	Kimberley Dynamiters	-	San Diego Gulls	-
108	786	Saskatchewan Snatchsniffers	-	Kimberley Dynamiters	-
112	811	Cairo Fighting Ice Camels	-	Kimberley Dynamiters	-
114	822	Kimberley Dynamiters	-	Tucson Roadrunners	-
116	839	Kimberley Dynamiters	-	Prince George Cougars	-
117	849	Texas Stars	-	Kimberley Dynamiters	-
121	876	Vancouver Millionaires	-	Kimberley Dynamiters	-
125	902	Kimberley Dynamiters	-	Owen Sound Platers	-
126	910	San Diego Gulls	-	Kimberley Dynamiters	-
129	935	Kimberley Dynamiters	-	Owen Sound Platers	-
130	943	Lehigh Valley Phantoms	-	Kimberley Dynamiters	-
134	969	Syracuse Crunch	-	Kimberley Dynamiters	-
136	979	Kimberley Dynamiters	-	Syracuse Crunch	-
139	1001	Charlotte Checkers	-	Kimberley Dynamiters	-
141	1016	Kimberley Dynamiters	-	Charlestown Chiefs	-
143	1031	Newfoundland Regiment	-	Kimberley Dynamiters	-
146	1045	Kimberley Dynamiters	-	Lehigh Valley Phantoms	-
148	1063	Owen Sound Platers	-	Kimberley Dynamiters	-
150	1073	Kimberley Dynamiters	-	Wilkes Scranton Penguins	-
152	1087	Kimberley Dynamiters	-	Stouffville Clippers	-
154	1102	Colorado Eagles	-	Kimberley Dynamiters	-
156	1114	Kimberley Dynamiters	-	Grand Rapids Griffins	-
158	1129	Kimberley Dynamiters	-	Vancouver Millionaires	-
159	1140	Henderson Silver Knights	-	Kimberley Dynamiters	-
161	1151	Kimberley Dynamiters	-	Bridgeport Islanders	-
163	1168	Kimberley Dynamiters	-	Newfoundland Regiment	-
165	1177	Palm Springs Navigators	-	Kimberley Dynamiters	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
168	1201	Kitchener Rangers	-	Kimberley Dynamiters	-
171	1219	Kimberley Dynamiters	-	Rhode Island Red Army	-
173	1236	Palm Springs Navigators	-	Kimberley Dynamiters	-
175	1244	Kimberley Dynamiters	-	Hartford Wolf Pack	-
176	1253	Kimberley Dynamiters	-	Rhode Island Red Army	-
180	1280	Prince George Cougars	-	Kimberley Dynamiters	-
184	1302	Bobcaygeon Bullets	-	Kimberley Dynamiters	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
25	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
304,035$	672,500$	672,500$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	304,035$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	119	3,577$	425,663$

Kimberley Dynamiters 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	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS
1	Riley Tufte	112	64	61	125	4	93	263	244	543	11.79%	41	1826	16.31	23	23	46	153	0	0	1	7	5	55.92%	3	1.37	1	12
2	Kyle MacLean	76	27	69	96	8	60	145	209	318	8.49%	18	1392	18.32	8	31	39	60	0	0	0	4	2	58.38%	0	1.38	2	11
3	Jacob Larsson	152	14	64	78	13	136	296	146	146	9.59%	165	2408	15.85	8	13	21	58	0	0	1	0	3	0%	0	0.65	0	1
4	Simon Lundmark	97	22	46	68	-11	106	208	135	201	10.95%	176	1920	19.80	13	11	24	105	0	0	1	2	3	25.00%	0	0.71	1	4
5	Antti Saarela	103	26	42	68	15	85	152	299	296	8.78%	38	1461	14.19	0	1	1	7	2	2	9	5	0	51.22%	0	0.93	2	7

Kimberley Dynamiters 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	A	EG	PS %	PSA
1	Michael Houser	30	18	9	3	0.907	3.32	1828	2	0	101	1085	0	0	0.538	13
2	Kevin Mandolese	40	18	17	5	0.902	3.54	2424	6	1	143	1463	0	1	0.875	16
3	Erik Portillo	16	12	2	1	0.922	3.13	938	0	1	49	626	0	0	1.000	3
4	Aaron Dell	20	10	10	0	0.890	3.78	1207	2	1	76	689	2	0	0.889	9
5	Keith Kinkaid	12	6	5	1	0.910	3.47	727	0	0	42	469	0	1	1.000	4

Kimberley Dynamiters Statistiques de l'Équipe de Carrière

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	Total											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
Saison régulière
2023	82	35	31	0	1	6	6	3	294	291	3	41	17	16	0	1	4	1	2	143	146	-3	41	18	15	0	0	2	5	1	151	145	6	93	294	528	822	2	1	104	111	72	12	2963	960	975	977	85	3019	890	1044	2101	359	74	20.61%	424	88	79.25%	5	1579	3067	51.48%	1528	2962	51.59%	672	1338	50.22%	2030	1427	1959	577	998	500
2024	82	36	30	0	1	4	7	4	333	322	11	41	20	11	0	1	2	4	3	176	150	26	41	16	19	0	0	2	3	1	157	172	-15	96	333	598	931	1	2	141	96	88	12	3251	1081	1039	1091	86	3077	917	1021	2025	372	93	25.00%	419	96	77.09%	3	1627	3194	50.94%	1608	3160	50.89%	705	1421	49.61%	1965	1389	2028	594	988	482
2025	31	12	13	0	1	2	2	1	118	123	-5	16	8	5	0	0	2	0	1	62	56	6	15	4	8	0	1	0	2	0	56	67	-11	33	118	221	339	1	0	59	30	26	4	1403	465	443	472	35	1265	357	296	755	140	24	17.14%	135	28	79.26%	0	592	1298	45.61%	574	1269	45.23%	255	538	47.40%	716	507	803	225	364	173
Total Saison régulière	195	83	74	0	3	12	15	8	745	736	9	98	45	32	0	2	8	5	6	381	352	29	97	38	42	0	1	4	10	2	364	384	-20	222	745	1347	2092	4	3	304	237	186	28	7617	2506	2457	2540	206	7361	2164	2361	4881	871	191	21.93%	978	212	78.32%	8	3798	7559	50.24%	3710	7391	50.20%	1632	3297	49.50%	4712	3324	4791	1397	2351	1156
Séries éliminatoires
2023	9	4	5	0	0	0	0	0	36	43	-7	4	1	3	0	0	0	0	0	14	21	-7	5	3	2	0	0	0	0	0	22	22	0	8	36	69	105	1	0	17	12	7	0	314	114	116	82	2	377	78	122	213	38	10	26.32%	53	13	75.47%	1	149	327	45.57%	168	371	45.28%	71	156	45.51%	218	155	220	63	106	51
2024	7	3	4	0	0	0	0	0	27	28	-1	3	1	2	0	0	0	0	0	11	13	-2	4	2	2	0	0	0	0	0	16	15	1	6	27	50	77	1	0	15	8	4	0	284	73	112	87	12	279	82	68	161	19	7	36.84%	35	8	77.14%	0	122	261	46.74%	143	282	50.71%	59	121	48.76%	168	119	185	52	86	40
Total Séries éliminatoires	16	7	9	0	0	0	0	0	63	71	-8	7	2	5	0	0	0	0	0	25	34	-9	9	5	4	0	0	0	0	0	38	37	1	14	63	119	182	2	0	32	20	11	0	598	187	228	169	14	656	160	190	374	57	17	29.82%	88	21	76.14%	1	271	588	46.09%	311	653	47.63%	130	277	46.93%	387	275	405	116	193	92

Kimberley Dynamiters 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	GW	FO%	P/20
1	Riley Tufte	7	6	5	11	3	4	7	14	31	19.35%	3	96	13.81	3	2	5	8	0	71.43%	2.28
2	Chris Wideman	9	1	8	9	2	13	21	16	12	8.33%	7	118	13.21	0	0	0	0	0	0%	1.51
3	Jesse Puljujarvi	9	3	6	9	4	14	15	19	34	8.82%	4	120	13.38	0	0	0	0	1	25.00%	1.50
4	Noah Gregor	9	4	5	9	4	13	12	17	28	14.29%	3	120	13.40	0	0	0	0	0	42.86%	1.49
5	Daniil Gushchin	9	3	3	6	0	8	4	9	19	15.79%	0	100	11.12	0	0	0	0	2	0%	1.20

Kimberley Dynamiters Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	GA	SA	EG
1	Keith Kinkaid	5	4	1	0	0.915	3.61	299	18	212	1
2	Michael Houser	3	0	0	0	0.983	0.68	88	1	58	0
3	Kevin Mandolese	4	0	3	1	0.783	8.79	157	23	106	0

	Kimberley Dynamiters
	GP: 31 \| W: 15 \| L: 13 \| OTL: 3 \| P: 33 GF: 118 \| GA: 123 \| PP%: 17.14% \| PK%: 79.26% DG: Colin McBain \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 62 Prochains matchs #517 vs Kitchener Rangers