Utah Mammoth
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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Syracuse Crunch 15-14-1, 31pts	6	Sommaire du match	4	Tucson Roadrunners 14-16-2, 30pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
8-8-0	Fiche domicile	7-7-1
7-6-1	Fiche domicile	7-9-1
6-4-0	Derniers 10 matchs	4-6-0
4.27	Buts par match	3.72
4.37	Buts contre par match	4.13
16.91%	Pourcentage en avantage numérique	22.14%
85.00%	Pourcentage en désavantage numérique	80.42%

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%

Grand Rapids Griffins
17-12-4, 38pts

Jour 70

Tucson Roadrunners
14-16-2, 30pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	W1
7-5-3	Fiche domicile	7-7-1
10-7-1	Fiche visiteur	7-9-1
4-5-1	10 derniers matchs	4-6-0
3.52	Buts par match	3.72
3.79	Buts contre par match	3.72
14.18%	Pourcentage en avantage numérique	22.14%
84.28%	Pourcentage en désavantage numérique	80.42%

Tucson Roadrunners
14-16-2, 30pts

Jour 74

Syracuse Crunch
15-14-1, 31pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L1
7-7-1	Fiche domicile	8-8-0
7-9-1	Fiche visiteur	7-6-1
4-6-0	10 derniers matchs	6-4-0
3.72	Buts par match	4.27
4.13	Buts contre par match	4.27
22.14%	Pourcentage en avantage numérique	16.91%
80.42%	Pourcentage en désavantage numérique	85.00%

Palm Springs Navigators
14-12-2, 30pts

Jour 75

Tucson Roadrunners
14-16-2, 30pts

Statistiques d’équipe
W4	Séquence	W1
8-6-2	Fiche domicile	7-7-1
6-6-0	Fiche visiteur	7-9-1
7-2-1	10 derniers matchs	4-6-0
4.43	Buts par match	3.72
4.43	Buts contre par match	3.72
16.26%	Pourcentage en avantage numérique	22.14%
74.63%	Pourcentage en désavantage numérique	80.42%

Meneurs d'équipe
	Buts Ryan Winterton 15	Passes Yan Kuznetsov 21

	Points Yan Kuznetsov 28	Plus/Moins Ryan Winterton -4

Statistiques d’équipe
Buts pour 119 3.72 GFG	Tirs pour 1256 39.25 Avg	Pourcentage en avantage numérique 22.1% 29 GF	Début de zone offensive 39.6%
Buts contre 132 4.13 GAA	Tirs contre 1367 42.72 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 80.4%% 28 GA	Début de la zone défensive 42.3%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Adam D-S
	Division	Pacific Division
	Conférence	Western Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	17
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	37 / 60
	Espoirs	20
Historique d'équipe
	Saison actuelle	14-16-2 (30PTS)
	Historique	76-97-19 (0.396%)
	Apparitions en séries éliminatoires	0
	Historique en séries éliminatoires (W-L)	0 - 0
	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	Matej Blumel	X				100.00	56	63	70	72	67	70	68	72	57	66	72	68	59	61	56	0	50	68	0	25	1	900,000$
2	Fedor Svechkov	X				100.00	72	42	89	77	71	59	69	65	62	67	69	67	56	56	58	0	50	68	0	22	2	975,000$
3	David Gustafsson	X				100.00	75	68	95	70	76	49	70	60	80	64	62	79	56	58	58	0	50	66	0	25	1	900,000$
4	Samuel Fagemo		X			100.00	57	66	69	69	69	70	68	66	57	61	68	65	59	61	56	0	50	65	0	25	1	930,000$
5	Ryan Winterton	X				100.00	61	56	76	67	69	67	66	64	58	63	63	69	57	56	55	0	50	65	0	21	2	875,000$
6	Filip Bystedt	X				100.00	57	60	70	62	70	67	65	63	57	62	61	66	56	54	52	0	50	63	0	21	2	975,000$
7	Jack Williams (R)			X		100.00	59	42	79	69	69	70	57	56	52	61	55	65	56	54	58	0	50	61	0	23	2	625,000$
8	Otto Stenberg (R)	X				100.00	56	59	72	59	67	64	63	60	57	60	58	65	56	52	51	0	50	60	0	20	3	975,000$
9	Julian Lutz (R)	X				100.00	56	56	71	58	71	66	64	59	57	59	57	64	56	54	52	0	50	60	0	21	3	925,000$
10	Gabriel Landeskog	X	X	X		100.00	57	56	72	56	73	56	56	56	57	56	56	61	56	75	64	0	50	58	0	32	1	900,000$
11	Helge Grans				X	100.00	58	60	70	64	80	72	69	61	43	63	60	68	57	58	55	0	50	64	0	23	1	925,000$
12	Yan Kuznetsov				X	100.00	57	57	69	62	80	72	69	61	42	61	58	70	56	57	54	0	50	64	0	23	1	750,000$
13	Ryan O'Rourke				X	100.00	57	56	68	59	67	69	67	59	42	59	57	65	56	61	56	0	50	61	0	23	1	925,000$
14	Calle Odelius (R)				X	100.00	56	56	70	59	69	69	67	59	42	60	56	62	56	54	52	0	50	60	0	21	3	925,000$
15	Ryan Chesley (R)				X	100.00	56	56	72	56	69	57	57	57	42	57	56	61	56	54	52	0	50	58	0	21	3	925,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	59	57	74	64	71	65	65	61	54	61	61	66	57	58	55	0	50	63

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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	Drew Commesso	100.00	73	76	76	64	72	72	71	76	65	73	76	61	55	0	50	71	0	22	1	925,000$
2	Calle Clang	100.00	67	73	73	65	70	60	69	71	64	72	64	61	55	0	50	67	0	23	1	875,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	70	75	75	65	71	66	70	74	65	73	70	61	55	0	50	69

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

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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	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	FO%	FOT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	S1	S2	S3
1	Yan Kuznetsov	Tucson Roadrunners (UTA)	D	32	7	21	28	-5	48	0	86	71	49	20	42	14.29%	56	632	19.75	2	2	12	13	1	14	0	20.00%	5	0.89	0	4	0	0	4	8	4
2	Ryan Winterton	Tucson Roadrunners (UTA)	C	32	15	13	28	-4	20	0	55	122	135	38	111	11.11%	5	556	17.39	0	0	0	0	0	3	1	55.12%	713	1.01	1	3	0	0	7	2	6
3	Helge Grans	Tucson Roadrunners (UTA)	D	32	9	15	24	-15	56	10	73	88	106	30	70	8.49%	25	703	21.98	0	0	0	0	0	0	1	28.57%	35	0.68	3	4	1	1	2	7	7
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				96	31	49	80	-24	124	10	214	281	290	88	223	10.69%	86	1892	19.71	2	2	12	13	1	17	2	53.65%	753	0.85	4	11	1	1	13	17	17

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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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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	Lien
Calle Clang	Tucson Roadrunners (UTA)	G	23	2002-05-20	SWE	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	875,000$	553,856$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Calle Odelius	Tucson Roadrunners (UTA)	D	21	2004-05-30	SWE	Yes	192 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2025-10-10	No	No	3	2025-07-27	False	False	Pro & Farm	925,000$	585,505$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
David Gustafsson	Tucson Roadrunners (UTA)	C	25	2000-04-11	SWE	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1	2025-08-27	False	False	Pro & Farm	900,000$	569,681$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Drew Commesso	Tucson Roadrunners (UTA)	G	22	2002-07-19	USA	No	180 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	1	2024-11-23	False	False	Pro & Farm	925,000$	585,505$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Fedor Svechkov	Tucson Roadrunners (UTA)	C	22	2003-04-05	RUS	No	187 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	2	2025-09-28	False	False	Pro & Farm	975,000$	617,154$	0$	0$	No	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Filip Bystedt	Tucson Roadrunners (UTA)	C	21	2004-02-04	SWE	No	187 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2024-07-20	False	False	Pro & Farm	975,000$	617,154$	0$	0$	No	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Gabriel Landeskog	Tucson Roadrunners (UTA)	C/LW/RW	32	1992-11-23	SWE	No	216 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1	2025-04-02	False	False	Pro & Farm	900,000$	569,681$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Helge Grans	Tucson Roadrunners (UTA)	D	23	2002-05-10	SWE	No	204 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	925,000$	585,505$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jack Williams	Tucson Roadrunners (UTA)	RW	23	2002-03-02	USA	Yes	184 Lbs	5 ft10	No	No	Draft		No	No	2	2025-07-05	False	False	Pro & Farm	625,000$	395,612$	0$	0$	No	625,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	625,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Julian Lutz	Tucson Roadrunners (UTA)	C	21	2004-02-29	GER	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-05	False	False	Pro & Farm	925,000$	585,505$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matej Blumel	Tucson Roadrunners (UTA)	C	25	2000-05-31	CZE	No	195 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1	2025-08-27	False	False	Pro & Farm	900,000$	569,681$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Otto Stenberg	Tucson Roadrunners (UTA)	C	20	2005-05-29	SWE	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-05	False	False	Pro & Farm	975,000$	617,154$	0$	0$	No	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	975,000$	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ryan Chesley	Tucson Roadrunners (UTA)	D	21	2004-02-27	USA	Yes	194 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-05	False	False	Pro & Farm	925,000$	585,505$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ryan O'Rourke	Tucson Roadrunners (UTA)	D	23	2002-05-16	CAN	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	Prospect		No	No	1	2024-07-20	False	False	Pro & Farm	925,000$	585,505$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ryan Winterton	Tucson Roadrunners (UTA)	C	21	2003-09-04	CAN	No	173 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2024-07-20	False	False	Pro & Farm	875,000$	553,856$	0$	0$	No	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Samuel Fagemo	Tucson Roadrunners (UTA)	LW	25	2000-03-14	SWE	No	201 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1	2024-08-11	False	False	Pro & Farm	930,000$	588,670$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Yan Kuznetsov	Tucson Roadrunners (UTA)	D	23	2002-03-09	RUS	No	220 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	1	2024-08-11	False	False	Pro & Farm	750,000$	474,734$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
17	23.00	194 Lbs	6 ft1	1.71	895,882$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				35	1	2	2
2				30	1	2	2
3				25	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			35	1	2	2
2		Yan Kuznetsov	30	1	2	2
3	Helge Grans		25	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2		Yan Kuznetsov	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2		Yan Kuznetsov	40	1	2	2

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		40	1	2	2		Yan Kuznetsov	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2		Yan Kuznetsov	40	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
Ryan Winterton, ,	Ryan Winterton,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Helge Grans, ,	Helge Grans	,

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
1	Bobcaygeon Bullets	2	1	1	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	2	0.500	7	14	21	0	0	43	42	31	5	70	386	413	442	27	84	30	18	41	6	1	16.67%	6	2	66.67%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
2	Cairo Fighting Ice Camels	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	43	42	31	5	31	386	413	442	27	25	12	14	18	4	0	0.00%	7	0	100.00%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
3	Charlotte Checkers	3	0	2	0	0	0	0	1	9	13	-4	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	1	0.167	9	18	27	0	0	43	42	31	5	124	386	413	442	27	115	28	24	92	16	1	6.25%	12	2	83.33%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
4	Grand Rapids Griffins	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0.000	4	8	12	0	0	43	42	31	5	52	386	413	442	27	44	9	6	26	7	1	14.29%	2	0	100.00%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
5	Hamilton Bulldogs	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	4	7	1	0	43	42	31	5	37	386	413	442	27	46	13	23	34	1	0	0.00%	4	1	75.00%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
6	Kimberley Dynamiters	3	3	0	0	0	0	0	0	12	7	5	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	2	0	0	0	0	0	0	6	3	3	6	1.000	12	20	32	0	0	43	42	31	5	133	386	413	442	27	123	36	24	59	16	4	25.00%	12	2	83.33%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
7	Lehigh Valley Phantoms	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	4	6	0	0	43	42	31	5	42	386	413	442	27	28	5	4	18	8	0	0.00%	2	1	50.00%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
8	Manitoba Moose	1	0	0	0	0	0	1	0	7	6	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	7	6	1	2	1.000	7	12	19	0	0	43	42	31	5	51	386	413	442	27	67	20	4	33	4	2	50.00%	2	0	100.00%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
9	Newfoundland Regiment	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	3	6	9	0	0	43	42	31	5	32	386	413	442	27	37	16	10	23	5	2	40.00%	5	1	80.00%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
10	Ontario Reign	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	6	10	0	0	43	42	31	5	38	386	413	442	27	35	6	14	21	1	0	0.00%	6	3	50.00%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
11	Palm Springs Navigators	2	1	0	0	0	0	1	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	4	1.000	9	16	25	0	0	43	42	31	5	76	386	413	442	27	97	17	26	64	7	3	42.86%	12	1	91.67%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
12	Prince George Cougars	2	0	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	0	0.000	7	12	19	0	0	43	42	31	5	64	386	413	442	27	103	18	20	56	8	3	37.50%	10	2	80.00%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
13	Rhode Island Red Army	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	7	11	0	0	43	42	31	5	49	386	413	442	27	47	13	6	25	6	1	16.67%	3	0	100.00%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
14	San Diego Gulls	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	2	0.500	5	9	14	0	0	43	42	31	5	61	386	413	442	27	72	16	22	41	2	0	0.00%	11	3	72.73%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
15	Saskatchewan Snatchsniffers	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	43	42	31	5	40	386	413	442	27	43	19	4	19	2	1	50.00%	0	0	0%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
16	Stouffville Clippers	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0.500	4	8	12	0	0	43	42	31	5	41	386	413	442	27	52	21	12	34	5	1	20.00%	6	1	83.33%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
17	Syracuse Crunch	4	2	1	0	1	0	0	0	17	15	2	4	2	1	0	1	0	0	0	17	15	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	6	0.750	17	32	49	1	0	43	42	31	5	175	386	413	442	27	194	57	54	106	15	4	26.67%	25	5	80.00%	1	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
18	Vancouver Millionaires	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0.000	6	12	18	0	0	43	42	31	5	68	386	413	442	27	71	11	16	45	8	1	12.50%	8	2	75.00%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
19	Victoria Grizzlies	2	1	1	0	0	0	0	0	12	10	2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	2	0.500	12	21	33	0	0	43	42	31	5	72	386	413	442	27	84	29	25	45	10	4	40.00%	10	2	80.00%	1	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
	Total	32	11	16	0	1	0	2	2	119	132	-13	15	6	7	0	1	0	0	1	52	55	-3	17	5	9	0	0	0	2	1	67	77	-10	30	0.469	119	217	336	2	0	43	42	31	5	1256	386	413	442	27	1367	376	326	800	131	29	22.14%	143	28	80.42%	2	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
	_Since Last GM Reset	32	11	16	0	1	0	2	2	119	132	-13	15	6	7	0	1	0	0	1	52	55	-3	17	5	9	0	0	0	2	1	67	77	-10	30	0.469	119	217	336	2	0	43	42	31	5	1256	386	413	442	27	1367	376	326	800	131	29	22.14%	143	28	80.42%	2	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
	_Vs Conference	16	6	8	0	0	0	2	0	65	69	-4	6	2	4	0	0	0	0	0	24	28	-4	10	4	4	0	0	0	2	0	41	41	0	16	0.500	65	114	179	0	0	43	42	31	5	603	386	413	442	27	695	172	155	383	58	18	31.03%	71	15	78.87%	1	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
	_Vs Division	9	6	7	0	0	0	1	0	31	37	-6	4	2	3	0	0	0	0	0	13	18	-5	5	4	4	0	0	0	1	0	18	19	-1	14	0.778	31	56	87	0	0	43	42	31	5	332	386	413	442	27	365	82	88	215	26	6	23.08%	40	9	77.50%	0	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184

			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
32	30	W1	119	217	336	1256	1367	376	326	800	2	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
32	11	16	1	0	2	2	119	132

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
15	6	7	1	0	0	1	52	55

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
17	5	9	0	0	2	1	67	77

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	6	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
131	29	22.14%	143	28	80.42%	2

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
386	413	442	27	43	42	31	5

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
585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%

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
754	534	810	225	380	184

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

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
3	16	Syracuse Crunch	3	Tucson Roadrunners	4	W	X		Sommaire du match
5	34	Syracuse Crunch	3	Tucson Roadrunners	5	W			Sommaire du match
7	45	Tucson Roadrunners	5	Charlotte Checkers	7	L			Sommaire du match
10	67	Tucson Roadrunners	2	Kimberley Dynamiters	1	W			Sommaire du match
11	81	Palm Springs Navigators	2	Tucson Roadrunners	4	W			Sommaire du match
14	102	Syracuse Crunch	3	Tucson Roadrunners	4	W			Sommaire du match
16	111	Tucson Roadrunners	3	San Diego Gulls	1	W			Sommaire du match
18	130	Tucson Roadrunners	2	Charlotte Checkers	3	L			Sommaire du match
20	144	Ontario Reign	5	Tucson Roadrunners	4	L			Sommaire du match
22	161	Tucson Roadrunners	5	Prince George Cougars	7	L			Sommaire du match
23	169	Tucson Roadrunners	4	Vancouver Millionaires	5	L			Sommaire du match
25	185	Vancouver Millionaires	4	Tucson Roadrunners	2	L			Sommaire du match
27	201	Tucson Roadrunners	5	Palm Springs Navigators	4	W	X	X	Sommaire du match
30	217	Kimberley Dynamiters	4	Tucson Roadrunners	6	W			Sommaire du match
33	239	Victoria Grizzlies	6	Tucson Roadrunners	5	L			Sommaire du match
35	253	Tucson Roadrunners	7	Victoria Grizzlies	4	W			Sommaire du match
37	265	Hamilton Bulldogs	5	Tucson Roadrunners	3	L			Sommaire du match
40	288	Tucson Roadrunners	4	Stouffville Clippers	5	L	X	X	Sommaire du match
41	300	Bobcaygeon Bullets	1	Tucson Roadrunners	3	W			Sommaire du match
44	318	Tucson Roadrunners	4	Grand Rapids Griffins	5	L			Sommaire du match
46	332	Tucson Roadrunners	4	Bobcaygeon Bullets	8	L			Sommaire du match
48	345	Charlotte Checkers	3	Tucson Roadrunners	2	L	X	X	Sommaire du match
50	364	Saskatchewan Snatchsniffers	7	Tucson Roadrunners	3	L			Sommaire du match
53	386	Tucson Roadrunners	2	San Diego Gulls	6	L			Sommaire du match
55	396	Cairo Fighting Ice Camels	2	Tucson Roadrunners	1	L			Sommaire du match
57	410	Tucson Roadrunners	3	Newfoundland Regiment	5	L			Sommaire du match
59	429	Lehigh Valley Phantoms	1	Tucson Roadrunners	2	W			Sommaire du match
61	440	Tucson Roadrunners	7	Manitoba Moose	6	W	X	X	Sommaire du match
63	454	Tucson Roadrunners	2	Prince George Cougars	5	L			Sommaire du match
65	468	Tucson Roadrunners	4	Rhode Island Red Army	3	W			Sommaire du match
66	475	Syracuse Crunch	6	Tucson Roadrunners	4	L			Sommaire du match
69	495	Tucson Roadrunners	4	Kimberley Dynamiters	2	W			Sommaire du match
70	505	Grand Rapids Griffins	-	Tucson Roadrunners	-
74	529	Tucson Roadrunners	-	Syracuse Crunch	-
75	538	Palm Springs Navigators	-	Tucson Roadrunners	-
78	561	Tucson Roadrunners	-	Lehigh Valley Phantoms	-
79	568	Charlestown Chiefs	-	Tucson Roadrunners	-
82	596	Vancouver Millionaires	-	Tucson Roadrunners	-
84	606	Tucson Roadrunners	-	Hamilton Bulldogs	-
86	622	Tucson Roadrunners	-	Vancouver Millionaires	-
88	632	Prince George Cougars	-	Tucson Roadrunners	-
90	648	Tucson Roadrunners	-	Kitchener Rangers	-
92	663	Colorado Eagles	-	Tucson Roadrunners	-
94	678	Tucson Roadrunners	-	Henderson Silver Knights	-
96	694	Owen Sound Platers	-	Tucson Roadrunners	-
98	711	Tucson Roadrunners	-	Flint Michigan Tropics	-
100	722	Tucson Roadrunners	-	Cairo Fighting Ice Camels	-
102	734	Kitchener Rangers	-	Tucson Roadrunners	-
105	758	Ontario Reign	-	Tucson Roadrunners	-
107	777	Tucson Roadrunners	-	Syracuse Crunch	-
109	791	Iowa Wild	-	Tucson Roadrunners	-
112	807	Tucson Roadrunners	-	Owen Sound Platers	-
114	822	Kimberley Dynamiters	-	Tucson Roadrunners	-
116	841	Tucson Roadrunners	-	Texas Stars	-
118	856	Stouffville Clippers	-	Tucson Roadrunners	-
120	865	Tucson Roadrunners	-	Palm Springs Navigators	-
122	884	Prince George Cougars	-	Tucson Roadrunners	-
124	893	Tucson Roadrunners	-	Bridgeport Islanders	-
127	915	Tucson Roadrunners	-	Iowa Wild	-
128	925	Bridgeport Islanders	-	Tucson Roadrunners	-
131	950	Rhode Island Red Army	-	Tucson Roadrunners	-
133	962	Tucson Roadrunners	-	Colorado Eagles	-
135	978	Tucson Roadrunners	-	Cincinnati Cyclones	-
137	987	Manitoba Moose	-	Tucson Roadrunners	-
140	1009	Tucson Roadrunners	-	Victoria Grizzlies	-
142	1019	Hartford Wolf Pack	-	Tucson Roadrunners	-
145	1041	Tucson Roadrunners	-	Charlotte Checkers	-
147	1051	San Diego Gulls	-	Tucson Roadrunners	-
150	1076	Tucson Roadrunners	-	Ontario Reign	-
151	1082	Victoria Grizzlies	-	Tucson Roadrunners	-
154	1105	Tucson Roadrunners	-	Wilkes Scranton Penguins	-
156	1115	Texas Stars	-	Tucson Roadrunners	-
157	1123	Tucson Roadrunners	-	Hartford Wolf Pack	-
160	1147	Wilkes Scranton Penguins	-	Tucson Roadrunners	-
163	1167	Tucson Roadrunners	-	Ontario Reign	-
165	1178	Newfoundland Regiment	-	Tucson Roadrunners	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
169	1209	San Diego Gulls	-	Tucson Roadrunners	-
174	1237	Flint Michigan Tropics	-	Tucson Roadrunners	-
177	1262	Henderson Silver Knights	-	Tucson Roadrunners	-
179	1270	Tucson Roadrunners	-	Charlestown Chiefs	-
182	1290	Cincinnati Cyclones	-	Tucson Roadrunners	-
184	1301	Tucson Roadrunners	-	Saskatchewan Snatchsniffers	-

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
26	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
582,260$	1,523,000$	1,523,000$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	582,260$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	119	8,101$	964,019$

Tucson 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
1	Yan Kuznetsov	187	35	95	130	-35	216	387	272	400	8.75%	286	4051	21.67	23	26	49	218	0	1	1	4	1	0	20.00%	1	0.64	2	8
2	Luke Toporowski	154	50	72	122	-3	100	210	315	609	8.21%	28	2558	16.61	8	18	26	96	1	0	1	1	6	4	52.73%	1	0.95	0	5
3	Helge Grans	172	25	86	111	-12	210	342	241	277	9.03%	194	3094	17.99	6	6	12	47	0	0	0	1	3	2	28.57%	0	0.72	3	4
4	Kyle Capobianco	122	36	71	107	-50	183	283	245	362	9.94%	229	2850	23.37	27	25	52	227	0	0	0	2	1	1	0%	0	0.75	0	0
5	Alex Beaucage	116	35	56	91	2	74	190	221	295	11.86%	19	1886	16.26	12	27	39	90	0	0	0	2	5	1	50.79%	0	0.96	1	2

Tucson 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
1	Calle Clang	35	14	17	4	0.895	3.95	2111	2	0	139	1324	0	1	2	0.600	10
2	Lukas Parik	40	11	24	5	0.880	4.26	2393	2	0	170	1414	0	2	0	0.625	16

Tucson 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
Saison régulière
2023	82	23	46	0	1	1	2	9	281	355	-74	41	11	24	0	0	0	2	4	147	182	-35	41	12	22	0	1	1	0	5	134	173	-39	62	281	518	799	3	0	107	110	61	7	2858	897	966	963	73	2959	804	896	1919	376	80	21.28%	386	99	74.35%	0	1533	2944	52.07%	1366	2870	47.60%	740	1448	51.10%	1989	1387	1959	594	1027	515
2024	82	29	35	0	1	6	6	5	295	300	-5	41	19	16	0	0	2	3	1	148	133	15	41	10	19	0	1	4	3	4	147	167	-20	83	295	528	823	3	4	120	97	71	13	3036	1001	989	1020	70	2894	839	913	1884	342	76	22.22%	386	90	76.68%	3	1679	3081	54.50%	1532	2919	52.48%	748	1393	53.70%	2094	1489	1886	569	1006	511
2025	32	11	16	0	1	0	2	2	119	132	-13	15	6	7	0	1	0	0	1	52	55	-3	17	5	9	0	0	0	2	1	67	77	-10	30	119	217	336	2	0	43	42	31	5	1256	386	413	442	27	1367	376	326	800	131	29	22.14%	143	28	80.42%	2	585	1199	48.79%	628	1281	49.02%	271	546	49.63%	754	534	810	225	380	184
Total Saison régulière	196	63	97	0	3	7	10	16	695	787	-92	97	36	47	0	1	2	5	6	347	370	-23	99	27	50	0	2	5	5	10	348	417	-69	175	695	1263	1958	8	4	270	249	163	25	7150	2284	2368	2425	170	7220	2019	2135	4603	849	185	21.79%	915	217	76.28%	5	3797	7224	52.56%	3526	7070	49.87%	1759	3387	51.93%	4837	3412	4657	1389	2413	1212
Séries éliminatoires
Total Séries éliminatoires	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	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

Tucson 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

Tucson 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

	Tucson Roadrunners
	GP: 32 \| W: 14 \| L: 16 \| OTL: 2 \| P: 30 GF: 119 \| GA: 132 \| PP%: 22.14% \| PK%: 80.42% DG: Adam D-S \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 63 Prochains matchs #505 vs Grand Rapids Griffins