Toronto Maple Leafs
Domicile
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance

Laval Rocket
4-1-1, 9pts

Jour 2

Toronto Marlies
4-1-0, 8pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
2-0-1	Fiche domicile	3-1-0
2-1-0	Fiche visiteur	1-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
2.50	Buts par match	3.20
1.83	Buts contre par match	3.20
20.00%	Pourcentage en avantage numérique	22.22%
75.00%	Pourcentage en désavantage numérique	80.00%

Toronto Marlies
4-1-0, 8pts

Jour 3

Rochester Americans
2-3-1, 5pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
3-1-0	Fiche domicile	2-1-1
1-0-0	Fiche visiteur	0-2-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
3.20	Buts par match	2.17
2.40	Buts contre par match	2.17
22.22%	Pourcentage en avantage numérique	15.38%
80.00%	Pourcentage en désavantage numérique	76.47%

Toronto Marlies
4-1-0, 8pts

Jour 5

Calgary Wranglers
3-3-1, 7pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
3-1-0	Fiche domicile	2-1-0
1-0-0	Fiche visiteur	1-2-1
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
3.20	Buts par match	2.86
2.40	Buts contre par match	2.86
22.22%	Pourcentage en avantage numérique	21.05%
80.00%	Pourcentage en désavantage numérique	87.50%

Meneurs d'équipe
	Buts Tony DeAngelo 2	Passes Tony DeAngelo 4

	Points Tony DeAngelo 6	Plus/Moins Dalibor Dvorsky 4

	Victoires Connor Hughes 2	Pourcentage d’arrêts Dylan Garand 1

Statistiques d’équipe
Buts pour 16 3.20 GFG	Tirs pour 150 30.00 Avg	Pourcentage en avantage numérique 22.2% 4 GF	Début de zone offensive 44.4%
Buts contre 12 2.40 GAA	Tirs contre 129 25.80 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 80.0%% 2 GA	Début de la zone défensive 36.8%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Flavio
	Entraîneur	Ryan Huska
	Division	North Division
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	0
Informations de la formation
	Équipe Pro	44
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	64 / 70
	Espoirs	22

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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	Kieffer Bellows		X	X		99.00	68	40	76	73	78	81	71	69	45	63	64	62	69	75	65	0	45	67	0	27	1	1,100,000$
2	Fraser Minten (R)	X	X	X		99.00	71	40	84	77	83	83	68	69	70	63	65	67	70	58	50	0	45	67	0	21	2	1,100,000$
3	Alex Steeves	X	X	X		99.00	63	45	65	71	64	67	65	69	45	65	68	63	69	53	50	0	45	64	0	26	1	800,000$
4	Jacob Quillan (R)	X	X	X		100.00	66	43	68	66	66	65	63	65	62	62	61	63	64	51	50	0	45	62	0	23	1	800,000$
5	Nick Abruzzese	X	X	X		100.00	54	41	75	65	61	70	68	64	44	64	58	52	62	54	50	0	45	60	0	26	1	840,000$
6	Dalibor Dvorsky (R)	X	X	X		100.00	61	42	72	65	66	59	56	65	44	63	61	53	64	50	50	0	45	60	0	20	3	1,400,000$
7	Roni Hirvonen (R)	X	X	X		99.00	55	42	71	65	60	65	63	61	60	56	55	52	60	51	50	0	45	58	0	23	2	1,155,000$
8	Matvei Petrov (R)		X	X		100.00	59	41	73	64	63	63	61	60	42	53	54	52	59	50	50	0	45	57	0	22	1	800,000$
9	Ryan Tverberg (R)	X	X	X		100.00	59	41	72	64	63	64	62	58	42	53	52	54	58	51	50	0	45	57	0	23	1	775,000$
10	Luke Haymes (R)	X	X	X		100.00	63	40	70	63	65	58	55	55	54	51	51	56	56	50	50	0	38	56	0	22	1	800,000$
11	Robert Mastrosimone (R)	X	X	X		100.00	54	42	71	65	56	65	63	60	42	51	55	53	60	52	50	0	38	56	0	24	1	840,000$
12	Jakub Rychlovsky (R)		X	X		100.00	59	41	72	65	62	62	59	56	40	51	52	54	58	51	50	0	38	56	0	24	2	1,495,000$
13	Tony DeAngelo				X	99.00	59	40	83	77	73	92	79	77	40	69	60	68	74	83	73	0	42	73	0	30	3	2,500,000$
14	Zayne Parekh (R)				X	99.00	56	40	76	76	77	90	60	67	40	53	55	62	69	51	50	0	45	66	0	19	3	1,400,000$
15	William Villeneuve (R)				X	99.00	65	44	66	71	64	65	63	65	40	57	46	70	64	51	50	0	45	64	0	23	1	900,000$
16	Vsevolod Komarov (R)				X	100.00	67	54	57	65	69	63	61	64	40	52	44	67	61	50	50	0	45	62	0	21	3	850,000$
17	Cade Webber (R)				X	100.00	67	43	67	61	72	66	64	59	40	44	43	67	57	52	50	0	45	61	0	24	1	900,000$
18	Mikko Kokkonen (R)				X	100.00	61	42	71	65	64	65	63	60	40	48	45	66	60	52	50	0	45	61	0	24	1	975,000$
Rayé
1	Nikita Grebyonkin (R)		X	X		100.00	61	44	66	66	64	63	61	62	43	61	57	55	62	50	50	0	42	59	0	22	3	850,000$
2	Ty Voit (R)	X	X	X		100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	40	55	55	55	55	55	55	0	35	55	0	22	1	850,000$
3	Theo Rochette (R)	X				100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	0	35	55	0	23	2	1,495,000$
4	Joe Miller (R)	X				100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	0	35	55	0	23	2	800,000$
5	Danil Aimurzin (R)	X				100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	0	35	55	0	23	2	995,000$
6	Veeti Miettinen (R)		X	X		100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	40	55	55	55	55	55	55	0	35	55	0	24	1	800,000$
7	Nikita Gusev		X	X		100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	40	55	55	55	55	55	55	0	35	55	0	33	2	995,000$
8	Vladimir Alistrov (R)		X	X		100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	40	55	55	55	55	55	55	0	35	55	0	24	2	995,000$
9	Semyon Kizimov		X	X		100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	40	55	55	55	55	55	55	0	35	55	0	25	1	775,000$
10	Ryan Kirwan (R)		X	X		100.00	63	40	70	59	67	60	57	52	40	51	50	55	54	51	50	0	39	55	0	23	1	800,000$
11	David Tomasek	X	X	X		100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	0	35	55	0	29	3	910,000$
12	Yegor Vinogradov (R)	X	X	X		100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	0	1	54	0	22	1	800,000$
13	Yegor Goryunov (R)		X	X		100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	40	55	55	55	55	55	55	0	1	54	0	21	1	800,000$
14	Topi Niemela (R)				X	100.00	54	41	73	65	62	65	63	62	40	54	44	61	60	51	50	0	42	60	0	23	2	1,023,750$
15	Tommy Miller				X	100.00	57	41	72	65	62	65	62	56	40	43	41	62	57	54	50	0	42	59	0	26	1	800,000$
16	Mike Koster (R)				X	100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	40	55	55	55	55	55	55	0	35	56	0	24	1	850,000$
17	John Fusco (R)				X	100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	40	55	55	55	55	55	55	0	35	56	0	24	1	775,000$
18	Noah Chadwick (R)				X	100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	40	55	55	55	55	55	55	0	35	56	0	20	2	800,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.81	59	47	65	62	62	63	60	60	45	55	54	58	59	54	53	0	38	59

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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
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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	Connor Hughes	97.00	72	68	69	73	71	71	73	70	71	71	63	58	51	0	37	65	0	29	2	1,495,000$
2	Dylan Garand (R)	97.00	73	64	69	61	69	71	75	70	74	70	56	51	50	0	46	64	0	23	1	840,000$
Rayé
1	Keith Petruzzelli	100.00	65	57	55	65	62	60	60	57	61	61	50	54	50	0	38	56	0	26	1	800,000$
2	Luke Cavallin (R)	100.00	63	55	55	66	61	58	58	54	60	60	50	52	50	0	38	55	0	24	1	800,000$
3	Tristan Lennox (R)	100.00	59	55	55	66	59	55	54	50	56	58	50	50	50	0	38	52	0	23	2	975,000$
4	Vyacheslav Peksa (R)	100.00	59	55	55	63	58	54	53	50	53	57	50	50	50	0	38	52	0	23	2	800,000$
5	Stephane Charlin	100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	0	38	51	0	25	1	813,750$
6	Maxim Motorygin (R)	100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55	0	38	51	0	23	1	800,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	99.25	63	58	59	63	61	60	60	58	61	61	54	53	51	0	39	56

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Ryan Huska	88	87	78	85	78	65	1	CAN	49	2	1,000,000$

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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	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Tony DeAngelo	Toronto Marlies (TOR)	D	5	2	4	6	0	0	12	10	11	1	8	18.18%	3	115	23.14	2	2	4	7	15	0	9	1	0	0%	0	1.04	0	0	1	1	0
2	Jacob Quillan	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	5	2	2	4	0	6	7	11	11	0	8	18.18%	0	86	17.33	0	0	0	2	12	0	0	0	0	60.47%	86	0.92	0	0	0	0	0
3	William Villeneuve	Toronto Marlies (TOR)	D	5	0	4	4	2	0	10	9	8	2	3	0%	2	108	21.74	0	0	0	1	11	0	6	0	0	0%	0	0.74	0	0	0	0	0
4	Zayne Parekh	Toronto Marlies (TOR)	D	5	2	2	4	0	4	7	6	11	2	6	18.18%	2	127	25.48	2	1	3	6	15	0	7	0	0	0%	0	0.63	0	0	0	0	1
5	Dalibor Dvorsky	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	5	1	3	4	4	2	3	6	11	2	10	9.09%	0	67	13.57	0	0	0	0	1	0	0	0	0	53.57%	28	1.18	1	1	1	0	0
6	Alex Steeves	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	5	1	2	3	1	2	11	12	15	6	15	6.67%	1	104	20.83	0	1	1	4	13	0	6	1	0	42.86%	105	0.58	1	1	0	1	0
7	Cade Webber	Toronto Marlies (TOR)	D	5	0	3	3	-1	4	3	2	6	1	4	0%	3	84	16.87	0	0	0	0	0	0	5	0	0	0%	0	0.71	0	0	0	0	0
8	Nick Abruzzese	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	5	2	1	3	1	0	3	5	9	3	8	22.22%	0	91	18.34	0	1	1	2	13	0	8	0	1	61.54%	13	0.65	0	0	0	1	0
9	Kieffer Bellows	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	5	1	1	2	-1	4	8	6	18	3	13	5.56%	0	105	21.14	0	0	0	1	12	0	6	0	0	55.56%	9	0.38	0	1	0	0	1
10	Matvei Petrov	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	5	2	0	2	1	2	1	5	4	4	3	50.00%	0	75	15.19	0	0	0	0	0	0	0	1	0	75.00%	4	0.53	0	0	0	1	0
11	Fraser Minten	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	5	1	1	2	-1	0	7	13	23	5	13	4.35%	0	112	22.42	0	0	0	3	14	1	8	0	0	61.94%	134	0.36	0	0	0	1	0
12	Luke Haymes	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	2	0	1	1	1	0	4	1	3	0	1	0%	0	15	7.72	0	0	0	1	1	0	0	0	0	33.33%	3	1.29	0	0	0	0	0
13	Jakub Rychlovsky	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	2	1	0	1	0	0	1	5	3	0	0	33.33%	0	24	12.41	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100.00%	3	0.81	0	0	0	0	0
14	Vsevolod Komarov	Toronto Marlies (TOR)	D	5	0	1	1	-1	0	7	3	1	3	1	0%	4	79	15.90	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0.25	0	0	0	0	0
15	Mikko Kokkonen	Toronto Marlies (TOR)	D	5	0	1	1	2	0	3	6	5	1	4	0%	2	89	17.86	0	0	0	1	11	0	3	0	0	0%	0	0.22	0	0	0	0	0
16	Roni Hirvonen	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	5	0	0	0	-1	2	2	6	4	3	3	0%	1	98	19.77	0	0	0	0	11	0	2	0	0	28.57%	7	0	0	0	0	0	0
17	Robert Mastrosimone	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	2	0	0	0	-2	0	1	1	1	1	1	0%	0	29	14.68	0	0	0	0	0	0	0	0	0	25.00%	4	0	0	0	0	0	0
18	Nikita Grebyonkin	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	1	0.56	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0
19	Tommy Miller	Toronto Marlies (TOR)	D	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0.19	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0
20	Ryan Tverberg	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	5	0	0	0	0	0	1	1	6	1	6	0%	0	71	14.36	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	2	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				87	15	26	41	5	26	91	108	150	38	107	10.00%	18	1491	17.14	4	5	9	28	137	1	65	3	1	54.77%	398	0.55	2	3	2	5	2

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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	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	A	PS %	PSA	ST	BG	S1
1	Connor Hughes	Toronto Marlies (TOR)	4	2	1	0.821	4.65	155	1	12	67	2	0	0	4	0	1
2	Dylan Garand	Toronto Marlies (TOR)	3	2	0	1.000	0	149	1	0	62	0	0.667	3	1	4	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			7	4	1	0.907	2.37	304	2	12	129	2		3	5	4	2

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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	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	Salaire moyen	Salaire moyen restant	Plafond salarial Non Activé	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Salaire annuel 5	Salaire annuel 6	Salaire annuel 7	Salaire annuel 8	Salaire annuel 9	Salaire annuel 10	Non-échange Année 2	Non-échange Année 3	Non-échange Année 4	Non-échange Année 5	Non-échange Année 6	Non-échange Année 7	Non-échange Année 8	Non-échange Année 9	Non-échange Année 10	Lien
Alex Steeves	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	26	12.10.1999	No	89 Kg	183 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Cade Webber	Toronto Marlies (TOR)	D	24	05.01.2001	Yes	96 Kg	201 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	900,000$	803,226$	900,000$	803,226$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Connor Hughes	Toronto Marlies (TOR)	G	29	10.09.1996	No	102 Kg	193 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	01.09.2024	False	False	Pro & Farm	1,495,000$	1,334,247$	1,495,000$	1,334,247$	0$	0$	No	1,495,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Dalibor Dvorsky	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	20	15.06.2005	Yes	93 Kg	185 CM	No	No	Assign Manually		No	No	3	07.07.2025	False	False	Pro & Farm	1,400,000$	1,249,462$	1,400,000$	1,249,462$	0$	0$	No	1,400,000$	1,400,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Danil Aimurzin	Toronto Marlies (TOR)	C	23	17.04.2002	Yes	81 Kg	183 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	01.09.2024	False	False	Pro & Farm	995,000$	888,011$	995,000$	888,011$	0$	0$	No	995,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
David Tomasek	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	29	10.02.1996	No	85 Kg	188 CM	No	No	Assign Manually		No	No	3	18.07.2025	False	False	Pro & Farm	910,000$	812,151$	910,000$	812,151$	0$	0$	No	910,000$	910,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Dylan Garand	Toronto Marlies (TOR)	G	23	07.06.2002	Yes	78 Kg	183 CM	No	No	Trade	05.08.2025	No	No	1	06.07.2025	False	False	Pro & Farm	840,000$	749,677$	840,000$	749,677$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Fraser Minten	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	21	05.07.2004	Yes	87 Kg	188 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	981,720$	1,100,000$	981,720$	0$	0$	No	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jacob Quillan	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	23	02.02.2002	Yes	91 Kg	183 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jakub Rychlovsky	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	24	07.08.2001	Yes	82 Kg	178 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	01.09.2024	False	False	Pro & Farm	1,495,000$	1,334,247$	1,495,000$	1,334,247$	0$	0$	No	1,495,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Joe Miller	Toronto Marlies (TOR)	C	23	15.09.2002	Yes	75 Kg	178 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
John Fusco	Toronto Marlies (TOR)	D	24	13.06.2001	Yes	86 Kg	178 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	775,000$	691,667$	775,000$	691,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Keith Petruzzelli	Toronto Marlies (TOR)	G	26	09.02.1999	No	84 Kg	196 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Kieffer Bellows	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	27	10.06.1998	No	88 Kg	185 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	06.07.2025	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	981,720$	1,100,000$	981,720$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Luke Cavallin	Toronto Marlies (TOR)	G	24	29.04.2001	Yes	89 Kg	188 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Luke Haymes	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	22	28.07.2003 14:07:02	Yes	87 Kg	185 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	20.02.2025	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Matvei Petrov	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	22	12.03.2003	Yes	91 Kg	188 CM	No	No	Trade	11.07.2024	No	No	1	14.06.2024	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Maxim Motorygin	Toronto Marlies (TOR)	G	23	24.12.2002	Yes	77 Kg	185 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	18.07.2025	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Mike Koster	Toronto Marlies (TOR)	D	24	13.04.2001	Yes	86 Kg	178 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	850,000$	758,602$	850,000$	758,602$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Mikko Kokkonen	Toronto Marlies (TOR)	D	24	18.01.2001	Yes	91 Kg	183 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	975,000$	870,161$	975,000$	870,161$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Nick Abruzzese	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	26	04.06.1999	No	83 Kg	180 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	06.07.2025	False	False	Pro & Farm	840,000$	749,677$	840,000$	749,677$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Nikita Grebyonkin	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	22	02.05.2003	Yes	95 Kg	188 CM	No	No	Assign Manually		No	No	3	07.07.2025	False	False	Pro & Farm	850,000$	758,602$	850,000$	758,602$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Nikita Gusev	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	33	08.07.1992	No	74 Kg	175 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	01.09.2024	False	False	Pro & Farm	995,000$	888,011$	995,000$	888,011$	0$	0$	No	995,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Noah Chadwick	Toronto Marlies (TOR)	D	20	10.05.2005	Yes	94 Kg	193 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Robert Mastrosimone	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	24	24.01.2001	Yes	77 Kg	178 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	06.07.2025	False	False	Pro & Farm	840,000$	749,677$	840,000$	749,677$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Roni Hirvonen	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	23	10.01.2002	Yes	81 Kg	178 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	06.07.2025	False	False	Pro & Farm	1,155,000$	1,030,806$	1,155,000$	1,030,806$	0$	0$	No	1,155,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ryan Kirwan	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	23	27.02.2002	Yes	93 Kg	188 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	28.09.2025	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ryan Tverberg	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	23	30.01.2002	Yes	85 Kg	180 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	775,000$	691,667$	775,000$	691,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Semyon Kizimov	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	25	19.01.2000	No	84 Kg	183 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	775,000$	691,667$	775,000$	691,667$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Stephane Charlin	Toronto Marlies (TOR)	G	25	30.08.2000 12:01:56	No	84 Kg	191 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	06.07.2025	False	False	Pro & Farm	813,750$	726,250$	813,750$	726,250$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Theo Rochette	Toronto Marlies (TOR)	C	23	20.02.2002	Yes	78 Kg	180 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	01.09.2024	False	False	Pro & Farm	1,495,000$	1,334,247$	1,495,000$	1,334,247$	0$	0$	No	1,495,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tommy Miller	Toronto Marlies (TOR)	D	26	06.03.1999	No	88 Kg	188 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tony DeAngelo	Toronto Marlies (TOR)	D	30	24.10.1995	No	82 Kg	180 CM	No	No	Assign Manually	29.09.2024	No	No	3	17.08.2025	False	False	Pro & Farm	2,500,000$	2,231,183$	2,500,000$	2,231,183$	0$	0$	No	2,500,000$	2,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Topi Niemela	Toronto Marlies (TOR)	D	23	25.03.2002	Yes	82 Kg	183 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	06.07.2025	False	False	Pro & Farm	1,023,750$	913,669$	1,023,750$	913,669$	0$	0$	No	1,023,750$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tristan Lennox	Toronto Marlies (TOR)	G	23	21.10.2002	Yes	89 Kg	193 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	07.07.2025	False	False	Pro & Farm	975,000$	870,161$	975,000$	870,161$	0$	0$	No	975,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ty Voit	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	22	10.06.2003	Yes	71 Kg	178 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	850,000$	758,602$	850,000$	758,602$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Veeti Miettinen	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	24	20.09.2001	Yes	78 Kg	175 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	05.06.2024	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Vladimir Alistrov	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	24	12.02.2001	Yes	88 Kg	188 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	01.09.2024	False	False	Pro & Farm	995,000$	888,011$	995,000$	888,011$	0$	0$	No	995,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Vsevolod Komarov	Toronto Marlies (TOR)	D	21	11.01.2004	Yes	83 Kg	188 CM	No	No	Assign Manually		No	No	3	07.07.2025	False	False	Pro & Farm	850,000$	758,602$	850,000$	758,602$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Vyacheslav Peksa	Toronto Marlies (TOR)	G	23	27.08.2002	Yes	88 Kg	191 CM	No	No	Assign Manually		No	No	2	07.07.2025	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
William Villeneuve	Toronto Marlies (TOR)	D	23	20.03.2002	Yes	85 Kg	188 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	06.06.2024	False	False	Pro & Farm	900,000$	803,226$	900,000$	803,226$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Yegor Goryunov	Toronto Marlies (TOR)	LW/RW	21	03.03.2004 06:36:24	Yes	84 Kg	188 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	28.09.2025	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Yegor Vinogradov	Toronto Marlies (TOR)	C/LW/RW	22	17.04.2003 06:33:39	Yes	92 Kg	191 CM	No	No	Assign Manually		No	No	1	28.09.2025	False	False	Pro & Farm	800,000$	713,978$	800,000$	713,978$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Zayne Parekh	Toronto Marlies (TOR)	D	19	15.02.2006	Yes	84 Kg	183 CM	No	No	Draft		No	No	3	06.07.2025	False	False	Pro & Farm	1,400,000$	1,249,462$	775,000$	691,667$	0$	0$	No	1,400,000$	1,400,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
44	23.84	85 Kg	185 CM	1.57	974,261$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Kieffer Bellows	Fraser Minten	Roni Hirvonen	33	1	2	2
2	Matvei Petrov	Alex Steeves	Robert Mastrosimone	30	1	2	2
3	Ryan Tverberg	Jacob Quillan	Jakub Rychlovsky	25	1	2	2
4	Luke Haymes	Dalibor Dvorsky	Nick Abruzzese	12	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Zayne Parekh	Tony DeAngelo	33	1	2	2
2	William Villeneuve	Mikko Kokkonen	30	1	2	2
3	Cade Webber	Vsevolod Komarov	25	1	2	2
4	Zayne Parekh	William Villeneuve	12	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Kieffer Bellows	Fraser Minten	Alex Steeves	50	1	2	2
2	Nick Abruzzese	Jacob Quillan	Roni Hirvonen	50	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Zayne Parekh	Tony DeAngelo	50	1	2	2
2	William Villeneuve	Mikko Kokkonen	50	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Fraser Minten	Kieffer Bellows	50	1	2	2
2	Alex Steeves	Nick Abruzzese	50	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Zayne Parekh	Tony DeAngelo	50	1	2	2
2	Cade Webber	William Villeneuve	50	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Fraser Minten	50	1	2	2	Zayne Parekh	Tony DeAngelo	50	1	2	2
2	Alex Steeves	50	1	2	2	Cade Webber	William Villeneuve	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Fraser Minten	Kieffer Bellows	50	1	2	2
2	Alex Steeves	Nick Abruzzese	50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Zayne Parekh	Tony DeAngelo	50	1	2	2
2	William Villeneuve	Mikko Kokkonen	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Kieffer Bellows	Fraser Minten	Alex Steeves	Zayne Parekh	Tony DeAngelo

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Kieffer Bellows	Fraser Minten	Alex Steeves	Zayne Parekh	Tony DeAngelo

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Nick Abruzzese, Roni Hirvonen, Robert Mastrosimone	Nick Abruzzese, Roni Hirvonen	Nick Abruzzese

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Mikko Kokkonen, Tony DeAngelo, Vsevolod Komarov	Mikko Kokkonen	Mikko Kokkonen, Tony DeAngelo

Tirs de pénalité
Dalibor Dvorsky, Kieffer Bellows, Alex Steeves, Jacob Quillan, Nick Abruzzese

Gardien
#1 : Connor Hughes, #2 : Dylan Garand

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Fraser Minten, Kieffer Bellows, Alex Steeves, Jacob Quillan, Nick Abruzzese, Roni Hirvonen, Roni Hirvonen, Dalibor Dvorsky, Ryan Tverberg, Matvei Petrov, Luke Haymes

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Tony DeAngelo, Zayne Parekh, William Villeneuve, Mikko Kokkonen, Cade Webber

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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
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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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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	Belleville Senators	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	9	14	0	0	5	6	4	2	34	47	45	56	5	29	2	4	9	3	1	33.33%	2	0	100.00%	0	98	175	56.00%	83	145	57.24%	37	74	50.00%	132	94	107	35	65	33
2	Calgary Wranglers	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	5	6	4	2	38	47	45	56	5	25	5	6	25	4	0	0.00%	3	1	66.67%	0	98	175	56.00%	83	145	57.24%	37	74	50.00%	132	94	107	35	65	33
3	Cleveland Monsters	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	1	2	3	0	1	5	6	4	2	21	47	45	56	5	20	5	4	8	2	0	0.00%	2	0	100.00%	0	98	175	56.00%	83	145	57.24%	37	74	50.00%	132	94	107	35	65	33
4	Laval Rocket	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	3	5	0	1	5	6	4	2	33	47	45	56	5	27	3	6	20	4	2	50.00%	2	0	100.00%	0	98	175	56.00%	83	145	57.24%	37	74	50.00%	132	94	107	35	65	33
5	Rochester Americans	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	2	1.000	5	6	11	0	0	5	6	4	2	24	47	45	56	5	28	3	6	29	5	1	20.00%	1	1	0.00%	0	98	175	56.00%	83	145	57.24%	37	74	50.00%	132	94	107	35	65	33
	Total	5	3	1	0	0	0	1	0	16	12	4	4	3	1	0	0	0	0	0	11	8	3	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	8	0.800	16	26	42	0	2	5	6	4	2	150	47	45	56	5	129	18	26	91	18	4	22.22%	10	2	80.00%	0	98	175	56.00%	83	145	57.24%	37	74	50.00%	132	94	107	35	65	33
	_Since Last GM Reset	5	3	1	0	0	0	1	0	16	12	4	4	3	1	0	0	0	0	0	11	8	3	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	8	0.800	16	26	42	0	2	5	6	4	2	150	47	45	56	5	129	18	26	91	18	4	22.22%	10	2	80.00%	0	98	175	56.00%	83	145	57.24%	37	74	50.00%	132	94	107	35	65	33
	_Vs Conference	5	3	1	0	0	0	1	0	16	12	4	4	3	1	0	0	0	0	0	11	8	3	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	8	0.800	16	26	42	0	2	5	6	4	2	150	47	45	56	5	129	18	26	91	18	4	22.22%	10	2	80.00%	0	98	175	56.00%	83	145	57.24%	37	74	50.00%	132	94	107	35	65	33
	_Vs Division	3	3	1	0	0	0	1	0	12	8	4	2	3	1	0	0	0	0	0	7	4	3	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	8	1.333	12	18	30	0	1	5	6	4	2	91	47	45	56	5	84	8	16	58	12	4	33.33%	5	1	80.00%	0	98	175	56.00%	83	145	57.24%	37	74	50.00%	132	94	107	35	65	33

			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
5	8	N/A	16	26	42	150	129	18	26	91	0	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	3	1	0	0	1	0	16	12

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
4	3	1	0	0	0	0	11	8

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
1	0	0	0	0	1	0	5	4

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

Tentatives en avantage numérique	Buts en avantage numérique	% en avantage numérique	Tentatives en désavantage numérique	Buts contre en désavantage numérique	% en désavantage numérique	Buts pour en désavantage numérique
18	4	22.22%	10	2	80.00%	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
47	45	56	5	5	6	4	2

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
98	175	56.00%	83	145	57.24%	37	74	50.00%

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
132	94	107	35	65	33

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Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score
2	15	Laval Rocket	-	Toronto Marlies	-
3	22	Toronto Marlies	-	Rochester Americans	-
5	37	Toronto Marlies	-	Calgary Wranglers	-
8	54	Syracuse Crunch	-	Toronto Marlies	-
10	74	Toronto Marlies	-	Utica Comets	-
12	83	Toronto Marlies	-	Rochester Americans	-
13	96	Calgary Wranglers	-	Toronto Marlies	-
16	113	Syracuse Crunch	-	Toronto Marlies	-
18	131	Toronto Marlies	-	Cleveland Monsters	-
21	152	Rochester Americans	-	Toronto Marlies	-
23	165	Toronto Marlies	-	Ontario Reign	-
26	180	Coachella Valley Firebirds	-	Toronto Marlies	-
29	200	Toronto Marlies	-	Henderson Silver Knights	-
32	215	Belleville Senators	-	Toronto Marlies	-
34	234	Toronto Marlies	-	Laval Rocket	-
36	242	Cleveland Monsters	-	Toronto Marlies	-
38	265	Toronto Marlies	-	San Diego Gulls	-
39	273	Laval Rocket	-	Toronto Marlies	-
42	296	Toronto Marlies	-	Lehigh Valley Phantoms	-
43	307	Tucson Roadrunners	-	Toronto Marlies	-
46	321	Toronto Marlies	-	Utica Comets	-
49	340	Calgary Wranglers	-	Toronto Marlies	-
51	360	Ontario Reign	-	Toronto Marlies	-
54	377	Toronto Marlies	-	Belleville Senators	-
56	395	Belleville Senators	-	Toronto Marlies	-
58	408	Toronto Marlies	-	Calgary Wranglers	-
60	426	Toronto Marlies	-	Providence Bruins	-
62	437	Colorado Eagles	-	Toronto Marlies	-
64	454	Toronto Marlies	-	Texas Stars	-
66	469	Lehigh Valley Phantoms	-	Toronto Marlies	-
69	493	Coachella Valley Firebirds	-	Toronto Marlies	-
71	505	Toronto Marlies	-	Rochester Americans	-
73	517	Toronto Marlies	-	Iowa Wild	-
74	530	Bridgeport Islanders	-	Toronto Marlies	-
77	552	Toronto Marlies	-	Manitoba Moose	-
79	565	Hartford Wolf Pack	-	Toronto Marlies	-
81	584	Toronto Marlies	-	Bakersfield Condors	-
83	595	Rockford IceHogs	-	Toronto Marlies	-
86	619	Chicago Wolves	-	Toronto Marlies	-
88	633	Toronto Marlies	-	Abbotsford Canucks	-
90	651	Manitoba Moose	-	Toronto Marlies	-
92	663	Toronto Marlies	-	Chicago Wolves	-
95	683	Syracuse Crunch	-	Toronto Marlies	-
98	711	Bakersfield Condors	-	Toronto Marlies	-
100	721	Toronto Marlies	-	Hershey Bears	-
102	732	Toronto Marlies	-	Belleville Senators	-
104	747	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Toronto Marlies	-
107	762	Toronto Marlies	-	Tucson Roadrunners	-
109	780	Hershey Bears	-	Toronto Marlies	-
111	796	Toronto Marlies	-	Ontario Reign	-
113	803	Toronto Marlies	-	Bridgeport Islanders	-
114	817	Grand Rapids Griffins	-	Toronto Marlies	-
117	834	Toronto Marlies	-	San Jose Barracuda	-
119	848	Providence Bruins	-	Toronto Marlies	-
122	875	Abbotsford Canucks	-	Toronto Marlies	-
124	891	Toronto Marlies	-	Laval Rocket	-
127	907	Toronto Marlies	-	Coachella Valley Firebirds	-
128	915	Rochester Americans	-	Toronto Marlies	-
131	940	Toronto Marlies	-	Syracuse Crunch	-
132	945	Cleveland Monsters	-	Toronto Marlies	-
136	971	Toronto Marlies	-	Hartford Wolf Pack	-
137	978	Iowa Wild	-	Toronto Marlies	-
140	1002	Toronto Marlies	-	Charlotte Checkers	-
141	1009	Texas Stars	-	Toronto Marlies	-
144	1039	Charlotte Checkers	-	Toronto Marlies	-
146	1051	Toronto Marlies	-	Milwaukee Admirals	-
148	1070	Springfield Thunderbirds	-	Toronto Marlies	-
150	1086	Toronto Marlies	-	Grand Rapids Griffins	-
152	1098	Toronto Marlies	-	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-
153	1107	Henderson Silver Knights	-	Toronto Marlies	-
156	1132	Utica Comets	-	Toronto Marlies	-
158	1144	Toronto Marlies	-	Syracuse Crunch	-
161	1162	Milwaukee Admirals	-	Toronto Marlies	-
164	1185	Toronto Marlies	-	Springfield Thunderbirds	-
165	1194	Milwaukee Admirals	-	Toronto Marlies	-
168	1220	San Jose Barracuda	-	Toronto Marlies	-
170	1229	Toronto Marlies	-	Rockford IceHogs	-
172	1242	Toronto Marlies	-	Henderson Silver Knights	-
174	1257	San Diego Gulls	-	Toronto Marlies	-
175	1260	Toronto Marlies	-	Colorado Eagles	-
182	1295	Utica Comets	-	Toronto Marlies	-
183	1305	Toronto Marlies	-	Cleveland Monsters	-

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
37	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	4,286,750$	4,224,250$	0$

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

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	166	28,423$	4,718,218$

Toronto Marlies 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

Toronto Marlies 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

Toronto Marlies 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

Toronto Marlies 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

Toronto Marlies 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

	Toronto Marlies
	GP: 5 \| W: 4 \| L: 1 \| OTL: 0 \| P: 8 GF: 16 \| GA: 12 \| PP%: 22.22% \| PK%: 80.00% DG: Flavio \| Morale : 44 \| Moyenne d’équipe : 58 Prochains matchs #15 vs Laval Rocket