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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	San Diego Gulls 15-11-1, 31pts	2	Sommaire du match	3	Springfield Thunderbirds 10-17-1, 21pts

Team Stats
L2	Séquence	L1
7-6-0	Fiche domicile	5-10-0
8-5-1	Fiche domicile	5-7-1
4-6-0	Derniers 10 matchs	2-7-1
4.70	Buts par match	3.61
3.07	Buts contre par match	4.86
26.58%	Pourcentage en avantage numérique	18.46%
67.03%	Pourcentage en désavantage numérique	78.05%

Tucson Roadrunners
19-9-0, 38pts

Sommaire du match

San Diego Gulls
15-11-1, 31pts

Team Stats
W5	Séquence	L2
8-3-0	Fiche domicile	7-6-0
11-6-0	Fiche domicile	8-5-1
7-3-0	Derniers 10 matchs	4-6-0
4.79	Buts par match	4.70
3.00	Buts contre par match	3.07
32.22%	Pourcentage en avantage numérique	26.58%
74.76%	Pourcentage en désavantage numérique	67.03%

Hershey Bears
12-14-2, 26pts

2025-12-05

San Diego Gulls
15-11-1, 31pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L2
6-8-1	Fiche domicile	7-6-0
6-6-1	Fiche visiteur	8-5-1
4-6-0	10 derniers matchs	4-6-0
3.50	Buts par match	4.70
3.89	Buts contre par match	4.70
30.68%	Pourcentage en avantage numérique	26.58%
76.56%	Pourcentage en désavantage numérique	67.03%

Rockford IceHogs
17-10-0, 34pts

2025-12-07

San Diego Gulls
15-11-1, 31pts

Statistiques d’équipe
L3	Séquence	L2
10-4-0	Fiche domicile	7-6-0
7-6-0	Fiche visiteur	8-5-1
6-4-0	10 derniers matchs	4-6-0
4.19	Buts par match	4.70
3.07	Buts contre par match	4.70
31.65%	Pourcentage en avantage numérique	26.58%
81.93%	Pourcentage en désavantage numérique	67.03%

San Diego Gulls
15-11-1, 31pts

2025-12-09

Wilkes-Barre Scranton Penguins
16-9-1, 33pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	W2
7-6-0	Fiche domicile	6-5-1
8-5-1	Fiche visiteur	10-4-0
4-6-0	10 derniers matchs	6-4-0
4.70	Buts par match	3.85
3.07	Buts contre par match	3.85
26.58%	Pourcentage en avantage numérique	22.09%
67.03%	Pourcentage en désavantage numérique	90.77%

Meneurs d'équipe
	Buts Emil Bemstrom 20	Passes Brandt Clarke 28

	Points Conor Timmins 36	Plus/Moins Emil Bemstrom 32

	Victoires Felix Sandstrom 15	Pourcentage d’arrêts Felix Sandstrom 0.904

Statistiques d’équipe
Buts pour 127 4.70 GFG	Tirs pour 1008 37.33 Avg	Pourcentage en avantage numérique 26.6% 21 GF	Début de zone offensive 40.4%
Buts contre 83 3.07 GAA	Tirs contre 876 32.44 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 67.0%% 30 GA	Début de la zone défensive 40.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Olivier
	Division	Pacifique
	Conférence	Ouest
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	20
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	40 / 250
	Espoirs	55

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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	Tyler Motte	X	X	X		100.00	73	34	92	69	67	79	83	63	76	61	62	84	58	73	71	47	40	67	0	29	1	800,000$
2	Luke Glendening	X		X		100.00	73	37	90	66	70	78	90	63	86	60	61	84	59	85	77	21	40	67	0	35	1	800,000$
3	Zemgus Girgensons	X	X	X		100.00	79	54	85	66	82	79	87	63	78	60	61	74	62	80	73	65	40	67	0	30	3	850,000$
4	Jonatan Berggren			X		100.00	63	39	84	70	73	89	86	72	71	68	69	63	70	65	67	74	40	67	0	24	1	825,000$
5	Emil Bemstrom	X				100.00	65	39	86	69	72	84	85	68	72	66	67	61	68	67	69	57	40	66	0	25	1	775,000$
6	Matthew Peca	X				100.00	58	36	91	65	68	82	83	64	70	67	66	63	65	72	77	30	40	66	0	31	1	750,000$
7	Aatu Raty	X				100.00	73	39	85	65	78	80	88	63	83	64	65	61	66	63	65	71	40	65	0	21	1	902,500$
8	Joshua Roy			X		100.00	63	37	94	66	73	88	83	65	61	62	64	63	67	62	65	51	40	65	0	21	2	854,167$
9	Austin Watson		X			100.00	85	83	53	62	94	83	80	61	58	60	62	65	57	76	75	49	40	65	0	32	1	775,000$
10	David Gustafsson	X				100.00	65	39	95	64	80	73	75	62	82	61	60	67	63	65	67	64	40	64	0	24	2	835,000$
11	Givani Smith			X		100.00	79	83	68	57	83	70	71	56	53	59	58	61	55	67	69	62	40	62	0	26	1	800,000$
12	Tyler Madden	X				100.00	63	36	93	62	63	81	86	58	68	61	57	54	56	66	68	63	40	62	0	24	1	775,000$
13	Samuel Honzek (R)		X			100.00	73	39	89	58	84	79	70	57	60	56	55	59	57	62	63	84	40	61	0	19	3	1,418,333$
14	Conor Timmins				X	100.00	69	37	84	70	86	87	77	67	30	74	58	71	52	67	69	66	40	67	0	26	1	1,100,000$
15	Brandt Clarke				X	100.00	68	41	77	73	80	86	87	69	30	76	62	66	53	63	65	87	40	67	0	21	2	1,713,334$
16	Nick DeSimone				X	100.00	69	38	95	65	79	82	74	64	30	67	60	61	52	71	73	34	40	65	0	29	1	775,000$
17	Kevin Gravel				X	100.00	76	39	89	61	87	83	84	59	30	64	56	63	49	73	75	32	40	64	0	32	2	775,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	70	44	85	65	78	81	82	63	61	64	61	66	59	69	70	56	40	65

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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	Felix Sandstrom	100.00	74	80	75	83	73	72	74	73	72	74	73	68	81	55	40	66	0	27	1	750,000$
2	Jacob Ingham	100.00	66	73	69	84	65	64	66	65	64	66	65	65	73	47	40	62	0	24	1	775,000$
Rayé
1	Cameron Whitehead (R)	100.00	61	71	67	77	60	59	61	60	59	61	60	62	67	58	40	59	0	21	1	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	67	75	70	81	66	65	67	66	65	67	66	65	74	53	40	62

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.
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#	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	FW	FL	S1	S2	S3
1	Conor Timmins	San Diego Gulls (ANA)	D	27	12	24	36	26	12	0	47	37	66	25	44	18.18%	43	713	26.42	6	4	10	31	65	0	57	1	0	0%	0	0	0	1.01	0	0	0	0	2	1	2
2	Emil Bemstrom	San Diego Gulls (ANA)	C	27	20	15	35	32	0	0	29	63	89	24	77	22.47%	1	470	17.44	0	0	0	1	1	0	0	2	1	53.06%	441	0	0	1.49	0	2	0	0	2	2	2
3	Jonatan Berggren	San Diego Gulls (ANA)	RW	27	15	18	33	19	4	0	8	48	114	29	76	13.16%	1	471	17.45	2	2	4	18	38	0	3	1	1	60.00%	40	0	2	1.40	0	2	0	0	3	0	1
4	Luke Glendening	San Diego Gulls (ANA)	C/RW	27	11	21	32	16	2	0	9	72	102	26	77	10.78%	6	419	15.53	2	3	5	21	38	0	0	2	0	61.62%	555	0	0	1.53	2	2	0	0	0	3	0
5	Brandt Clarke	San Diego Gulls (ANA)	D	27	2	28	30	23	31	5	62	41	48	18	49	4.17%	40	672	24.90	1	9	10	19	65	0	52	0	0	0%	0	1	0	0.89	0	0	0	1	1	2	0
6	Austin Watson	San Diego Gulls (ANA)	LW	27	11	19	30	23	70	20	105	33	84	19	61	13.10%	4	654	24.24	1	4	5	11	38	0	0	1	0	60.00%	40	0	1	0.92	0	0	2	1	0	2	2
7	Tyler Kleven	Anaheim Ducks	D	26	6	23	29	19	36	0	69	35	56	23	44	10.71%	69	571	22.00	3	4	7	25	60	1	56	1	1	0%	0	0	0	1.01	0	0	0	0	0	0	2
8	Matthew Peca	San Diego Gulls (ANA)	C	27	9	18	27	24	6	0	13	53	104	21	74	8.65%	7	587	21.75	0	0	0	0	0	0	0	1	0	53.24%	355	0	0	0.92	0	0	0	0	1	1	1
9	Zemgus Girgensons	San Diego Gulls (ANA)	C/LW/RW	27	9	16	25	9	8	0	47	45	119	25	69	7.56%	3	463	17.15	6	7	13	44	92	0	3	1	0	54.84%	31	0	0	1.08	0	2	0	0	2	2	0
10	Joshua Roy	San Diego Gulls (ANA)	RW	27	9	9	18	18	8	0	16	28	64	12	49	14.06%	5	388	14.37	0	0	0	0	0	0	0	2	0	52.38%	21	0	0	0.93	0	0	0	0	0	0	1
11	Aatu Raty	San Diego Gulls (ANA)	C	27	7	9	16	11	6	0	19	48	73	23	49	9.59%	4	500	18.55	0	0	0	1	3	0	3	0	1	60.06%	343	0	0	0.64	0	0	0	0	2	0	1
12	Givani Smith	San Diego Gulls (ANA)	RW	27	7	7	14	7	20	0	53	18	36	10	29	19.44%	7	347	12.88	0	0	0	0	0	0	0	0	0	42.86%	21	0	0	0.81	0	0	0	0	0	0	0
13	Nick DeSimone	San Diego Gulls (ANA)	D	27	2	11	13	24	10	0	18	22	16	5	11	12.50%	27	600	22.24	0	0	0	2	0	0	1	0	0	0%	0	0	0	0.43	0	0	0	0	0	1	1
14	Kevin Gravel	San Diego Gulls (ANA)	D	27	5	8	13	6	8	0	47	17	26	7	6	19.23%	30	444	16.47	0	0	0	1	1	0	29	1	0	0%	0	0	0	0.58	0	0	0	0	0	1	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				377	125	226	351	257	221	25	542	560	997	267	715	12.54%	247	7305	19.38	21	33	54	174	406	1	207	13	4	57.17%	1847	1	3	0.96	2	8	2	2	13	15	13

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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.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2
1	Felix Sandstrom	San Diego Gulls (ANA)	27	15	11	1	0.904	3.10	1606	4	3	83	866	1	1.000	8	27	0	2	1
2	Jacob Ingham	San Diego Gulls (ANA)	1	0	0	0	1.000	0	21	0	0	0	10	0	0	0	0	27	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			28	15	11	1	0.905	3.06	1628	4	3	83	876	1		8	27	27	2	1

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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	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
Aatu Raty	San Diego Gulls (ANA)	C	21	2002-11-14	FIN	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	902,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Austin Watson	San Diego Gulls (ANA)	LW	32	1992-01-13	USA	No	238 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	Yes	1	2025-07-15	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Brandt Clarke	San Diego Gulls (ANA)	D	21	2003-02-09	CAN	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2024-06-30	No	No	2	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	1,713,334$	0$	0$	No	1,713,334$	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Cameron Whitehead	San Diego Gulls (ANA)	G	21	2003-06-13	CAN	Yes	170 Lbs	6 ft3	No	No	Draft		No	No	1	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Conor Timmins	San Diego Gulls (ANA)	D	26	1998-09-18	CAN	No	213 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	Yes	1	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
David Gustafsson	San Diego Gulls (ANA)	C	24	2000-04-11	SWE	No	196 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2025-10-07	No	Yes	2	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	835,000$	0$	0$	No	835,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Emil Bemstrom	San Diego Gulls (ANA)	C	25	1999-06-01	SWE	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	Yes	1	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Felix Sandstrom	San Diego Gulls (ANA)	G	27	1997-01-12	SWE	No	211 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	Yes	1	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Givani Smith	San Diego Gulls (ANA)	RW	26	1998-02-27	CAN	No	214 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	Yes	1	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jacob Ingham	San Diego Gulls (ANA)	G	24	2000-06-10	CAN	No	186 Lbs	6 ft4	No	No	Prospect		No	Yes	1	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jonatan Berggren	San Diego Gulls (ANA)	RW	24	2000-07-16	SWE	No	197 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	Yes	1	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Joshua Roy	San Diego Gulls (ANA)	RW	21	2003-08-06	CAN	No	192 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	2	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	854,167$	0$	0$	No	854,167$	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Kevin Gravel	San Diego Gulls (ANA)	D	32	1992-03-06	USA	No	205 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	Yes	2	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Luke Glendening	San Diego Gulls (ANA)	C/RW	35	1989-04-28	USA	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	Yes	1	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Matthew Peca	San Diego Gulls (ANA)	C	31	1993-04-27	CAN	No	181 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	Yes	1	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Nick DeSimone	San Diego Gulls (ANA)	D	29	1994-11-21	USA	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	Yes	1	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Samuel Honzek	San Diego Gulls (ANA)	LW	19	2004-11-12	SVK	Yes	186 Lbs	6 ft4	No	No	Draft		No	No	3	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	1,418,333$	0$	0$	No	1,418,333$	1,418,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tyler Madden	San Diego Gulls (ANA)	C	24	1999-11-09	USA	No	152 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	Yes	1	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tyler Motte	San Diego Gulls (ANA)	C/LW/RW	29	1995-03-10	USA	No	194 Lbs	5 ft10	No	No	Trade	2025-08-14	No	Yes	1	2025-07-16	False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Zemgus Girgensons	San Diego Gulls (ANA)	C/LW/RW	30	1994-01-05	LVA	No	192 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2025-08-14	No	Yes	3	2024-09-17	False	False	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
20	26.05	195 Lbs	6 ft2	1.40	889,917$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Zemgus Girgensons			30	1	2	2
2	Austin Watson	Luke Glendening	Jonatan Berggren	30	1	2	2
3	Matthew Peca	Emil Bemstrom	Joshua Roy	20	1	2	2
4		Matthew Peca	Givani Smith	20	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Conor Timmins	Brandt Clarke	30	1	2	2
2			30	1	2	2
3	Nick DeSimone	Kevin Gravel	20	1	2	2
4	Conor Timmins	Brandt Clarke	20	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Zemgus Girgensons			60	1	2	2
2	Austin Watson	Luke Glendening	Jonatan Berggren	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Conor Timmins	Brandt Clarke	60	1	2	2
2			40	1	2	2

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

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Conor Timmins	Brandt Clarke	60	1	2	2
2			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	Conor Timmins	Brandt Clarke	60	1	2	2
2		40	1	2	2			40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Conor Timmins	Brandt Clarke	60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Zemgus Girgensons			Conor Timmins	Brandt Clarke

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Zemgus Girgensons			Conor Timmins	Brandt Clarke

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Aatu Raty, Emil Bemstrom, Joshua Roy	Aatu Raty, Emil Bemstrom	Joshua Roy

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Nick DeSimone, Kevin Gravel,	Nick DeSimone	Kevin Gravel,

Tirs de pénalité
, , Jonatan Berggren, Zemgus Girgensons, Luke Glendening

Gardien
#1 : Felix Sandstrom, #2 : Jacob Ingham

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	Abbotsford Canucks	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	53	41	31	2	20	333	347	323	13	54	14	22	27	2	0	0.00%	7	1	85.71%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
2	Belleville Senators	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	8	15	23	0	0	53	41	31	2	35	333	347	323	13	30	8	2	24	3	2	66.67%	1	0	100.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
3	Charlotte Checkers	2	1	1	0	0	0	0	0	11	4	7	1	1	0	0	0	0	0	0	8	0	8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.500	11	22	33	0	1	53	41	31	2	78	333	347	323	13	66	17	14	53	6	2	33.33%	6	1	83.33%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
4	Chicago Wolves	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	10	15	0	0	53	41	31	2	44	333	347	323	13	34	13	10	21	5	2	40.00%	5	2	60.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
5	Coachella Firebirds	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0.500	2	3	5	0	0	53	41	31	2	38	333	347	323	13	40	12	6	12	2	1	50.00%	3	0	100.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
6	Colorado Eagles	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	2	3	5	0	0	53	41	31	2	24	333	347	323	13	41	5	10	15	5	1	20.00%	4	3	25.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
7	Grand Rapids Griffins	2	1	0	0	0	0	1	0	12	10	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	0	0	0	0	0	1	0	7	6	1	4	1.000	12	20	32	0	0	53	41	31	2	79	333	347	323	13	67	25	12	57	3	2	66.67%	6	4	33.33%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
8	Henderson Silver Knights	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	2	0.500	8	14	22	0	0	53	41	31	2	53	333	347	323	13	62	24	11	41	7	2	28.57%	3	1	66.67%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
9	Iowa Wild	1	1	0	0	0	0	0	0	13	3	10	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	13	3	10	2	1.000	13	26	39	0	0	53	41	31	2	54	333	347	323	13	32	12	8	20	3	2	66.67%	4	2	50.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
10	Manitoba Moose	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	5	8	0	0	53	41	31	2	34	333	347	323	13	42	11	8	19	2	0	0.00%	4	1	75.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
11	Milwaukee Admirals	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	12	18	0	0	53	41	31	2	48	333	347	323	13	36	13	8	13	3	0	0.00%	4	0	100.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
12	Ontario Reign	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	5	8	13	0	0	53	41	31	2	34	333	347	323	13	30	10	4	16	4	0	0.00%	2	0	100.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
13	Providence Bruins	2	2	0	0	0	0	0	0	16	3	13	1	1	0	0	0	0	0	0	10	0	10	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	4	1.000	16	29	45	0	1	53	41	31	2	100	333	347	323	13	47	15	12	36	7	1	14.29%	6	2	66.67%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
14	Rockford IceHogs	2	1	1	0	0	0	0	0	8	4	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	8	4	4	2	0.500	8	14	22	0	1	53	41	31	2	85	333	347	323	13	57	12	10	36	6	1	16.67%	5	2	60.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
15	San Jose Barracuda	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	2	3	5	0	0	53	41	31	2	32	333	347	323	13	45	11	14	17	1	0	0.00%	6	4	33.33%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
16	Springfield Thunderbirds	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	2	3	5	0	0	53	41	31	2	47	333	347	323	13	16	4	4	20	1	0	0.00%	2	2	0.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
17	Syracuse Crunch	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	5	9	0	0	53	41	31	2	23	333	347	323	13	27	9	28	17	4	0	0.00%	3	0	100.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
18	Texas Stars	1	1	0	0	0	0	0	0	12	2	10	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	12	2	10	2	1.000	12	23	35	0	0	53	41	31	2	53	333	347	323	13	28	9	6	15	3	3	100.00%	3	0	100.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
19	Tucson Roadrunners	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	53	41	31	2	56	333	347	323	13	64	15	20	36	8	1	12.50%	10	4	60.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
20	Utica Comets	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	4	7	0	0	53	41	31	2	33	333	347	323	13	19	5	4	23	3	1	33.33%	1	0	100.00%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
21	Wilkes-Barre Scranton Penguins	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	3	5	0	0	53	41	31	2	38	333	347	323	13	39	8	12	25	1	0	0.00%	6	1	83.33%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
	Total	27	13	11	0	0	1	2	0	127	83	44	13	7	6	0	0	0	0	0	53	34	19	14	6	5	0	0	1	2	0	74	49	25	31	0.574	127	228	355	0	3	53	41	31	2	1008	333	347	323	13	876	252	225	543	79	21	26.58%	91	30	67.03%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
	_Since Last GM Reset	27	13	11	0	0	1	2	0	127	83	44	13	7	6	0	0	0	0	0	53	34	19	14	6	5	0	0	1	2	0	74	49	25	31	0.574	127	228	355	0	3	53	41	31	2	1008	333	347	323	13	876	252	225	543	79	21	26.58%	91	30	67.03%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
	_Vs Conference	18	7	9	0	0	1	1	0	81	66	15	8	2	6	0	0	0	0	0	22	30	-8	10	5	3	0	0	1	1	0	59	36	23	17	0.472	81	147	228	0	1	53	41	31	2	654	333	347	323	13	632	186	149	345	54	15	27.78%	66	24	63.64%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176
	_Vs Division	10	1	7	0	0	1	0	0	49	31	18	3	0	5	0	0	0	0	0	6	10	-4	7	1	2	0	0	1	0	0	43	21	22	3	0.150	49	92	141	0	1	53	41	31	2	401	333	347	323	13	316	81	74	174	31	8	25.81%	36	14	61.11%	0	464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%	686	490	606	182	339	176

			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
27	31	L2	127	228	355	1008	876	252	225	543	0	3

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	13	11	0	1	2	0	127	83

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
13	7	6	0	0	0	0	53	34

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
14	6	5	0	1	2	0	74	49

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
79	21	26.58%	91	30	67.03%	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
333	347	323	13	53	41	31	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
464	930	49.89%	416	924	45.02%	239	446	53.59%

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
686	490	606	182	339	176

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 - 2025-10-09	21	San Diego Gulls	2	Coachella Firebirds	3	L	X		Sommaire du match
5 - 2025-10-11	36	San Diego Gulls	2	San Jose Barracuda	5	L			Sommaire du match
8 - 2025-10-14	56	Wilkes-Barre Scranton Penguins	1	San Diego Gulls	2	W			Sommaire du match
10 - 2025-10-16	70	Chicago Wolves	4	San Diego Gulls	5	W			Sommaire du match
13 - 2025-10-19	91	San Diego Gulls	3	Rockford IceHogs	4	L			Sommaire du match
15 - 2025-10-21	105	San Diego Gulls	6	Milwaukee Admirals	4	W			Sommaire du match
17 - 2025-10-23	111	San Diego Gulls	6	Providence Bruins	3	W			Sommaire du match
19 - 2025-10-25	129	San Diego Gulls	4	Syracuse Crunch	3	W	X	X	Sommaire du match
22 - 2025-10-28	153	San Diego Gulls	3	Charlotte Checkers	4	L			Sommaire du match
25 - 2025-10-31	180	Grand Rapids Griffins	4	San Diego Gulls	5	W			Sommaire du match
27 - 2025-11-02	197	Utica Comets	1	San Diego Gulls	3	W			Sommaire du match
29 - 2025-11-04	211	Charlotte Checkers	0	San Diego Gulls	8	W			Sommaire du match
31 - 2025-11-06	224	San Diego Gulls	12	Texas Stars	2	W			Sommaire du match
33 - 2025-11-08	242	San Diego Gulls	7	Henderson Silver Knights	4	W			Sommaire du match
34 - 2025-11-09	251	Manitoba Moose	4	San Diego Gulls	3	L			Sommaire du match
36 - 2025-11-11	262	San Diego Gulls	2	Colorado Eagles	5	L			Sommaire du match
38 - 2025-11-13	272	San Diego Gulls	7	Grand Rapids Griffins	6	W	X	X	Sommaire du match
40 - 2025-11-15	284	San Diego Gulls	13	Iowa Wild	3	W			Sommaire du match
42 - 2025-11-17	306	Tucson Roadrunners	4	San Diego Gulls	2	L			Sommaire du match
44 - 2025-11-19	318	Providence Bruins	0	San Diego Gulls	10	W			Sommaire du match
45 - 2025-11-20	329	Belleville Senators	2	San Diego Gulls	8	W			Sommaire du match
47 - 2025-11-22	346	Henderson Silver Knights	3	San Diego Gulls	1	L			Sommaire du match
51 - 2025-11-26	374	Abbotsford Canucks	3	San Diego Gulls	0	L			Sommaire du match
53 - 2025-11-28	384	Ontario Reign	6	San Diego Gulls	5	L			Sommaire du match
55 - 2025-11-30	403	San Diego Gulls	5	Rockford IceHogs	0	W			Sommaire du match
56 - 2025-12-01	409	San Diego Gulls	2	Springfield Thunderbirds	3	L			Sommaire du match
58 - 2025-12-03	424	Tucson Roadrunners	2	San Diego Gulls	1	L			Sommaire du match
60 - 2025-12-05	440	Hershey Bears	-	San Diego Gulls	-
62 - 2025-12-07	460	Rockford IceHogs	-	San Diego Gulls	-
64 - 2025-12-09	470	San Diego Gulls	-	Wilkes-Barre Scranton Penguins	-
66 - 2025-12-11	482	San Diego Gulls	-	Bridgeport Islanders	-
68 - 2025-12-13	495	San Diego Gulls	-	Utica Comets	-
70 - 2025-12-15	515	San Diego Gulls	-	Hartford Wolf Pack	-
71 - 2025-12-16	525	San Diego Gulls	-	Cleveland Monsters	-
74 - 2025-12-19	548	Texas Stars	-	San Diego Gulls	-
75 - 2025-12-20	560	Cleveland Monsters	-	San Diego Gulls	-
77 - 2025-12-22	573	Coachella Firebirds	-	San Diego Gulls	-
82 - 2025-12-27	597	San Diego Gulls	-	Ontario Reign	-
84 - 2025-12-29	615	San Jose Barracuda	-	San Diego Gulls	-
86 - 2025-12-31	624	Syracuse Crunch	-	San Diego Gulls	-
88 - 2026-01-02	643	Iowa Wild	-	San Diego Gulls	-
91 - 2026-01-05	663	San Diego Gulls	-	Hershey Bears	-
92 - 2026-01-06	670	San Diego Gulls	-	Lehigh Valley Phantoms	-
94 - 2026-01-08	688	San Diego Gulls	-	Chicago Wolves	-
96 - 2026-01-10	701	San Diego Gulls	-	Rochester Americans	-
99 - 2026-01-13	734	Texas Stars	-	San Diego Gulls	-
102 - 2026-01-16	753	San Diego Gulls	-	Ontario Reign	-
103 - 2026-01-17	766	Ontario Reign	-	San Diego Gulls	-
105 - 2026-01-19	779	Hartford Wolf Pack	-	San Diego Gulls	-
107 - 2026-01-21	789	San Diego Gulls	-	Colorado Eagles	-
109 - 2026-01-23	809	San Diego Gulls	-	Coachella Firebirds	-
111 - 2026-01-25	824	San Diego Gulls	-	Calgary Wranglers	-
112 - 2026-01-26	829	San Diego Gulls	-	Bakersfield Condors	-
115 - 2026-01-29	855	San Diego Gulls	-	Abbotsford Canucks	-
118 - 2026-02-01	875	Henderson Silver Knights	-	San Diego Gulls	-
120 - 2026-02-03	892	Coachella Firebirds	-	San Diego Gulls	-
142 - 2026-02-25	917	Bakersfield Condors	-	San Diego Gulls	-
144 - 2026-02-27	933	Manitoba Moose	-	San Diego Gulls	-
146 - 2026-03-01	952	Calgary Wranglers	-	San Diego Gulls	-
148 - 2026-03-03	968	Colorado Eagles	-	San Diego Gulls	-
149 - 2026-03-04	973	Bridgeport Islanders	-	San Diego Gulls	-
151 - 2026-03-06	987	Laval Rocket	-	San Diego Gulls	-
153 - 2026-03-08	1006	Springfield Thunderbirds	-	San Diego Gulls	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
155 - 2026-03-10	1022	San Diego Gulls	-	Manitoba Moose	-
157 - 2026-03-12	1029	San Diego Gulls	-	Toronto Marlies	-
159 - 2026-03-14	1043	San Diego Gulls	-	Belleville Senators	-
160 - 2026-03-15	1059	San Diego Gulls	-	Laval Rocket	-
163 - 2026-03-18	1082	Lehigh Valley Phantoms	-	San Diego Gulls	-
165 - 2026-03-20	1098	San Diego Gulls	-	Tucson Roadrunners	-
167 - 2026-03-22	1117	Rochester Americans	-	San Diego Gulls	-
169 - 2026-03-24	1134	San Diego Gulls	-	Abbotsford Canucks	-
171 - 2026-03-26	1147	San Diego Gulls	-	Calgary Wranglers	-
173 - 2026-03-28	1154	San Diego Gulls	-	Bakersfield Condors	-
175 - 2026-03-30	1176	Toronto Marlies	-	San Diego Gulls	-
177 - 2026-04-01	1190	San Diego Gulls	-	San Jose Barracuda	-
179 - 2026-04-03	1206	Springfield Thunderbirds	-	San Diego Gulls	-
180 - 2026-04-04	1219	Calgary Wranglers	-	San Diego Gulls	-
183 - 2026-04-07	1243	Milwaukee Admirals	-	San Diego Gulls	-
185 - 2026-04-09	1258	San Jose Barracuda	-	San Diego Gulls	-
188 - 2026-04-12	1280	Abbotsford Canucks	-	San Diego Gulls	-
190 - 2026-04-14	1296	San Diego Gulls	-	Iowa Wild	-
192 - 2026-04-16	1307	San Diego Gulls	-	Milwaukee Admirals	-

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
-4	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
2,990,827$	8,899,166$	8,899,166$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	2,990,827$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	133	46,350$	6,164,550$

San Diego Gulls 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

San Diego Gulls 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

San Diego Gulls 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

San Diego Gulls 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

San Diego Gulls 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

	San Diego Gulls
	GP: 27 \| W: 15 \| L: 11 \| OTL: 1 \| P: 31 GF: 127 \| GA: 83 \| PP%: 26.58% \| PK%: 67.03% DG: Olivier \| Morale : 40 \| Moyenne d’équipe : 65 Prochains matchs #440 vs Hershey Bears