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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
1	Sam Gagner	0	X	X	X		100.00	51	29	60	33	67	69	66	74	65	81	82	62	93	74	58	0	51	73	0
2	Adrian Kempe	0	X	X			100.00	67	23	53	35	65	66	78	71	74	80	82	61	78	56	45	0	45	71	0
3	Zach Aston-Reese	0	X				100.00	86	35	59	40	69	59	64	71	42	78	82	75	66	40	53	0	40	69	0
4	Marcus Sorensen	0			X		100.00	72	27	68	38	46	57	79	76	40	78	82	58	64	53	46	0	50	69	0
5	Drake Caggiula	0			X		100.00	82	28	60	36	43	66	63	72	37	78	82	61	64	41	46	0	50	68	0
6	Martin Frk	0			X		100.00	78	25	67	35	69	44	78	70	31	79	81	50	70	57	45	0	50	67	0
7	Michael Amadio	0	X				100.00	47	13	67	38	66	45	86	68	68	77	81	49	66	47	42	0	50	67	0
8	Sam Steel (R)	0	X				100.00	38	17	69	41	47	70	81	62	56	72	80	67	71	40	51	0	50	67	0
9	Dryden Hunt	0		X			100.00	83	30	64	40	56	50	84	69	32	78	80	50	66	45	51	0	50	67	0
10	Matt Luff	0			X		100.00	47	30	70	37	62	50	81	70	34	72	82	52	67	36	47	0	46	66	0
11	Carl Grundstrom (R)	0			X		100.00	62	16	73	47	60	70	81	59	31	67	77	66	67	45	36	0	50	65	0
12	Mason Appleton (R)	0			X		100.00	71	26	70	44	60	36	80	68	31	79	82	49	67	34	41	0	50	64	0
13	Jonny Brodzinski	0	X				100.00	78	24	69	43	72	44	59	64	38	70	79	51	71	40	40	0	50	62	0
14	Martin Necas	0	X	X	X		100.00	33	21	78	54	54	45	82	57	33	66	74	62	68	37	38	0	50	60	0
15	Roman Polak	0				X	100.00	83	33	51	51	93	67	64	78	22	81	74	76	43	79	57	0	47	73	0
16	Christian Wolanin	0				X	100.00	46	30	74	43	56	61	80	84	30	83	78	51	66	36	46	0	50	71	0
17	Maxime Lajoie (R)	0				X	100.00	50	20	66	44	48	68	78	82	30	81	77	68	66	37	44	0	49	71	0
18	Tim Heed	0				X	100.00	47	12	67	43	50	54	76	84	30	85	77	45	73	53	35	0	47	70	0
19	Brett Kulak	0				X	100.00	76	29	64	45	58	58	80	83	29	81	76	45	65	49	50	0	50	70	0
20	Jimmy Schuldt	0				X	100.00	26	30	83	49	69	74	84	67	31	72	69	57	68	32	56	0	50	68	0
21	Paul LaDue	0				X	100.00	82	24	68	46	68	49	77	82	30	79	76	45	66	40	43	0	50	68	0
22	Matt Roy	0				X	100.00	60	29	71	53	65	62	81	76	30	76	74	64	67	34	44	0	50	68	0
23	Philippe Myers (R)	0				X	100.00	66	30	80	53	79	56	79	72	30	74	72	49	67	40	45	0	50	66	0
Rayé
1	Nico Sturm	0		X			100.00	32	24	84	67	73	58	83	56	31	64	70	69	68	39	44	0	50	60	0
2	Vitaly Abramov (R)	0			X		100.00	27	24	83	61	33	65	84	56	31	64	70	70	68	37	40	0	50	59	0
3	Zack MacEwen (R)	0		X			100.00	37	36	77	70	74	31	83	56	31	65	73	66	68	37	49	0	50	58	0
4	Nicolas Aube-Kubel (R)	0			X		100.00	62	31	87	67	51	25	82	56	31	65	71	63	68	47	52	0	50	56	0
5	Justin Kloos	0	X				100.00	33	18	80	67	40	32	83	56	31	64	70	69	68	39	45	0	50	53	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	58	26	70	47	60	55	78	69	37	75	77	59	68	44	46	0	49	66

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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 Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Mackenzie Blackwood (R)	100.00	85	93	87	88	86	91	91	88	91	59	80	53	62	0	50	82	0
2	Ken Appleby	100.00	80	91	81	77	81	80	88	83	93	51	60	51	64	0	50	78	0
3	Cal Petersen (R)	100.00	82	90	82	75	82	91	88	87	77	54	71	40	53	0	50	77	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	82	91	83	80	83	87	89	86	87	55	70	48	60	0	50	79

Nom du Coach	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	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Christian Wolanin	Hooligans (HOO)	D	84	49	72	121	-8	12	100	173	402	154	185	12.19%	196	2128	25.34	27	28	55	153	325	0	1	1	7	207	7	3	0.00%	0	118	62	0	4	1.14	0	0	11	6	6
2	Marcus Sorensen	Hooligans (HOO)	RW	83	36	66	102	2	18	140	95	337	126	230	10.68%	54	1411	17.00	14	30	44	83	269	0	1	1	2	10	6	4	39.78%	93	99	24	0	2	1.45	1	2	6	8	5
3	Drake Caggiula	Hooligans (HOO)	RW	83	41	51	92	8	44	291	168	420	149	262	9.76%	92	1467	17.68	18	31	49	118	263	0	0	0	0	0	4	4	36.07%	61	74	36	0	1	1.25	0	1	7	7	6
4	Adrian Kempe	Hooligans (HOO)	C/LW	69	37	54	91	1	66	121	97	334	81	150	11.08%	85	1400	20.29	13	24	37	82	220	1	0	1	6	177	8	2	65.56%	90	45	46	1	1	1.30	2	10	4	4	8
5	Brett Kulak	Hooligans (HOO)	D	83	20	40	60	5	30	169	67	257	108	111	7.78%	80	1530	18.44	8	11	19	68	161	0	1	1	4	100	1	2	0.00%	0	71	30	0	0	0.78	0	0	1	3	5
6	Maxime Lajoie	Hooligans (HOO)	D	53	11	23	34	2	26	54	105	116	62	55	9.48%	115	1266	23.90	8	11	19	39	209	0	1	1	2	117	2	2	0.00%	0	22	41	0	0	0.54	0	0	1	5	1
7	Matt Roy	Hooligans (HOO)	D	83	10	17	27	2	26	72	102	172	52	60	5.81%	80	885	10.67	0	1	1	4	3	0	0	0	0	1	1	0	0.00%	0	37	32	0	0	0.61	0	0	0	1	1
8	Dryden Hunt	Hooligans (HOO)	LW	84	13	13	26	-26	44	210	96	258	72	156	5.04%	37	1137	13.54	0	0	0	2	38	0	0	0	1	15	2	1	46.00%	50	56	23	0	0	0.46	0	0	1	3	0
9	Michael Amadio	Hooligans (HOO)	C	83	10	13	23	8	22	57	76	144	44	88	6.94%	24	719	8.67	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	54.66%	580	34	6	0	0	0.64	0	0	0	0	1
10	Jimmy Schuldt	Hooligans (HOO)	D	83	2	19	21	2	4	15	127	99	45	44	2.02%	115	1450	17.47	2	6	8	31	160	0	0	0	2	102	0	0	0.00%	0	7	52	0	0	0.29	1	1	0	0	0
11	Alex Iafallo	Hoodlums	C/LW	23	7	10	17	-4	16	34	43	66	22	42	10.61%	36	477	20.76	2	2	4	21	83	0	0	0	0	76	1	1	39.58%	614	11	21	0	0	0.71	0	6	0	3	1
12	Sam Gagner	Hooligans (HOO)	C/LW/RW	16	8	7	15	-1	14	20	39	79	23	53	10.13%	18	379	23.71	3	2	5	13	50	0	0	0	4	60	1	0	62.87%	342	10	8	0	1	0.79	0	2	2	2	0
13	Zach Aston-Reese	Hooligans (HOO)	C	21	8	6	14	0	18	39	44	58	20	42	13.79%	19	335	15.98	2	2	4	12	38	1	0	1	1	13	1	1	48.24%	284	10	10	0	1	0.83	0	2	1	1	2
14	Frank Vatrano	Hoodlums	C/LW	12	7	5	12	1	4	33	13	35	14	28	20.00%	7	218	18.24	3	2	5	11	46	0	0	0	2	15	1	2	66.67%	12	7	2	0	1	1.10	0	2	2	0	2
15	Roman Polak	Hooligans (HOO)	D	15	2	10	12	1	20	33	45	49	23	18	4.08%	54	371	24.75	1	4	5	9	56	0	0	0	6	51	0	0	0.00%	0	4	10	0	0	0.65	0	0	0	0	2
16	Philippe Myers	Hooligans (HOO)	D	83	1	10	11	4	10	73	39	79	30	19	1.27%	60	914	11.02	0	0	0	0	0	0	0	0	4	36	1	0	0.00%	0	16	23	0	0	0.24	0	0	0	0	1
17	Travis Sanheim	Hoodlums	D	19	5	5	10	-9	12	24	32	53	23	19	9.43%	54	493	25.98	2	1	3	21	87	0	0	0	4	60	1	0	0.00%	0	16	14	0	0	0.41	0	0	1	0	1
18	Tim Heed	Hooligans (HOO)	D	15	2	7	9	2	2	4	2	16	10	4	12.50%	2	158	10.56	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0.00%	0	4	1	0	0	1.14	0	0	0	0	0
19	Martin Frk	Hooligans (HOO)	RW	15	5	3	8	1	10	23	9	45	11	26	11.11%	0	202	13.49	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	20.00%	5	10	0	0	0	0.79	0	0	0	0	1
20	Zack MacEwen	Hooligans (HOO)	LW	47	1	6	7	-2	10	15	31	61	21	48	1.64%	15	339	7.22	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	37.50%	16	52	4	0	0	0.41	1	1	0	0	0
21	Martin Necas	Hooligans (HOO)	C/LW/RW	48	1	4	5	2	4	13	35	46	26	35	2.17%	14	449	9.36	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	36.84%	19	14	15	0	0	0.22	0	0	0	0	0
22	Sam Steel	Hooligans (HOO)	C	83	2	2	4	2	2	5	19	16	9	14	12.50%	5	128	1.55	1	0	1	5	11	0	0	0	1	10	0	0	45.90%	61	2	6	0	0	0.62	2	2	0	0	0
23	Matt Luff	Hooligans (HOO)	RW	27	2	2	4	3	6	8	6	19	8	10	10.53%	4	169	6.26	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	4	3	1	0	0	0.47	0	0	0	0	0
24	Carl Grundstrom	Hooligans (HOO)	RW	83	2	1	3	1	0	5	10	7	1	2	28.57%	2	56	0.68	0	1	1	1	5	0	0	0	0	0	2	0	50.00%	6	1	1	0	0	1.06	0	0	0	0	0
25	Paul LaDue	Hooligans (HOO)	D	15	0	1	1	-1	2	11	0	5	4	3	0.00%	0	89	5.94	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	3	0	0	0	0.22	0	0	0	0	0
26	Jonny Brodzinski	Hooligans (HOO)	C	15	0	0	0	0	0	4	1	1	1	4	0.00%	1	34	2.28	0	0	0	0	0	0	0	0	1	29	0	0	50.00%	18	0	1	0	0	0.00	0	0	0	0	0
27	Mason Appleton	Hooligans (HOO)	RW	83	0	0	0	-5	0	9	9	8	2	1	0.00%	6	105	1.27	0	0	0	0	0	0	0	0	3	69	0	0	21.05%	19	3	2	0	0	0.00	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1408	282	447	729	-9	422	1582	1483	3182	1141	1709	8.86%	1175	18320	13.01	104	156	260	673	2035	2	4	6	50	1160	42	23	49.30%	2274	729	471	1	11	0.80	7	29	37	43	43

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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	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Mackenzie Blackwood	Hooligans (HOO)	83	45	24	14	0.926	2.65	5025	10	222	2987	1604	22	1	0.717	46	83	0	9	9	11
2	Cal Petersen	Hooligans (HOO)	1	0	0	0	0.824	6.43	28	0	3	17	10	0	0	0.000	0	0	68	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			84	45	24	14	0.925	2.67	5054	10	225	3004	1614	22	1	0.717	46	83	68	9	9	11

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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	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Link
Adrian Kempe	Hooligans (HOO)	C/LW	23	1996-09-13	No	201 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No	894,167$	Lien / Lien NHL
Brett Kulak	Hooligans (HOO)	D	25	1994-01-06	No	187 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	Lien
Cal Petersen	Hooligans (HOO)	G	24	1994-10-19	Yes	185 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	Lien
Carl Grundstrom	Hooligans (HOO)	RW	21	1997-12-01	Yes	201 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	Lien
Christian Wolanin	Hooligans (HOO)	D	24	1995-03-17	No	185 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No		Lien
Drake Caggiula	Hooligans (HOO)	RW	25	1994-06-20	No	176 Lbs	178 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,500,000$	0$	0$	No	1,500,000$	Lien / Lien NHL
Dryden Hunt	Hooligans (HOO)	LW	23	1995-11-24	No	191 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No		Lien
Jimmy Schuldt	Hooligans (HOO)	D	24	1995-05-11	No	205 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	Lien
Jonny Brodzinski	Hooligans (HOO)	C	26	1993-06-19	No	208 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	Lien / Lien NHL
Justin Kloos	Hooligans (HOO)	C	25	1993-11-30	No	175 Lbs	175 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No		Lien
Ken Appleby	Hooligans (HOO)	G	24	1995-04-10	No	210 Lbs	193 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	635,000$	0$	0$	No		Lien
Mackenzie Blackwood	Hooligans (HOO)	G	22	1996-12-09	Yes	225 Lbs	193 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	913,333$	0$	0$	No	913,333$	Lien
Marcus Sorensen	Hooligans (HOO)	RW	27	1992-04-07	No	175 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	Lien
Martin Frk	Hooligans (HOO)	RW	25	1993-10-05	No	205 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	Lien
Martin Necas	Hooligans (HOO)	C/LW/RW	20	1999-01-15	No	189 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,462,500$	0$	0$	No		Lien
Mason Appleton	Hooligans (HOO)	RW	23	1996-01-15	Yes	193 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	758,333$	0$	0$	No	758,333$	Lien
Matt Luff	Hooligans (HOO)	RW	22	1997-05-05	No	196 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	677,777$	0$	0$	No	677,777$	Lien
Matt Roy	Hooligans (HOO)	D	24	1995-03-01	No	200 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	Lien
Maxime Lajoie	Hooligans (HOO)	D	21	1997-11-05	Yes	183 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	780,000$	0$	0$	No	780,000$	Lien
Michael Amadio	Hooligans (HOO)	C	23	1996-05-13	No	204 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No		Lien
Nico Sturm	Hooligans (HOO)	LW	24	1995-05-03	No	207 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	Lien
Nicolas Aube-Kubel	Hooligans (HOO)	RW	23	1996-05-10	Yes	187 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	871,666$	0$	0$	No	871,666$	Lien
Paul LaDue	Hooligans (HOO)	D	27	1992-09-06	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	825,000$	Lien / Lien NHL
Philippe Myers	Hooligans (HOO)	D	22	1997-01-25	Yes	210 Lbs	196 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	678,889$	0$	0$	No	678,889$	Lien
Roman Polak	Hooligans (HOO)	D	33	1986-04-28	No	240 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	Lien / Lien NHL
Sam Gagner	Hooligans (HOO)	C/LW/RW	30	1989-08-10	No	200 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	Lien / Lien NHL
Sam Steel	Hooligans (HOO)	C	21	1998-02-03	Yes	186 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	863,333$	Lien
Tim Heed	Hooligans (HOO)	D	28	1991-01-27	No	180 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No		Lien
Vitaly Abramov	Hooligans (HOO)	RW	21	1998-05-08	Yes	171 Lbs	175 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	880,000$	0$	0$	No	880,000$	Lien
Zach Aston-Reese	Hooligans (HOO)	C	25	1994-08-10	No	204 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No		Lien
Zack MacEwen	Hooligans (HOO)	LW	23	1996-07-08	Yes	205 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	995,833$	0$	0$	No	995,833$	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
31	24.13	196 Lbs	185 CM	1.74	856,801$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Sam Gagner	Marcus Sorensen	40	1	2	2
2	Dryden Hunt	Zach Aston-Reese	Drake Caggiula	30	1	2	2
3	Martin Necas	Michael Amadio	Martin Frk	20	1	2	2
4	Sam Gagner	Sam Steel	Matt Luff	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Roman Polak		40	1	2	2
2	Christian Wolanin	Maxime Lajoie	30	1	2	2
3	Tim Heed	Brett Kulak	20	1	2	2
4	Jimmy Schuldt	Paul LaDue	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Sam Gagner	Marcus Sorensen	60	1	2	2
2	Dryden Hunt	Zach Aston-Reese	Drake Caggiula	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Roman Polak		60	1	2	2
2	Christian Wolanin	Maxime Lajoie	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Sam Gagner		60	1	2	2
2	Zach Aston-Reese	Marcus Sorensen	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Roman Polak		60	1	2	2
2	Christian Wolanin	Maxime Lajoie	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Sam Gagner	60	1	2	2	Roman Polak		60	1	2	2
2		40	1	2	2	Christian Wolanin	Maxime Lajoie	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Sam Gagner		60	1	2	2
2	Zach Aston-Reese	Marcus Sorensen	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Roman Polak		60	1	2	2
2	Christian Wolanin	Maxime Lajoie	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Sam Gagner	Marcus Sorensen	Roman Polak

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Sam Gagner	Marcus Sorensen	Roman Polak

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Carl Grundstrom, Mason Appleton, Jonny Brodzinski	Carl Grundstrom, Mason Appleton	Jonny Brodzinski

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Matt Roy, Philippe Myers, Tim Heed	Matt Roy	Philippe Myers, Tim Heed

Tirs de Pénalité
Sam Gagner, , Zach Aston-Reese, Marcus Sorensen, Drake Caggiula

Gardien
#1 : Mackenzie Blackwood, #2 : Ken Appleby, #3 : Cal Petersen

Lignes d'Attaque Perso. en Prol.
, , , , , , , , , ,

Lignes de Défense Perso. en Prol.
, , , ,

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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

	Ligue												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	Barracuda	6	5	0	0	0	1	0	0	21	9	12	4	4	0	0	0	0	0	0	18	6	12	2	1	0	0	0	1	0	0	3	3	0	11	0.917	21	35	56	0	0	99	92	83	12	243	1055	1061	1003	78	210	92	22	113	24	7	29.17%	11	0	100.00%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
2	Benchwarmers	4	3	0	0	0	1	0	0	24	9	15	2	2	0	0	0	0	0	0	9	3	6	2	1	0	0	0	1	0	0	15	6	9	7	0.875	24	37	61	0	0	99	92	83	12	147	1055	1061	1003	78	176	55	18	66	19	6	31.58%	9	1	88.89%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
3	Caribou	7	5	0	0	0	0	0	2	23	15	8	4	2	0	0	0	0	0	2	10	10	0	3	3	0	0	0	0	0	0	13	5	8	12	0.857	23	35	58	0	0	99	92	83	12	270	1055	1061	1003	78	251	88	40	107	26	8	30.77%	20	4	80.00%	1	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
4	Casse-Tete	5	1	2	0	0	0	0	2	13	20	-7	2	0	1	0	0	0	0	1	6	8	-2	3	1	1	0	0	0	0	1	7	12	-5	4	0.400	13	20	33	0	0	99	92	83	12	190	1055	1061	1003	78	203	85	36	84	15	4	26.67%	18	5	72.22%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
5	Chevalier	5	2	3	0	0	0	0	0	9	12	-3	3	2	1	0	0	0	0	0	7	7	0	2	0	2	0	0	0	0	0	2	5	-3	4	0.400	9	14	23	0	0	99	92	83	12	180	1055	1061	1003	78	162	60	36	110	10	2	20.00%	18	3	83.33%	1	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
6	Diabotins	7	5	0	0	0	0	1	1	18	10	8	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	5	3	0	0	0	0	1	1	11	7	4	13	0.929	18	29	47	0	0	99	92	83	12	286	1055	1061	1003	78	183	64	18	145	21	5	23.81%	9	1	88.89%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
7	Hybrides	6	3	3	0	0	0	0	0	15	18	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	4	2	2	0	0	0	0	0	8	12	-4	6	0.500	15	23	38	1	0	99	92	83	12	219	1055	1061	1003	78	236	106	36	115	23	4	17.39%	18	4	77.78%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
8	Jardiniers	8	4	2	0	0	1	0	1	32	67	-35	2	1	1	0	0	0	0	0	11	8	3	6	3	1	0	0	1	0	1	21	59	-38	10	0.625	32	54	86	0	0	99	92	83	12	278	1055	1061	1003	78	319	94	40	140	43	15	34.88%	20	6	70.00%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
9	Leftovers	4	2	2	0	0	0	0	0	15	14	1	2	2	0	0	0	0	0	0	8	5	3	2	0	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	4	0.500	15	26	41	0	0	99	92	83	12	150	1055	1061	1003	78	134	50	26	84	23	8	34.78%	13	3	76.92%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
10	Pirates	4	0	2	0	0	0	2	0	10	11	-1	2	0	1	0	0	0	1	0	4	4	0	2	0	1	0	0	0	1	0	6	7	-1	4	0.500	10	15	25	0	0	99	92	83	12	154	1055	1061	1003	78	176	62	34	63	12	2	16.67%	16	5	68.75%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
11	Requins	9	1	6	0	1	1	0	0	26	33	-7	7	1	5	0	0	1	0	0	18	25	-7	2	0	1	0	1	0	0	0	8	8	0	5	0.278	26	38	64	0	0	99	92	83	12	313	1055	1061	1003	78	277	94	56	202	52	11	21.15%	28	5	82.14%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
12	Royaux	10	4	2	0	1	1	1	1	40	28	12	5	2	1	0	0	0	1	1	22	14	8	5	2	1	0	1	1	0	0	18	14	4	14	0.700	40	60	100	0	0	99	92	83	12	404	1055	1061	1003	78	377	131	54	183	39	12	30.77%	27	4	85.19%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
	Total	84	38	25	0	3	6	4	8	281	278	3	42	22	12	0	0	1	2	5	152	114	38	42	16	13	0	3	5	2	3	129	164	-35	104	0.619	281	439	720	1	0	99	92	83	12	3149	1055	1061	1003	78	3049	1104	468	1581	344	98	28.49%	233	49	78.97%	2	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
14	Vagabond	5	2	2	0	0	0	0	1	18	20	-2	3	2	0	0	0	0	0	1	14	9	5	2	0	2	0	0	0	0	0	4	11	-7	5	0.500	18	28	46	0	0	99	92	83	12	170	1055	1061	1003	78	187	67	36	103	23	9	39.13%	18	5	72.22%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
15	Werewolves	4	1	1	0	1	1	0	0	17	12	5	2	1	1	0	0	0	0	0	11	6	5	2	0	0	0	1	1	0	0	6	6	0	5	0.625	17	25	42	0	0	99	92	83	12	145	1055	1061	1003	78	158	56	16	66	14	5	35.71%	8	3	62.50%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
	_Since Last GM Reset	84	38	25	0	3	6	4	8	281	278	3	42	22	12	0	0	1	2	5	152	114	38	42	16	13	0	3	5	2	3	129	164	-35	104	0.619	281	439	720	1	0	99	92	83	12	3149	1055	1061	1003	78	3049	1104	468	1581	344	98	28.49%	233	49	78.97%	2	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
	_Vs Conference	41	17	14	0	1	3	3	3	143	164	-21	20	10	7	0	0	1	1	1	71	57	14	21	7	7	0	1	2	2	2	72	107	-35	48	0.585	143	227	370	0	0	99	92	83	12	1498	1055	1061	1003	78	1452	486	228	803	193	56	29.02%	113	26	76.99%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
	_Vs Division	25	4	4	0	0	0	0	1	94	71	23	14	4	0	0	0	0	0	1	62	34	28	11	0	4	0	0	0	0	0	32	37	-5	9	0.180	94	149	243	0	0	99	92	83	12	967	1055	1061	1003	78	908	340	138	483	109	36	33.03%	69	12	82.61%	0	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556

			Total Pour les Joueurs
Matchs Joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs Pour	Tirs Contre	Tirs Bloqués	Minutes de Pénalité	Mises en Échec	Buts en Filet Désert	Blanchissage
84	104	W1	281	439	720	3149	3049	1104	468	1581	1	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
84	38	25	3	6	4	8	281	278

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
42	22	12	0	1	2	5	152	114

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
42	16	13	3	5	2	3	129	164

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	4	0	0	0	1

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
344	98	28.49%	233	49	78.97%	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
1055	1061	1003	78	99	92	83	12

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
679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%

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
1894	1286	2063	637	1162	556

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1 - 2019-10-06	1	Hooligans	0	Jardiniers	44	L			Sommaire du Match
2 - 2019-10-07	8	Hooligans	3	Royaux	4	L	X		Sommaire du Match
4 - 2019-10-09	15	Requins	4	Hooligans	3	L	X		Sommaire du Match
6 - 2019-10-11	24	Requins	2	Hooligans	3	W			Sommaire du Match
8 - 2019-10-13	34	Vagabond	4	Hooligans	3	L	X	X	Sommaire du Match
10 - 2019-10-15	40	Hooligans	5	Jardiniers	3	W			Sommaire du Match
12 - 2019-10-17	47	Hooligans	2	Hybrides	1	W			Sommaire du Match
14 - 2019-10-19	56	Caribou	3	Hooligans	2	L	X	X	Sommaire du Match
16 - 2019-10-21	61	Hooligans	2	Diabotins	1	W			Sommaire du Match
17 - 2019-10-22	68	Hooligans	1	Royaux	2	L			Sommaire du Match
19 - 2019-10-24	74	Royaux	2	Hooligans	3	W	X	X	Sommaire du Match
20 - 2019-10-25	77	Hooligans	1	Diabotins	2	L	X	X	Sommaire du Match
22 - 2019-10-27	87	Requins	3	Hooligans	2	L			Sommaire du Match
25 - 2019-10-30	98	Hooligans	3	Jardiniers	4	L	X	X	Sommaire du Match
27 - 2019-11-01	104	Requins	4	Hooligans	2	L			Sommaire du Match
29 - 2019-11-03	113	Barracuda	3	Hooligans	4	W			Sommaire du Match
30 - 2019-11-04	118	Hooligans	3	Benchwarmers	4	L	X		Sommaire du Match
32 - 2019-11-06	125	Hooligans	5	Royaux	1	W			Sommaire du Match
33 - 2019-11-07	132	Jardiniers	5	Hooligans	4	L			Sommaire du Match
35 - 2019-11-09	140	Hooligans	3	Royaux	2	W			Sommaire du Match
37 - 2019-11-11	148	Benchwarmers	1	Hooligans	5	W			Sommaire du Match
39 - 2019-11-13	154	Hooligans	2	Diabotins	1	W			Sommaire du Match
41 - 2019-11-15	161	Royaux	6	Hooligans	4	L			Sommaire du Match
43 - 2019-11-17	173	Pirates	3	Hooligans	4	W	X	X	Sommaire du Match
45 - 2019-11-19	182	Hooligans	4	Leftovers	5	L			Sommaire du Match
46 - 2019-11-20	188	Jardiniers	3	Hooligans	7	W			Sommaire du Match
48 - 2019-11-22	194	Hooligans	5	Jardiniers	1	W			Sommaire du Match
50 - 2019-11-24	200	Hooligans	2	Diabotins	1	W	X	X	Sommaire du Match
52 - 2019-11-26	208	Casse-Tete	5	Hooligans	4	L	X	X	Sommaire du Match
54 - 2019-11-28	216	Hooligans	2	Vagabond	8	L			Sommaire du Match
56 - 2019-11-30	223	Diabotins	1	Hooligans	3	W			Sommaire du Match
57 - 2019-12-01	231	Hooligans	2	Vagabond	3	L			Sommaire du Match
59 - 2019-12-03	238	Diabotins	2	Hooligans	4	W			Sommaire du Match
61 - 2019-12-05	246	Hybrides	4	Hooligans	2	L			Sommaire du Match
63 - 2019-12-07	253	Hooligans	0	Hybrides	4	L			Sommaire du Match
64 - 2019-12-08	259	Hooligans	4	Diabotins	2	W			Sommaire du Match
66 - 2019-12-10	267	Barracuda	1	Hooligans	4	W			Sommaire du Match
67 - 2019-12-11	272	Hooligans	1	Chevalier	3	L			Sommaire du Match
70 - 2019-12-14	284	Werewolves	4	Hooligans	3	L			Sommaire du Match
71 - 2019-12-15	289	Hooligans	1	Barracuda	2	L	X		Sommaire du Match
73 - 2019-12-17	298	Hooligans	2	Hybrides	4	L			Sommaire du Match
74 - 2019-12-18	301	Vagabond	1	Hooligans	4	W			Sommaire du Match
77 - 2019-12-21	311	Barracuda	1	Hooligans	4	W			Sommaire du Match
79 - 2019-12-23	318	Hooligans	1	Werewolves	2	L	X		Sommaire du Match
80 - 2019-12-24	325	Hooligans	3	Leftovers	4	L			Sommaire du Match
82 - 2019-12-26	331	Requins	4	Hooligans	2	L			Sommaire du Match
85 - 2019-12-29	339	Hooligans	4	Jardiniers	2	W			Sommaire du Match
86 - 2019-12-30	345	Chevalier	1	Hooligans	3	W			Sommaire du Match
88 - 2020-01-01	353	Hooligans	3	Casse-Tete	1	W			Sommaire du Match
89 - 2020-01-02	359	Vagabond	4	Hooligans	7	W			Sommaire du Match
91 - 2020-01-04	370	Werewolves	2	Hooligans	8	W			Sommaire du Match
96 - 2020-01-09	384	Leftovers	1	Hooligans	3	W			Sommaire du Match
97 - 2020-01-10	392	Hooligans	1	Casse-Tete	7	L			Sommaire du Match
99 - 2020-01-12	399	Royaux	1	Hooligans	4	W			Sommaire du Match
102 - 2020-01-15	410	Hooligans	4	Requins	3	W	X		Sommaire du Match
103 - 2020-01-16	414	Chevalier	2	Hooligans	3	W			Sommaire du Match
106 - 2020-01-19	425	Royaux	4	Hooligans	3	L	X	X	Sommaire du Match
107 - 2020-01-20	426	Hooligans	6	Caribou	2	W			Sommaire du Match
109 - 2020-01-22	439	Hooligans	3	Casse-Tete	4	L	X	X	Sommaire du Match
110 - 2020-01-23	442	Hooligans	2	Barracuda	1	W			Sommaire du Match
112 - 2020-01-25	446	Hooligans	4	Hybrides	3	W			Sommaire du Match
113 - 2020-01-26	450	Caribou	2	Hooligans	3	W			Sommaire du Match
116 - 2020-01-29	462	Hybrides	2	Hooligans	5	W			Sommaire du Match
118 - 2020-01-31	471	Hooligans	4	Requins	5	L			Sommaire du Match
119 - 2020-02-01	476	Hooligans	4	Jardiniers	5	L	X		Sommaire du Match
121 - 2020-02-03	483	Royaux	1	Hooligans	8	W			Sommaire du Match
122 - 2020-02-04	492	Barracuda	1	Hooligans	6	W			Sommaire du Match
125 - 2020-02-07	499	Hooligans	12	Benchwarmers	2	W			Sommaire du Match
128 - 2020-02-10	508	Benchwarmers	2	Hooligans	4	W			Sommaire du Match
131 - 2020-02-13	520	Casse-Tete	3	Hooligans	2	L			Sommaire du Match
134 - 2020-02-16	531	Pirates	1	Hooligans	0	L			Sommaire du Match
136 - 2020-02-18	537	Hooligans	2	Pirates	4	L			Sommaire du Match
137 - 2020-02-19	540	Hooligans	6	Royaux	5	W	X		Sommaire du Match
140 - 2020-02-22	550	Leftovers	4	Hooligans	5	W			Sommaire du Match
142 - 2020-02-24	559	Hooligans	5	Werewolves	4	W	X		Sommaire du Match
144 - 2020-02-26	567	Requins	4	Hooligans	3	L			Sommaire du Match
145 - 2020-02-27	577	Requins	4	Hooligans	3	L			Sommaire du Match
147 - 2020-02-29	584	Hooligans	4	Pirates	3	W	X	X	Sommaire du Match
150 - 2020-03-03	592	Chevalier	4	Hooligans	1	L			Sommaire du Match
152 - 2020-03-05	601	Caribou	4	Hooligans	3	L	X	X	Sommaire du Match
154 - 2020-03-07	607	Hooligans	4	Caribou	2	W			Sommaire du Match
158 - 2020-03-11	617	Caribou	1	Hooligans	2	W			Sommaire du Match
159 - 2020-03-12	620	Hooligans	1	Chevalier	2	L			Sommaire du Match
161 - 2020-03-14	625	Hooligans	3	Caribou	1	W			Sommaire du Match

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	35	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
0	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
2,710,358$	2,656,083$	2,010,695$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
16,295$	2,710,358$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	16,295$	0$

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	Ligue											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
2019	84	38	25	0	3	6	4	8	281	278	3	42	22	12	0	0	1	2	5	152	114	38	42	16	13	0	3	5	2	3	129	164	-35	104	281	439	720	1	0	99	92	83	12	3149	1055	1061	1003	78	3049	1104	468	1581	344	98	28.49%	233	49	78.97%	2	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556
Total Saison Régulière	84	38	25	0	3	6	4	8	281	278	3	42	22	12	0	0	1	2	5	152	114	38	42	16	13	0	3	5	2	3	129	164	-35	104	281	439	720	1	0	99	92	83	12	3149	1055	1061	1003	78	3049	1104	468	1581	344	98	28.49%	233	49	78.97%	2	679	2020	33.61%	588	1882	31.24%	371	1158	32.04%	1894	1286	2063	637	1162	556