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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	Pavel Zacha	0	X				100.00	63	23	66	36	74	73	72	71	80	79	82	74	75	49	45	0	50	73	0
2	Luke Kunin	0	X				100.00	73	30	58	37	56	72	74	69	62	79	80	71	71	37	57	0	50	71	0
3	Christian Fischer	0			X		100.00	78	24	65	35	74	62	80	71	34	77	81	55	65	42	41	0	50	69	0
4	Zach Sanford	0		X			100.00	67	30	65	39	76	56	65	71	62	80	82	50	65	36	44	0	50	69	0
5	Logan Shaw	0			X		100.00	78	30	70	47	77	55	80	63	61	76	78	66	70	60	54	0	50	68	0
6	Michael Rasmussen (R)	0			X		100.00	78	27	54	37	83	56	72	68	42	78	81	55	71	32	47	0	50	68	0
7	Henrik Borgstrom	0	X				100.00	38	22	77	36	58	56	85	70	71	78	77	51	66	33	37	0	50	67	0
8	Valentin Zykov	0		X			100.00	63	28	75	39	77	48	78	65	33	76	80	53	66	46	45	0	50	66	0
9	Jakob Forsbacka Karlsson	0	X				100.00	44	19	78	45	50	54	81	61	62	76	81	52	67	39	39	0	50	65	0
10	Daniel Carr	0		X			100.00	55	27	74	48	60	53	77	62	33	72	79	55	65	47	48	0	50	64	0
11	Michael McLeod (R)	0	X				100.00	70	29	65	60	55	56	81	59	48	68	76	57	67	37	59	0	50	63	0
12	Owen Tippett	0			X		100.00	31	22	83	62	72	51	82	57	31	64	71	66	68	34	38	0	50	60	0
13	Markus Nutivaara	0				X	100.00	58	15	76	44	58	63	72	83	28	84	77	50	63	48	38	0	50	70	0
14	Haydn Fleury	0				X	100.00	70	26	71	49	73	51	75	78	30	79	73	42	66	47	57	0	50	68	0
15	Jacob Larsson	0				X	100.00	57	18	66	48	62	62	78	78	31	80	73	56	66	44	39	0	50	68	0
16	Julius Honka	0				X	100.00	53	23	63	46	45	49	77	80	31	80	74	41	66	48	42	0	50	67	0
17	Cale Makar (R)	0				X	100.00	41	21	83	48	47	63	82	71	31	74	72	54	68	27	39	0	50	66	0
18	Gabriel Carlsson	0				X	100.00	40	19	74	59	64	40	77	68	30	72	70	51	67	41	37	0	50	61	0
Rayé
1	Derek Grant	0	X	X			100.00	79	30	67	43	82	52	76	69	82	78	81	70	69	56	52	0	50	70	0
2	Nicolas Deslauriers	0		X			100.00	91	43	52	48	85	49	75	63	66	73	79	51	60	61	60	0	50	67	0
3	Alan Quine	0	X				100.00	66	24	65	55	66	48	70	61	39	70	78	54	71	52	45	0	50	63	0
4	Seth Griffith	0		X			100.00	36	23	75	60	51	48	77	57	31	66	74	61	73	55	47	0	50	60	0
5	Nicolas Kerdiles	0		X			100.00	31	32	83	68	69	18	75	56	31	64	69	67	68	39	46	0	50	51	0
6	Xavier Ouellet	0				X	100.00	69	31	66	47	63	56	90	80	29	81	74	49	65	56	69	0	50	70	0
7	Mitch Reinke	0				X	100.00	26	22	83	57	45	48	84	67	31	96	68	56	68	32	45	0	50	66	0
8	Jeremy Lauzon (R)	0				X	100.00	47	33	80	59	67	56	81	69	31	73	70	60	67	37	55	0	50	65	0
9	Trevor Carrick	0				X	100.00	34	41	76	60	70	35	83	67	31	72	68	54	68	50	68	0	50	62	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	57	26	71	49	65	53	78	68	43	76	76	56	67	44	48	0	50	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	Pheonix Copley	100.00	86	89	87	86	86	92	90	89	90	80	78	48	68	0	50	82	0
2	Maxime Lagace	100.00	82	89	82	77	81	88	82	84	90	53	62	53	59	0	50	77	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	84	89	85	82	84	90	86	87	90	67	70	51	64	0	50	80

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Mike Yeo	87	92	84	81	72	83	50	CAN	46	2	450,000$

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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	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	P/20	S1	S2	S3
1	Pavel Zacha	Royaux (KLA)	C	5	3	4	7	1	4	4	23	25	6	9	12.00%	4	118	23.65	2	2	4	5	13	0	1	1	3	15	0	0	64.91%	114	6	1	1	1.18	1	0	0
2	Jacob Larsson	Royaux (KLA)	D	5	0	5	5	4	6	1	7	6	2	1	0.00%	6	102	20.42	0	0	0	2	13	0	1	1	0	6	0	0	0.00%	0	2	2	0	0.98	0	0	0
3	Christian Fischer	Royaux (KLA)	RW	5	2	3	5	0	4	10	4	14	3	6	14.29%	3	84	16.94	1	2	3	5	14	0	0	0	0	4	0	0	0.00%	3	3	2	0	1.18	1	0	0
4	Zach Sanford	Royaux (KLA)	LW	5	2	2	4	1	4	6	3	21	3	11	9.52%	4	87	17.40	1	2	3	5	14	0	0	0	0	5	1	0	50.00%	4	3	0	0	0.92	0	0	1
5	Luke Kunin	Royaux (KLA)	C	5	3	0	3	1	2	9	15	17	10	5	17.65%	5	106	21.33	0	0	0	5	13	1	0	1	1	19	0	1	54.41%	68	3	0	0	0.56	0	0	1
6	Henrik Borgstrom	Royaux (KLA)	C	5	2	1	3	1	0	4	7	13	4	6	15.38%	2	82	16.54	0	0	0	0	0	0	0	0	0	9	1	1	55.56%	45	1	1	0	0.73	0	1	0
7	Gabriel Carlsson	Royaux (KLA)	D	5	0	2	2	0	0	0	6	4	1	2	0.00%	1	74	14.88	0	0	0	0	0	0	0	0	0	5	0	0	0.00%	0	0	1	0	0.54	0	0	0
8	Markus Nutivaara	Royaux (KLA)	D	5	1	1	2	-2	4	8	7	18	2	6	5.56%	7	128	25.74	0	0	0	7	14	0	0	0	1	16	0	0	0.00%	0	2	3	0	0.31	0	1	0
9	Haydn Fleury	Royaux (KLA)	D	5	0	1	1	-2	0	9	4	7	4	2	0.00%	4	128	25.63	0	1	1	2	14	0	0	0	1	17	0	0	0.00%	0	1	1	0	0.16	0	0	0
10	Jakob Forsbacka Karlsson	Royaux (KLA)	C	5	0	1	1	0	0	1	2	6	3	5	0.00%	1	35	7.02	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	40.00%	25	3	0	0	0.57	0	0	0
11	Daniel Carr	Royaux (KLA)	LW	5	1	0	1	0	2	3	6	6	2	9	16.67%	3	71	14.21	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	100.00%	1	3	4	0	0.28	0	0	0
12	Owen Tippett	Royaux (KLA)	RW	5	0	1	1	0	0	0	4	3	0	1	0.00%	0	35	7.02	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	1	0	0.57	0	0	0
13	Logan Shaw	Royaux (KLA)	RW	5	0	1	1	0	0	6	10	7	5	7	0.00%	3	71	14.34	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	3	2	0	0.28	0	0	0
14	Julius Honka	Royaux (KLA)	D	5	0	1	1	3	2	9	1	3	1	1	0.00%	1	101	20.31	0	0	0	0	13	0	0	0	1	7	0	0	0.00%	0	1	1	0	0.20	0	0	0
15	Michael Rasmussen	Royaux (KLA)	RW	5	0	1	1	0	6	7	6	14	10	4	0.00%	4	84	16.95	0	0	0	3	13	0	0	0	0	0	0	0	60.00%	5	7	1	0	0.24	0	0	0
16	Valentin Zykov	Royaux (KLA)	LW	5	0	0	0	0	0	2	8	9	1	3	0.00%	1	83	16.75	0	0	0	2	13	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	6	3	1	0	0.00	0	0	0
17	Cale Makar	Royaux (KLA)	D	5	0	0	0	0	0	1	8	1	1	1	0.00%	3	68	13.66	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0	0.00	0	0	0
18	Michael McLeod	Royaux (KLA)	C	5	0	0	0	0	0	1	1	0	1	1	0.00%	1	16	3.23	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	25.00%	4	1	0	0	0.00	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				90	14	24	38	7	34	81	122	174	59	80	8.05%	53	1480	16.45	4	7	11	36	140	1	2	3	7	109	3	2	56.73%	275	42	21	1	0.51	2	2	2

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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.
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	SAR	A	ST	BG	S1	S2
1	Pheonix Copley	Royaux (KLA)	5	3	2	0.915	2.51	287	1	12	141	82	1	5	0	1	1
2	Maxime Lagace	Royaux (KLA)	1	0	0	1.000	0.00	15	0	0	2	1	0	0	5	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			6	3	2	0.916	2.38	302	1	12	143	83	1	5	5	1	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
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Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Link
Alan Quine	Royaux (KLA)	C	26	1993-02-25	No	203 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Cale Makar	Royaux (KLA)	D	20	1998-10-30	Yes	187 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	2,854,166$	0$	0$	No	Lien
Christian Fischer	Royaux (KLA)	RW	22	1997-04-15	No	214 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,075,833$	0$	0$	No	Lien
Daniel Carr	Royaux (KLA)	LW	27	1991-11-01	No	193 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Derek Grant	Royaux (KLA)	C/LW	29	1990-04-20	No	215 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Gabriel Carlsson	Royaux (KLA)	D	22	1997-01-02	No	192 Lbs	196 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	894,166$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Haydn Fleury	Royaux (KLA)	D	23	1996-07-08	No	208 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,713,333$	0$	0$	No	Lien
Henrik Borgstrom	Royaux (KLA)	C	22	1997-08-06	No	190 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,666$	0$	0$	No	Lien
Jacob Larsson	Royaux (KLA)	D	22	1997-04-29	No	197 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	894,166$	0$	0$	No	Lien
Jakob Forsbacka Karlsson	Royaux (KLA)	C	22	1996-10-31	No	184 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Jeremy Lauzon	Royaux (KLA)	D	22	1997-04-28	Yes	204 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	871,666$	0$	0$	No	Lien
Julius Honka	Royaux (KLA)	D	23	1995-12-03	No	180 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,363,333$	0$	0$	No	Lien
Logan Shaw	Royaux (KLA)	RW	26	1992-10-05	No	208 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Luke Kunin	Royaux (KLA)	C	21	1997-12-04	No	195 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,425,000$	0$	0$	No	Lien
Markus Nutivaara	Royaux (KLA)	D	25	1994-06-06	No	191 Lbs	185 CM	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	2,700,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Maxime Lagace	Royaux (KLA)	G	26	1993-01-12	No	190 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Michael McLeod	Royaux (KLA)	C	21	1998-02-03	Yes	188 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,363,333$	0$	0$	No	Lien
Michael Rasmussen	Royaux (KLA)	RW	20	1999-04-17	Yes	221 Lbs	198 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,710,833$	0$	0$	No	Lien
Mitch Reinke	Royaux (KLA)	D	23	1996-02-04	No	181 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Nicolas Deslauriers	Royaux (KLA)	LW	28	1991-02-22	No	221 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Nicolas Kerdiles	Royaux (KLA)	LW	25	1994-01-11	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Owen Tippett	Royaux (KLA)	RW	20	1999-02-16	No	216 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,658,333$	0$	0$	No	Lien
Pavel Zacha	Royaux (KLA)	C	22	1997-04-06	No	210 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Pheonix Copley	Royaux (KLA)	G	27	1992-01-18	No	200 Lbs	193 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Seth Griffith	Royaux (KLA)	LW	26	1993-01-04	No	190 Lbs	175 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Trevor Carrick	Royaux (KLA)	D	25	1994-07-04	No	196 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	670,000$	0$	0$	No	Lien
Valentin Zykov	Royaux (KLA)	LW	24	1995-05-15	No	220 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	675,000$	0$	0$	No	Lien
Xavier Ouellet	Royaux (KLA)	D	26	1993-07-29	No	196 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,250,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Zach Sanford	Royaux (KLA)	LW	24	1994-11-09	No	207 Lbs	193 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
29	23.76	200 Lbs	188 CM	1.55	1,115,891$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Zach Sanford	Pavel Zacha	Christian Fischer	40	1	2	2
2	Valentin Zykov	Luke Kunin	Michael Rasmussen	30	1	2	2
3	Daniel Carr	Henrik Borgstrom	Logan Shaw	20	1	2	2
4	Pavel Zacha	Jakob Forsbacka Karlsson	Owen Tippett	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Markus Nutivaara	Haydn Fleury	40	1	2	2
2	Jacob Larsson	Julius Honka	30	1	2	2
3	Cale Makar	Gabriel Carlsson	20	1	2	2
4	Markus Nutivaara	Haydn Fleury	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Zach Sanford	Pavel Zacha	Christian Fischer	60	1	2	2
2	Valentin Zykov	Luke Kunin	Michael Rasmussen	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Markus Nutivaara	Haydn Fleury	60	1	2	2
2	Jacob Larsson	Julius Honka	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Pavel Zacha	Luke Kunin	60	1	2	2
2	Christian Fischer	Zach Sanford	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Markus Nutivaara	Haydn Fleury	60	1	2	2
2	Jacob Larsson	Julius Honka	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Pavel Zacha	60	1	2	2	Markus Nutivaara	Haydn Fleury	60	1	2	2
2	Luke Kunin	40	1	2	2	Jacob Larsson	Julius Honka	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Pavel Zacha	Luke Kunin	60	1	2	2
2	Christian Fischer	Zach Sanford	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Markus Nutivaara	Haydn Fleury	60	1	2	2
2	Jacob Larsson	Julius Honka	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Zach Sanford	Pavel Zacha	Christian Fischer	Markus Nutivaara	Haydn Fleury

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Zach Sanford	Pavel Zacha	Christian Fischer	Markus Nutivaara	Haydn Fleury

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Michael McLeod, Logan Shaw, Henrik Borgstrom	Michael McLeod, Logan Shaw	Henrik Borgstrom

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Cale Makar, Gabriel Carlsson, Jacob Larsson	Cale Makar	Gabriel Carlsson, Jacob Larsson

Tirs de Pénalité
Pavel Zacha, Luke Kunin, Christian Fischer, Zach Sanford, Michael Rasmussen

Gardien
#1 : Pheonix Copley, #2 : Maxime Lagace

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	Caribou	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	1	2	0	0	5	2	6	1	27	67	54	52	1	37	9	10	21	5	1	20.00%	5	1	80.00%	0	70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%	114	73	111	40	77	37
2	Diabotins	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	5	8	0	1	5	2	6	1	36	67	54	52	1	16	8	2	18	2	0	0.00%	1	0	100.00%	0	70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%	114	73	111	40	77	37
3	Hooligans	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	5	2	6	1	31	67	54	52	1	34	17	12	10	2	1	50.00%	6	2	66.67%	0	70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%	114	73	111	40	77	37
4	Pirates	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	1.000	3	4	7	0	0	5	2	6	1	43	67	54	52	1	30	8	8	22	2	0	0.00%	4	1	75.00%	1	70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%	114	73	111	40	77	37
	Total	5	2	2	0	1	0	0	0	14	12	2	2	1	0	0	1	0	0	0	7	3	4	3	1	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	6	0.600	14	24	38	0	1	5	2	6	1	174	67	54	52	1	143	53	34	81	18	4	22.22%	17	4	76.47%	1	70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%	114	73	111	40	77	37
6	Vagabond	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	3	6	9	0	0	5	2	6	1	37	67	54	52	1	26	11	2	10	7	2	28.57%	1	0	100.00%	0	70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%	114	73	111	40	77	37
	_Since Last GM Reset	5	2	2	0	1	0	0	0	14	12	2	2	1	0	0	1	0	0	0	7	3	4	3	1	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	6	0.600	14	24	38	0	1	5	2	6	1	174	67	54	52	1	143	53	34	81	18	4	22.22%	17	4	76.47%	1	70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%	114	73	111	40	77	37
	_Vs Conference	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	1	2	0	0	5	2	6	1	27	67	54	52	1	37	9	10	21	5	1	20.00%	5	1	80.00%	0	70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%	114	73	111	40	77	37
	_Vs Division	2	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	5	9	14	0	0	5	2	6	1	58	67	54	52	1	71	26	22	31	7	2	28.57%	11	3	72.73%	0	70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%	114	73	111	40	77	37

			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
5	6	W1	14	24	38	174	143	53	34	81	0	1

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	2	2	1	0	0	0	14	12

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
2	1	0	1	0	0	0	7	3

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
3	1	2	0	0	0	0	7	9

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	2	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%	17	4	76.47%	1

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
67	54	52	1	5	2	6	1

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
70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%

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
114	73	111	40	77	37

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
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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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Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	Lien
2 - 2019-10-07	8	Hooligans	3	Royaux	4	W	X	Sommaire du Match
3 - 2019-10-08	14	Royaux	1	Caribou	3	L		Sommaire du Match
6 - 2019-10-11	22	Diabotins	0	Royaux	3	W		Sommaire du Match
7 - 2019-10-12	28	Royaux	3	Vagabond	5	L		Sommaire du Match
9 - 2019-10-14	35	Royaux	3	Pirates	1	W		Sommaire du Match
11 - 2019-10-16	43	Benchwarmers	-	Royaux	-
14 - 2019-10-19	52	Jardiniers	-	Royaux	-
15 - 2019-10-20	59	Royaux	-	Casse-Tete	-
17 - 2019-10-22	68	Hooligans	-	Royaux	-
19 - 2019-10-24	74	Royaux	-	Hooligans	-
20 - 2019-10-25	79	Royaux	-	Chevalier	-
22 - 2019-10-27	86	Diabotins	-	Royaux	-
24 - 2019-10-29	94	Royaux	-	Chevalier	-
26 - 2019-10-31	102	Leftovers	-	Royaux	-
28 - 2019-11-02	110	Leftovers	-	Royaux	-
30 - 2019-11-04	117	Royaux	-	Leftovers	-
32 - 2019-11-06	125	Hooligans	-	Royaux	-
34 - 2019-11-08	134	Royaux	-	Barracuda	-
35 - 2019-11-09	140	Hooligans	-	Royaux	-
36 - 2019-11-10	146	Royaux	-	Benchwarmers	-
39 - 2019-11-13	155	Requins	-	Royaux	-
41 - 2019-11-15	161	Royaux	-	Hooligans	-
42 - 2019-11-16	168	Royaux	-	Pirates	-
44 - 2019-11-18	176	Chevalier	-	Royaux	-
45 - 2019-11-19	183	Barracuda	-	Royaux	-
47 - 2019-11-21	191	Royaux	-	Requins	-
49 - 2019-11-23	199	Royaux	-	Barracuda	-
51 - 2019-11-25	205	Royaux	-	Hybrides	-
52 - 2019-11-26	210	Benchwarmers	-	Royaux	-
55 - 2019-11-29	218	Werewolves	-	Royaux	-
57 - 2019-12-01	229	Royaux	-	Diabotins	-
59 - 2019-12-03	235	Caribou	-	Royaux	-
61 - 2019-12-05	244	Leftovers	-	Royaux	-
62 - 2019-12-06	252	Royaux	-	Pirates	-
64 - 2019-12-08	257	Royaux	-	Chevalier	-
65 - 2019-12-09	265	Werewolves	-	Royaux	-
68 - 2019-12-12	275	Royaux	-	Casse-Tete	-
69 - 2019-12-13	279	Diabotins	-	Royaux	-
71 - 2019-12-15	288	Royaux	-	Casse-Tete	-
72 - 2019-12-16	293	Royaux	-	Diabotins	-
74 - 2019-12-18	300	Pirates	-	Royaux	-
76 - 2019-12-20	308	Casse-Tete	-	Royaux	-
77 - 2019-12-21	314	Royaux	-	Jardiniers	-
80 - 2019-12-24	321	Royaux	-	Vagabond	-
82 - 2019-12-26	330	Chevalier	-	Royaux	-
84 - 2019-12-28	337	Royaux	-	Benchwarmers	-
86 - 2019-12-30	344	Casse-Tete	-	Royaux	-
88 - 2020-01-01	352	Royaux	-	Leftovers	-
89 - 2020-01-02	356	Royaux	-	Caribou	-
90 - 2020-01-03	362	Hybrides	-	Royaux	-
92 - 2020-01-05	373	Royaux	-	Vagabond	-
93 - 2020-01-06	376	Hybrides	-	Royaux	-
96 - 2020-01-09	385	Royaux	-	Requins	-
97 - 2020-01-10	390	Benchwarmers	-	Royaux	-
99 - 2020-01-12	399	Royaux	-	Hooligans	-
101 - 2020-01-14	404	Jardiniers	-	Royaux	-
102 - 2020-01-15	407	Royaux	-	Werewolves	-
104 - 2020-01-17	418	Barracuda	-	Royaux	-
106 - 2020-01-19	425	Royaux	-	Hooligans	-
108 - 2020-01-21	433	Royaux	-	Requins	-
109 - 2020-01-22	438	Hybrides	-	Royaux	-
113 - 2020-01-26	449	Vagabond	-	Royaux	-
115 - 2020-01-28	460	Royaux	-	Werewolves	-
116 - 2020-01-29	464	Jardiniers	-	Royaux	-
118 - 2020-01-31	469	Royaux	-	Caribou	-
120 - 2020-02-02	479	Requins	-	Royaux	-
121 - 2020-02-03	483	Royaux	-	Hooligans	-
122 - 2020-02-04	491	Royaux	-	Hybrides	-
124 - 2020-02-06	496	Casse-Tete	-	Royaux	-
129 - 2020-02-11	509	Royaux	-	Jardiniers	-
130 - 2020-02-12	514	Leftovers	-	Royaux	-
132 - 2020-02-14	524	Caribou	-	Royaux	-
135 - 2020-02-17	533	Royaux	-	Barracuda	-
137 - 2020-02-19	540	Hooligans	-	Royaux	-
139 - 2020-02-21	548	Royaux	-	Diabotins	-
141 - 2020-02-23	555	Diabotins	-	Royaux	-
144 - 2020-02-26	568	Pirates	-	Royaux	-
145 - 2020-02-27	575	Royaux	-	Casse-Tete	-
147 - 2020-02-29	582	Jardiniers	-	Royaux	-
149 - 2020-03-02	589	Royaux	-	Chevalier	-
151 - 2020-03-04	597	Vagabond	-	Royaux	-
153 - 2020-03-06	604	Royaux	-	Chevalier	-
157 - 2020-03-10	614	Vagabond	-	Royaux	-
160 - 2020-03-13	623	Werewolves	-	Royaux	-

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
40	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
198,530$	3,236,083$	2,009,417$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
19,853$	198,530$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	153	19,853$	3,037,509$

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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
Saison Régulière
2016	84	25	52	0	0	4	0	3	389	310	79	42	13	24	0	0	3	0	2	224	145	79	42	12	28	0	0	1	0	1	165	165	0	50	389	596	985	1	1	133	127	129	0	2597	862	864	870	8	2941	1057	459	1347	330	36	10.91%	169	46	72.78%	1	509	1750	29.09%	461	1731	26.63%	391	1248	31.33%	1749	1186	2193	637	1120	523
2017	84	30	32	0	6	6	4	6	266	234	32	42	15	14	0	4	4	1	4	139	115	24	42	15	18	0	2	2	3	2	127	119	8	60	266	441	707	0	2	89	83	84	11	2429	811	784	783	83	2635	948	1016	1587	261	50	19.16%	460	80	82.61%	11	738	1587	46.50%	898	1975	45.47%	454	1076	42.19%	1785	1128	2074	708	1255	592
2017	84	40	25	0	1	3	9	6	310	340	-30	42	26	9	0	0	1	4	2	180	172	8	42	14	16	0	1	2	5	4	130	168	-38	80	310	536	846	1	6	98	104	98	13	2604	849	887	831	92	2310	770	673	1517	288	54	18.75%	321	48	85.05%	14	940	1680	55.95%	966	1636	59.05%	650	1242	52.33%	2021	1324	1799	691	1300	648
2018	82	43	24	0	0	5	4	6	491	283	208	41	26	11	0	0	2	1	1	267	138	129	41	17	13	0	0	3	3	5	224	145	79	86	491	743	1234	2	0	192	170	125	6	3324	1235	1143	938	50	2960	1028	374	1150	343	87	25.36%	178	48	73.03%	1	933	2000	46.65%	711	1641	43.33%	612	1319	46.40%	1937	1345	1869	613	1171	582
2018	82	43	24	0	4	2	4	5	465	289	176	41	27	10	0	0	0	3	1	240	124	116	41	16	14	0	4	2	1	4	225	165	60	86	465	831	1296	0	2	190	158	109	10	3221	1166	1051	975	56	2633	934	877	1814	338	85	25.15%	416	83	80.05%	24	1110	1919	57.84%	1022	1763	57.97%	788	1306	60.34%	2023	1324	1699	655	1250	644
2019	5	2	2	0	1	0	0	0	14	12	2	2	1	0	0	1	0	0	0	7	3	4	3	1	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	6	14	24	38	0	1	5	2	6	1	174	67	54	52	1	143	53	34	81	18	4	22.22%	17	4	76.47%	1	70	115	60.87%	55	94	58.51%	31	66	46.97%	114	73	111	40	77	37
Total Saison Régulière	421	183	159	0	12	20	21	26	1935	1468	467	210	108	68	0	5	10	9	10	1057	697	360	211	75	91	0	7	10	12	16	878	771	107	368	1935	3171	5106	4	12	707	644	551	41	14349	4990	4783	4449	290	13622	4790	3433	7496	1578	316	20.03%	1561	309	80.20%	52	4300	9051	47.51%	4113	8840	46.53%	2926	6257	46.76%	9631	6383	9747	3346	6175	3028
Séries
2016	10	4	6	0	0	0	0	0	25	27	-2	5	2	3	0	0	0	0	0	14	12	2	5	2	3	0	0	0	0	0	11	15	-4	8	25	45	70	0	0	7	11	5	2	291	81	68	104	38	351	126	102	228	37	12	32.43%	42	6	85.71%	0	73	202	36.14%	75	241	31.12%	39	118	33.05%	212	120	285	98	177	85
2017	4	0	4	0	0	0	0	0	7	14	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	7	11	18	0	0	0	4	3	0	117	36	45	36	0	134	48	63	61	14	1	7.14%	24	8	66.67%	0	27	88	30.68%	50	102	49.02%	17	42	40.48%	85	54	98	34	56	26
2017	15	8	7	0	0	0	0	0	29	28	1	7	4	3	0	0	0	0	0	13	11	2	8	4	4	0	0	0	0	0	16	17	-1	16	29	55	84	1	0	15	6	5	3	418	157	116	113	32	427	164	120	257	65	7	10.77%	60	8	86.67%	1	162	295	54.92%	181	316	57.28%	104	178	58.43%	358	224	349	136	252	126
2018	7	3	4	0	0	0	0	0	25	23	2	3	3	0	0	0	0	0	0	16	9	7	4	0	4	0	0	0	0	0	9	14	-5	6	25	31	56	0	0	11	7	7	0	313	128	96	71	18	245	108	42	124	31	8	25.81%	20	10	50.00%	0	76	201	37.81%	44	159	27.67%	33	115	28.70%	182	131	158	53	99	46
2018	11	5	6	0	0	0	0	0	35	39	-4	5	2	3	0	0	0	0	0	19	18	1	6	3	3	0	0	0	0	0	16	21	-5	10	35	57	92	1	0	20	6	7	2	416	151	126	129	10	399	148	138	268	58	13	22.41%	64	18	71.88%	3	143	293	48.81%	138	261	52.87%	67	148	45.27%	258	155	260	101	181	89
Total Séries	47	20	27	0	0	0	0	0	121	131	-10	22	11	11	0	0	0	0	0	66	57	9	25	9	16	0	0	0	0	0	55	74	-19	40	121	199	320	2	0	53	34	27	7	1555	553	451	453	98	1556	594	465	938	205	41	20.00%	210	50	76.19%	4	481	1079	44.58%	488	1079	45.23%	260	601	43.26%	1097	685	1152	423	767	374