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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	Christian Fischer	0			X		100.00	70	34	76	24	71	64	84	73	37	82	84	66	63	39	33	0	50	81	0
2	Nicolas Deslauriers	0		X			100.00	95	51	52	39	81	47	78	66	36	78	82	68	55	54	52	0	50	78	0
3	Ivan Barbashev	0	X				100.00	71	39	83	42	40	56	89	70	65	81	80	63	63	45	42	0	50	78	0
4	Nick Shore	0	X				100.00	58	35	67	41	56	63	76	64	82	81	79	68	61	49	41	0	50	78	0
5	Daniel Carr	0		X			100.00	53	34	69	37	52	53	79	70	36	83	81	65	63	46	40	0	50	77	0
6	Dylan Strome	0	X				100.00	38	33	67	38	61	60	78	62	79	78	80	74	64	43	39	0	50	77	0
7	Logan Shaw	0			X		100.00	79	38	79	48	73	51	82	63	63	80	81	66	66	50	41	0	50	77	0
8	Alan Quine	0	X				100.00	74	34	73	45	62	56	67	64	74	82	77	61	68	49	40	0	50	76	0
9	Michael Chaput	0	X				100.00	74	45	56	54	72	49	84	61	76	77	79	59	62	53	49	0	50	76	0
10	Luke Kunin (R)	0	X				100.00	82	41	53	55	47	60	65	60	49	73	80	69	65	36	46	0	50	74	0
11	Owen Tippett (R)	0			X		100.00	39	31	87	55	52	51	80	59	31	69	78	57	64	32	30	0	50	69	0
12	Henrik Borgstrom (R)	0	X				100.00	33	31	94	60	44	58	81	58	41	68	76	56	65	34	34	0	50	69	0
13	Nicolas Kerdiles	0		X			100.00	69	33	75	65	63	30	29	56	31	68	69	52	65	41	38	0	50	62	0
14	Scott Mayfield	0				X	100.00	73	51	48	47	90	61	76	84	29	83	73	69	63	44	42	0	50	83	0
15	Markus Nutivaara	0				X	100.00	46	27	77	45	50	55	74	87	26	83	75	71	61	44	36	0	50	81	0
16	Xavier Ouellet	0				X	100.00	54	40	69	48	48	56	90	82	31	81	72	70	61	51	48	0	50	80	0
17	MacKenzie Weegar	0				X	100.00	81	49	58	47	74	53	86	81	29	79	71	68	63	43	42	0	50	79	0
18	Petteri Lindbohm	0				X	100.00	58	47	54	59	69	47	76	69	31	72	66	54	63	45	42	0	50	71	0
19	Mitch Reinke	0				X	100.00	26	30	94	57	33	47	80	69	31	72	65	54	65	32	33	0	50	68	0
20	Trevor Carrick	0				X	100.00	56	50	56	61	57	28	75	69	31	72	65	53	64	45	45	0	50	66	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	61	39	69	48	60	52	76	68	45	77	76	63	63	44	41	0	50	75

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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	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Maxime Lagace	100.00	83	91	71	78	82	86	85	85	88	61	72	32	42	0	47	81	0
2	Eric Comrie	100.00	80	88	66	76	81	82	88	84	85	68	70	39	57	0	50	81	0
3	Pheonix Copley	100.00	80	86	65	80	80	80	84	84	84	68	71	33	63	0	50	80	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	81	88	67	78	81	83	86	84	86	66	71	35	54	0	49	81

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Mike Yeo	70	70	70	70	70	70	70	CAN	45	3	450,000$

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

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	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	HT	P/20	FL	S1	S2	S3
1	Dylan Strome	Royaux (KLA)	C	11	4	7	11	-8	0	0	7	20	34	9	24	11.76%	7	237	21.61	2	4	6	9	47	1	0	1	2	30	0	0	55.86%	256	3	3	0	0.93	0	1	1	1
2	Luke Kunin	Royaux (KLA)	C	11	6	4	10	2	8	0	31	16	46	6	16	13.04%	6	176	16.03	3	4	7	13	46	0	0	0	0	1	0	0	38.46%	91	6	1	1	1.13	0	1	1	1
3	Daniel Carr	Royaux (KLA)	LW	11	3	6	9	-5	2	0	20	13	36	11	35	8.33%	3	205	18.71	0	3	3	9	37	1	0	1	3	14	0	0	27.27%	11	13	4	0	0.87	0	0	0	1
4	Logan Shaw	Royaux (KLA)	RW	11	1	8	9	2	8	0	24	18	33	12	22	3.03%	6	236	21.52	0	4	4	3	38	0	1	1	3	64	1	0	57.14%	14	15	3	0	0.76	0	0	0	1
5	Michael Chaput	Royaux (KLA)	C	11	5	2	7	6	10	0	17	11	37	6	9	13.51%	7	170	15.51	0	0	0	0	0	1	0	1	6	67	1	0	63.27%	147	11	1	0	0.82	0	1	0	0
6	Christian Fischer	Royaux (KLA)	RW	11	5	2	7	-7	8	0	21	9	40	11	24	12.50%	4	203	18.51	3	2	5	7	47	0	0	0	0	0	1	1	58.82%	17	4	4	0	0.69	0	0	0	0
7	Markus Nutivaara	Royaux (KLA)	D	11	2	5	7	-2	10	0	6	28	37	17	13	5.41%	25	322	29.33	2	1	3	13	47	0	1	1	1	60	0	0	0.00%	0	9	8	0	0.43	0	1	1	0
8	Henrik Borgstrom	Royaux (KLA)	C	11	2	3	5	1	0	0	1	6	24	1	12	8.33%	3	169	15.42	1	1	2	8	38	0	0	0	0	0	0	1	30.71%	140	8	1	0	0.59	0	0	0	1
9	Scott Mayfield	Royaux (KLA)	D	11	0	5	5	0	20	0	34	19	31	12	18	0.00%	25	325	29.58	0	2	2	12	46	0	0	0	0	44	0	0	0.00%	0	2	9	0	0.31	0	1	0	0
10	Nicolas Deslauriers	Royaux (KLA)	LW	11	1	3	4	1	8	0	27	8	10	4	9	10.00%	7	143	13.02	0	0	0	0	0	0	0	0	0	16	0	0	50.00%	6	1	2	0	0.56	0	0	0	2
11	Xavier Ouellet	Royaux (KLA)	D	11	1	3	4	0	23	5	8	28	20	9	3	5.00%	19	263	23.98	1	1	2	7	36	0	0	0	1	39	0	0	0.00%	0	3	9	0	0.30	0	0	0	0
12	Owen Tippett	Royaux (KLA)	RW	11	0	3	3	1	0	0	0	4	12	4	9	0.00%	3	124	11.30	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	25.00%	4	1	0	0	0.48	0	0	0	0
13	Ivan Barbashev	Royaux (KLA)	C	11	3	0	3	0	2	0	6	7	17	5	11	17.65%	2	125	11.40	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	16.67%	6	0	1	0	0.48	0	0	1	0
14	Nick Shore	Royaux (KLA)	C	11	1	2	3	4	6	0	13	5	11	4	5	9.09%	4	99	9.05	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	66.67%	6	5	4	0	0.60	0	0	0	0
15	Alan Quine	Royaux (KLA)	C	11	0	2	2	4	4	0	12	3	11	4	15	0.00%	2	99	9.02	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100.00%	4	2	0	0	0.40	0	0	0	0
16	MacKenzie Weegar	Royaux (KLA)	D	11	0	2	2	0	19	5	26	17	9	4	3	0.00%	20	240	21.84	0	0	0	0	2	0	1	1	0	52	0	0	0.00%	0	1	6	0	0.17	1	0	0	0
17	Petteri Lindbohm	Royaux (KLA)	D	11	1	0	1	2	8	0	15	5	6	0	1	16.67%	2	156	14.23	1	0	1	5	40	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0	0.13	0	0	0	0
18	Mitch Reinke	Royaux (KLA)	D	11	0	0	0	1	0	0	0	2	2	1	0	0.00%	3	95	8.68	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	2	0	0.00	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				198	35	57	92	2	136	10	268	219	416	120	229	8.41%	148	3396	17.15	13	22	35	86	430	3	3	6	16	393	5	2	49.57%	702	84	58	1	0.54	1	5	4	7

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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	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	SAR	A	EG	ST	BG	S1	S2	S3
1	Maxime Lagace	Royaux (KLA)	11	5	4	2	0.910	3.08	682	2	35	387	220	1	1	11	0	2	1	1
2	Eric Comrie	Royaux (KLA)	1	0	0	0	0.727	11.25	16	0	3	11	4	0	0	0	11	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			12	5	4	2	0.905	3.26	699	2	38	398	224	1	1	11	11	2	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
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	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Link
Alan Quine	Royaux (KLA)	C	25	1993-02-25	No	203 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Christian Fischer	Royaux (KLA)	RW	21	1997-04-15	No	214 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,106,667$	0$	0$	No	Lien
Daniel Carr	Royaux (KLA)	LW	26	1991-11-01	No	193 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Dylan Strome	Royaux (KLA)	C	21	1997-03-07	No	200 Lbs	191 CM	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	3,369,167$	0$	0$	No	Lien
Eric Comrie	Royaux (KLA)	G	23	1995-07-06	No	175 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	902,500$	0$	0$	No	Lien
Henrik Borgstrom	Royaux (KLA)	C	21	1997-08-06	Yes	185 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,666$	0$	0$	No	Lien
Ivan Barbashev	Royaux (KLA)	C	22	1995-12-14	No	187 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Logan Shaw	Royaux (KLA)	RW	25	1992-10-05	No	208 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Luke Kunin	Royaux (KLA)	C	20	1997-12-04	Yes	193 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,425,000$	0$	0$	No	Lien
MacKenzie Weegar	Royaux (KLA)	D	24	1994-01-07	No	212 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Markus Nutivaara	Royaux (KLA)	D	24	1994-06-06	No	191 Lbs	185 CM	No	No	No	5	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Maxime Lagace	Royaux (KLA)	G	25	1993-01-12	No	190 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Michael Chaput	Royaux (KLA)	C	26	1992-04-09	No	204 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	Lien
Mitch Reinke	Royaux (KLA)	D	22	1996-02-04	No	181 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Nick Shore	Royaux (KLA)	C	25	1992-09-26	No	195 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Nicolas Deslauriers	Royaux (KLA)	LW	27	1991-02-22	No	215 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Nicolas Kerdiles	Royaux (KLA)	LW	24	1994-01-11	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Owen Tippett	Royaux (KLA)	RW	19	1999-02-16	Yes	200 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,658,333$	0$	0$	No	Lien
Petteri Lindbohm	Royaux (KLA)	D	25	1993-09-23	No	198 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Pheonix Copley	Royaux (KLA)	G	26	1992-01-18	No	200 Lbs	193 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Scott Mayfield	Royaux (KLA)	D	25	1992-10-14	No	227 Lbs	193 CM	No	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	625,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Trevor Carrick	Royaux (KLA)	D	24	1994-07-04	No	186 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	670,000$	0$	0$	No	Lien
Xavier Ouellet	Royaux (KLA)	D	25	1993-07-29	No	185 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,250,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
23	23.70	197 Lbs	188 CM	2.04	997,246$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Daniel Carr	Dylan Strome	Christian Fischer	40	1	2	2
2	Ivan Barbashev	Henrik Borgstrom	Logan Shaw	30	1	2	2
3	Nicolas Deslauriers	Luke Kunin	Owen Tippett	20	1	2	2
4	Nick Shore	Michael Chaput	Alan Quine	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Markus Nutivaara	Scott Mayfield	40	1	2	2
2	Xavier Ouellet	MacKenzie Weegar	30	1	2	2
3	Petteri Lindbohm	Scott Mayfield	20	1	2	2
4	Markus Nutivaara	Mitch Reinke	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Luke Kunin	Dylan Strome	Christian Fischer	60	1	2	2
2	Daniel Carr	Henrik Borgstrom	Logan Shaw	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Scott Mayfield	Markus Nutivaara	60	1	2	2
2	Petteri Lindbohm	Xavier Ouellet	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Michael Chaput	Logan Shaw	60	1	2	2
2	Michael Chaput	Nicolas Deslauriers	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Markus Nutivaara	Scott Mayfield	60	1	2	2
2	Xavier Ouellet	MacKenzie Weegar	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Michael Chaput	60	1	2	2	Markus Nutivaara	Scott Mayfield	60	1	2	2
2	Michael Chaput	40	1	2	2	Xavier Ouellet	MacKenzie Weegar	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Dylan Strome	Christian Fischer	60	1	2	2
2	Luke Kunin	Logan Shaw	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Markus Nutivaara	Scott Mayfield	60	1	2	2
2	Xavier Ouellet	Petteri Lindbohm	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Daniel Carr	Dylan Strome	Logan Shaw	Scott Mayfield	Markus Nutivaara

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Nicolas Deslauriers	Ivan Barbashev	Logan Shaw	Markus Nutivaara	Scott Mayfield

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Logan Shaw, Dylan Strome, Michael Chaput	Owen Tippett, Dylan Strome	Michael Chaput

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
MacKenzie Weegar, Markus Nutivaara, Scott Mayfield	Scott Mayfield	MacKenzie Weegar, Markus Nutivaara

Tirs de Pénalité
Dylan Strome, Christian Fischer, Luke Kunin, Owen Tippett, Daniel Carr

Gardien
#1 : Maxime Lagace, #2 : Eric Comrie

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

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

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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

	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	Hybrides	6	4	2	0	0	0	0	0	21	16	5	3	2	1	0	0	0	0	0	12	9	3	3	2	1	0	0	0	0	0	9	7	2	8	0.667	21	35	56	1	0	20	6	7	2	231	151	126	129	10	194	62	53	147	24	5	20.83%	24	6	75.00%	2	143	293	48.81%	138	261	52.87%	67	148	45.27%	258	155	260	101	181	89
	Total	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	0.455	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
3	Werewolves	5	1	4	0	0	0	0	0	14	23	-9	2	0	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	3	1	2	0	0	0	0	0	7	14	-7	2	0.200	14	22	36	0	0	20	6	7	2	185	151	126	129	10	205	86	85	121	34	8	23.53%	40	12	70.00%	1	143	293	48.81%	138	261	52.87%	67	148	45.27%	258	155	260	101	181	89
	_Since Last GM Reset	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	0.455	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
	_Vs Conference	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	0.455	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 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
11	10	OTL1	35	57	92	416	399	148	138	268	1	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
11	5	6	0	0	0	0	35	39

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	2	3	0	0	0	0	19	18

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	3	3	0	0	0	0	16	21

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	3	0	2	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
58	13	22.41%	64	18	71.88%	3

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
151	126	129	10	20	6	7	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
143	293	48.81%	138	261	52.87%	67	148	45.27%

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
258	155	260	101	181	89

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
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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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Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	Lien
1 - 2019-04-03	3	Hybrides	5	Royaux	4	L		Sommaire du Match
2 - 2019-04-04	11	Hybrides	1	Royaux	4	W		Sommaire du Match
3 - 2019-04-05	19	Royaux	2	Hybrides	4	L		Sommaire du Match
4 - 2019-04-06	27	Royaux	4	Hybrides	2	W		Sommaire du Match
5 - 2019-04-07	35	Hybrides	3	Royaux	4	W	X	Sommaire du Match
6 - 2019-04-08	43	Royaux	3	Hybrides	1	W		Sommaire du Match
8 - 2019-04-10	58	Royaux	2	Werewolves	9	L		Sommaire du Match
9 - 2019-04-11	62	Royaux	3	Werewolves	2	W	X	Sommaire du Match
10 - 2019-04-12	66	Werewolves	3	Royaux	2	L	X	Sommaire du Match
11 - 2019-04-13	70	Werewolves	6	Royaux	5	L		Sommaire du Match
12 - 2019-04-14	74	Royaux	2	Werewolves	3	L	X	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
36	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
0$	2,293,667$	2,084,751$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	0$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	3	0$	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
Saison Régulière
2016	84	2	80	0	1	0	0	1	314	2066	-1752	42	0	41	0	1	0	0	0	149	998	-849	42	2	39	0	0	0	0	1	165	1068	-903	4	314	560	874	0	0	107	104	102	1	2492	831	858	799	8	2120	772	2022	1586	328	69	21.04%	412	279	32.28%	8	1071	1684	63.60%	527	846	62.29%	1796	3027	59.33%	2002	1294	1699	626	1346	666
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
2017	84	29	39	0	5	1	4	6	245	378	-133	42	16	17	0	2	0	3	4	119	191	-72	42	13	22	0	3	1	1	2	126	187	-61	58	245	418	663	1	4	81	75	80	13	2200	697	754	716	66	2596	886	667	1568	285	56	19.65%	324	69	78.70%	11	654	1548	42.25%	735	1656	44.38%	499	1204	41.45%	1809	1120	1982	697	1313	650
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
Total Saison Régulière	334	114	168	0	11	6	17	18	1334	3073	-1739	167	69	77	0	3	1	10	7	688	1485	-797	167	45	91	0	8	5	7	11	646	1588	-942	228	1334	2345	3679	2	12	476	441	389	37	10517	3543	3550	3321	222	9659	3362	4239	6485	1239	264	21.31%	1473	479	67.48%	57	3775	6831	55.26%	3250	5901	55.08%	3733	6779	55.07%	7857	5064	7180	2671	5211	2609
Séries
2016	16	11	5	0	0	0	0	0	55	35	20	7	6	1	0	0	0	0	0	32	12	20	9	5	4	0	0	0	0	0	23	23	0	22	55	102	157	0	2	21	21	11	2	556	169	189	189	9	431	144	165	310	60	19	31.67%	55	9	83.64%	1	199	357	55.74%	163	306	53.27%	111	210	52.86%	410	278	331	124	233	120
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
2017	5	1	4	0	0	0	0	0	13	18	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	3	0	3	0	0	0	0	0	5	11	-6	2	13	23	36	0	0	7	4	2	0	143	43	44	55	1	188	52	54	86	23	5	21.74%	27	3	88.89%	1	54	99	54.55%	49	129	37.98%	22	60	36.67%	107	68	128	40	70	34
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	25	22	0	0	0	0	0	132	120	12	21	13	8	0	0	0	0	0	72	48	24	26	12	14	0	0	0	0	0	60	72	-12	50	132	237	369	2	2	63	37	25	7	1533	520	475	486	52	1445	508	477	921	206	44	21.36%	206	38	81.55%	6	558	1044	53.45%	531	1012	52.47%	304	596	51.01%	1134	726	1070	402	737	371