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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	Brett Howden (R)	0	X				100.00	61	29	69	37	62	70	73	68	81	81	82	67	66	39	62	0	50	72	0
2	Christian Dvorak	0	X				100.00	62	24	69	34	57	74	59	73	83	81	82	69	72	41	53	0	50	72	0
3	Brendan Perlini	0		X			100.00	63	27	60	35	76	58	75	73	35	77	82	53	77	46	51	0	50	70	0
4	David Kampf	0	X				100.00	50	11	68	45	57	63	74	65	80	79	80	71	65	50	35	0	50	68	0
5	Cedric Paquette	0	X				100.00	87	39	32	48	68	53	64	65	83	73	80	70	58	54	60	0	50	67	0
6	Connor Brickley	0	X				100.00	83	33	55	43	69	49	78	68	32	78	81	54	66	46	49	0	50	67	0
7	Rudolfs Balcers (R)	0		X			100.00	46	18	64	36	40	57	78	70	33	79	82	53	67	41	36	0	50	67	0
8	Max Jones (R)	0		X			100.00	58	30	60	45	80	61	81	62	35	72	77	62	67	35	45	0	50	66	0
9	Frederik Gauthier	0	X				100.00	82	28	65	55	89	36	79	62	79	77	80	49	65	47	48	0	50	65	0
10	John Hayden	0		X			100.00	84	33	47	48	80	44	79	62	37	74	78	51	65	41	51	0	50	64	0
11	Jaret Anderson-Dolan (R)	0			X		100.00	35	28	83	61	47	53	83	56	31	65	72	68	68	35	56	0	50	61	0
12	Evgeny Svechnikov	0			X		100.00	40	31	72	64	77	39	81	57	31	66	74	63	73	39	45	0	50	60	0
13	Filip Hronek (R)	0				X	100.00	66	24	62	42	37	71	85	86	30	87	78	68	66	42	41	0	50	73	0
14	Vince Dunn	0				X	100.00	50	30	62	41	63	61	77	87	37	85	78	43	64	44	46	0	50	72	0
15	Patrik Nemeth	0				X	100.00	79	24	57	52	82	63	66	79	31	82	75	76	62	55	44	0	50	71	0
16	John Moore	0				X	100.00	66	30	63	45	78	67	67	81	24	81	75	63	53	64	51	0	50	70	0
17	Calvin de Haan	0				X	100.00	83	25	69	47	65	67	58	80	31	82	74	65	57	57	55	0	50	70	0
18	Steven Santini	0				X	100.00	83	27	63	48	70	64	73	80	31	81	75	65	65	42	45	0	50	70	0
19	Scott Harrington	0				X	100.00	69	29	66	48	74	48	75	81	28	83	78	50	64	53	59	0	50	69	0
20	Victor Mete	0				X	100.00	41	24	78	47	41	62	74	79	29	82	74	55	65	38	44	0	50	68	0
21	Andy Welinski	0				X	100.00	71	23	70	45	67	58	80	77	30	78	73	47	67	43	45	0	50	68	0
22	Brendan Guhle	0				X	100.00	46	27	69	50	61	60	72	72	30	74	72	59	67	40	46	0	50	66	0
23	Guillaume Brisebois (R)	0				X	100.00	38	18	84	58	45	39	77	68	31	72	69	49	68	40	56	0	50	61	0
24	Jake Bean (R)	0				X	100.00	35	19	77	61	51	28	83	67	31	72	69	54	68	37	37	0	50	59	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	62	26	65	47	64	56	75	72	42	78	77	59	66	45	48	0	50	67

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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	Craig Anderson	100.00	97	80	93	80	92	94	91	90	93	80	85	94	87	0	50	87	0
2	Tristan Jarry	100.00	83	89	84	79	83	90	87	87	89	88	61	62	68	0	50	81	0
3	Dylan Ferguson	100.00	79	92	79	74	80	78	83	82	72	50	60	40	53	0	50	72	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	86	87	85	78	85	87	87	86	85	73	69	65	69	0	50	80

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Dominique Ducharme	70	70	70	70	70	70	70	CAN	46	3	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	P/20	S2	S3
1	Filip Hronek	Requins (COU)	D	5	1	7	8	3	2	7	13	14	4	4	7.14%	8	122	24.57	1	1	2	9	17	0	2	2	1	29	0	0	0.00%	0	6	5	1.30	1	1
2	Brett Howden	Requins (COU)	C	5	3	3	6	4	4	3	15	10	2	4	30.00%	3	127	25.42	0	2	2	0	12	1	0	1	2	26	0	0	63.71%	124	4	2	0.94	1	0
3	Vince Dunn	Requins (COU)	D	6	4	1	5	-10	4	2	3	19	7	5	21.05%	3	132	22.09	0	0	0	3	17	0	0	0	0	27	0	0	0.00%	0	1	2	0.75	0	0
4	David Kampf	Requins (COU)	C	5	2	2	4	3	0	3	11	12	6	5	16.67%	1	62	12.40	0	0	0	0	0	1	0	1	2	13	0	0	55.17%	29	5	1	1.29	0	1
5	Brendan Perlini	Requins (COU)	LW	5	1	3	4	5	6	8	5	12	1	8	8.33%	2	103	20.62	1	0	1	5	15	0	1	1	0	21	1	0	45.45%	11	2	0	0.78	0	0
6	Patrik Nemeth	Requins (COU)	D	5	2	1	3	2	6	9	13	7	3	3	28.57%	6	98	19.65	0	0	0	1	13	0	0	0	0	22	1	0	0.00%	0	4	4	0.61	1	0
7	Cedric Paquette	Requins (COU)	C	6	0	2	2	-3	4	9	9	14	1	12	0.00%	3	69	11.62	0	0	0	0	0	0	0	0	0	19	0	0	59.68%	62	4	1	0.57	0	0
8	Jaret Anderson-Dolan	Requins (COU)	RW	5	0	1	1	3	0	1	1	7	2	1	0.00%	3	77	15.51	0	0	0	1	16	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	4	1	1	0.26	0	0
9	Frederik Gauthier	Requins (COU)	C	6	1	0	1	-2	0	1	1	7	2	1	14.29%	0	16	2.82	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	42.86%	7	0	0	1.18	0	0
10	John Moore	Requins (COU)	D	5	0	1	1	0	8	6	10	4	0	0	0.00%	5	97	19.43	0	0	0	4	13	0	0	0	0	22	0	0	0.00%	0	0	1	0.21	0	0
11	Calvin de Haan	Requins (COU)	D	5	0	1	1	1	2	4	3	3	1	1	0.00%	0	49	9.90	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	2	0	0.40	0	0
12	Max Jones	Requins (COU)	LW	5	0	1	1	1	2	4	0	2	1	2	0.00%	1	46	9.26	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100.00%	3	0	0	0.43	0	0
13	Scott Harrington	Requins (COU)	D	5	0	1	1	-1	0	1	0	4	2	3	0.00%	0	29	5.90	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	3	2	0.68	0	0
14	Christian Dvorak	Requins (COU)	C	5	1	0	1	-4	8	13	16	11	4	7	9.09%	6	118	23.77	0	0	0	0	12	0	0	0	0	24	1	0	62.71%	59	1	2	0.17	0	0
15	Victor Mete	Requins (COU)	D	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.02	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0.00	0	0
16	Connor Brickley	Requins (COU)	C	5	0	0	0	2	4	9	2	5	1	1	0.00%	0	48	9.63	0	0	0	3	5	0	0	0	0	2	0	0	28.57%	14	0	0	0.00	0	0
17	Evgeny Svechnikov	Requins (COU)	RW	5	0	0	0	-4	6	0	3	4	1	1	0.00%	1	74	14.84	0	0	0	1	13	0	0	0	0	0	0	0	75.00%	4	2	2	0.00	0	0
18	Andy Welinski	Requins (COU)	D	6	0	0	0	-8	0	1	4	1	3	2	0.00%	2	38	6.43	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	2	2	0.00	0	0
19	Brendan Guhle	Requins (COU)	D	5	0	0	0	1	0	0	1	0	0	0	0.00%	1	10	2.13	0	0	0	0	0	0	0	0	0	8	0	0	0.00%	0	0	1	0.00	0	0
20	Guillaume Brisebois	Requins (COU)	D	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	2	0	0.18	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0.00	0	0
21	John Hayden	Requins (COU)	LW	5	0	0	0	0	0	3	2	6	2	1	0.00%	0	37	7.49	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	2	3	0	0.00	0	0
22	Rudolfs Balcers	Requins (COU)	LW	5	0	0	0	-4	2	2	2	10	4	7	0.00%	2	75	15.11	0	0	0	1	13	0	0	0	0	0	0	0	20.00%	5	1	1	0.00	0	0
23	Steven Santini	Requins (COU)	D	5	0	0	0	1	4	7	2	4	1	1	0.00%	2	48	9.74	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	1	0	0.00	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				119	15	24	39	-10	62	93	116	156	48	69	9.62%	51	1485	12.48	2	3	5	28	152	2	3	5	5	218	3	1	58.95%	324	42	27	0.53	3	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
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Craig Anderson	Requins (COU)	5	3	2	0	0.928	2.38	302	2	0	12	167	79	0	0	0.000	0	5	0	1	0	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			5	3	2	0	0.928	2.38	302	2	0	12	167	79	0	0	0.000	0	5	0	1	0	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
Andy Welinski	Requins (COU)	D	26	1993-04-27	No	201 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	690,000$	0$	0$	No	Lien
Brendan Guhle	Requins (COU)	D	22	1997-07-29	No	196 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	888,333$	0$	0$	No	Lien
Brendan Perlini	Requins (COU)	LW	23	1996-04-27	No	211 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,363,333$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Brett Howden	Requins (COU)	C	21	1998-03-29	Yes	195 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	Lien
Calvin de Haan	Requins (COU)	D	28	1991-05-09	No	195 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	3,300,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Cedric Paquette	Requins (COU)	C	26	1993-08-13	No	198 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	812,500$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Christian Dvorak	Requins (COU)	C	23	1996-02-02	No	195 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,106,667$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Connor Brickley	Requins (COU)	C	27	1992-02-25	No	203 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Craig Anderson	Requins (COU)	G	38	1981-05-21	No	185 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	875,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
David Kampf	Requins (COU)	C	24	1995-01-12	No	188 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Dylan Ferguson	Requins (COU)	G	21	1998-09-20	No	189 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	716,666$	0$	0$	No	Lien
Evgeny Svechnikov	Requins (COU)	RW	22	1996-10-31	No	212 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,075,833$	0$	0$	No	Lien
Filip Hronek	Requins (COU)	D	21	1997-11-02	Yes	170 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	913,333$	0$	0$	No	Lien
Frederik Gauthier	Requins (COU)	C	24	1995-04-26	No	235 Lbs	196 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	Lien
Guillaume Brisebois	Requins (COU)	D	22	1997-07-21	Yes	175 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	888,333$	0$	0$	No	Lien
Jake Bean	Requins (COU)	D	21	1998-06-09	Yes	186 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,363,333$	0$	0$	No	Lien
Jaret Anderson-Dolan	Requins (COU)	RW	20	1999-09-12	Yes	188 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	910,833$	0$	0$	No	Lien
John Hayden	Requins (COU)	LW	24	1995-02-14	No	215 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
John Moore	Requins (COU)	D	28	1990-11-19	No	210 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	2,750,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Max Jones	Requins (COU)	LW	21	1998-02-17	Yes	220 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	Lien
Patrik Nemeth	Requins (COU)	D	27	1992-02-08	No	219 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	945,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Rudolfs Balcers	Requins (COU)	LW	22	1997-04-08	Yes	175 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Scott Harrington	Requins (COU)	D	26	1993-03-10	No	207 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	675,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Steven Santini	Requins (COU)	D	24	1995-03-07	No	205 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Tristan Jarry	Requins (COU)	G	24	1995-04-29	No	194 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	675,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Victor Mete	Requins (COU)	D	21	1998-06-07	No	183 Lbs	175 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	870,000$	0$	0$	No	Lien
Vince Dunn	Requins (COU)	D	22	1996-10-29	No	203 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
27	24.00	198 Lbs	185 CM	1.59	1,058,457$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brendan Perlini	Brett Howden	Jaret Anderson-Dolan	40	1	2	2
2	Rudolfs Balcers	Christian Dvorak	Evgeny Svechnikov	30	1	2	2
3	Max Jones	David Kampf	Brett Howden	20	1	2	2
4	John Hayden	Cedric Paquette	Christian Dvorak	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek	Vince Dunn	40	1	2	2
2	Patrik Nemeth	John Moore	30	1	2	2
3	Calvin de Haan	Steven Santini	20	1	2	2
4	Scott Harrington	Andy Welinski	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brendan Perlini	Brett Howden	Jaret Anderson-Dolan	60	1	2	2
2	Rudolfs Balcers	Christian Dvorak	Evgeny Svechnikov	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek	Vince Dunn	60	1	2	2
2	Patrik Nemeth	John Moore	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brett Howden	Christian Dvorak	60	1	2	2
2	Brendan Perlini	David Kampf	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek	Vince Dunn	60	1	2	2
2	Patrik Nemeth	John Moore	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brett Howden	60	1	2	2	Filip Hronek	Vince Dunn	60	1	2	2
2	Christian Dvorak	40	1	2	2	Patrik Nemeth	John Moore	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brett Howden	Christian Dvorak	60	1	2	2
2	Brendan Perlini	David Kampf	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek	Vince Dunn	60	1	2	2
2	Patrik Nemeth	John Moore	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Brendan Perlini	Brett Howden	Jaret Anderson-Dolan	Filip Hronek	Vince Dunn

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Brendan Perlini	Brett Howden	Jaret Anderson-Dolan	Filip Hronek	Vince Dunn

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Connor Brickley, Frederik Gauthier, Cedric Paquette	Connor Brickley, Frederik Gauthier	Cedric Paquette

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Victor Mete, Brendan Guhle, Guillaume Brisebois	Victor Mete	Brendan Guhle, Guillaume Brisebois

Tirs de Pénalité
Brett Howden, Christian Dvorak, Brendan Perlini, David Kampf, Rudolfs Balcers

Gardien
#1 : Craig Anderson, #2 : Tristan Jarry, #3 : Dylan Ferguson

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	Benchwarmers	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	4	7	0	0	7	4	3	1	25	56	43	57	1	34	8	12	23	8	2	25.00%	6	0	100.00%	0	70	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%	122	75	150	51	90	43
2	Chevalier	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	5	8	0	0	7	4	3	1	28	56	43	57	1	36	14	16	12	1	0	0.00%	8	1	87.50%	0	70	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%	122	75	150	51	90	43
3	Hooligans	2	0	1	0	1	0	0	0	6	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	1	0	1	0	0	0	6	6	0	2	0.500	6	11	17	0	0	7	4	3	1	56	56	43	57	1	60	18	24	38	6	0	0.00%	12	2	83.33%	2	70	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%	122	75	150	51	90	43
4	Hybrides	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	7	4	3	1	28	56	43	57	1	37	7	12	18	3	0	0.00%	6	2	66.67%	0	70	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%	122	75	150	51	90	43
5	Leftovers	1	0	1	0	0	0	0	0	2	38	-36	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	38	-36	0	0.000	2	2	4	0	0	7	4	3	1	20	56	43	57	1	38	9	0	6	3	0	0.00%	0	0	0.00%	0	70	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%	122	75	150	51	90	43
	Total	6	2	3	0	1	0	0	0	15	50	-35	3	2	1	0	0	0	0	0	7	6	1	3	0	2	0	1	0	0	0	8	44	-36	6	0.500	15	24	39	0	0	7	4	3	1	157	56	43	57	1	205	56	64	97	21	2	9.52%	32	5	84.38%	2	70	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%	122	75	150	51	90	43
	_Since Last GM Reset	6	2	3	0	1	0	0	0	15	50	-35	3	2	1	0	0	0	0	0	7	6	1	3	0	2	0	1	0	0	0	8	44	-36	6	0.500	15	24	39	0	0	7	4	3	1	157	56	43	57	1	205	56	64	97	21	2	9.52%	32	5	84.38%	2	70	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%	122	75	150	51	90	43
	_Vs Conference	4	1	2	0	1	0	0	0	11	46	-35	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	3	0	2	0	1	0	0	0	8	44	-36	4	0.500	11	17	28	0	0	7	4	3	1	101	56	43	57	1	132	35	36	67	17	2	11.76%	18	2	88.89%	2	70	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%	122	75	150	51	90	43
	_Vs Division	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	5	8	0	0	7	4	3	1	28	56	43	57	1	36	14	16	12	1	0	0.00%	8	1	87.50%	0	70	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%	122	75	150	51	90	43

			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
6	6	L1	15	24	39	157	205	56	64	97	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	2	3	1	0	0	0	15	50

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
3	2	1	0	0	0	0	7	6

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
3	0	2	1	0	0	0	8	44

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	3	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
21	2	9.52%	32	5	84.38%	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
56	43	57	1	7	4	3	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	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%

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
122	75	150	51	90	43

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
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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
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	Lien
1 - 2019-10-06	5	Requins	2	Leftovers	38	L		Sommaire du Match
3 - 2019-10-08	12	Benchwarmers	2	Requins	3	W		Sommaire du Match
4 - 2019-10-09	15	Requins	4	Hooligans	3	W	X	Sommaire du Match
6 - 2019-10-11	24	Requins	2	Hooligans	3	L		Sommaire du Match
8 - 2019-10-13	31	Chevalier	1	Requins	3	W		Sommaire du Match
10 - 2019-10-15	38	Hybrides	3	Requins	1	L		Sommaire du Match
13 - 2019-10-18	48	Requins	-	Jardiniers	-
14 - 2019-10-19	55	Vagabond	-	Requins	-
16 - 2019-10-21	64	Barracuda	-	Requins	-
17 - 2019-10-22	65	Requins	-	Hybrides	-
21 - 2019-10-26	81	Benchwarmers	-	Requins	-
22 - 2019-10-27	87	Requins	-	Hooligans	-
24 - 2019-10-29	95	Hybrides	-	Requins	-
27 - 2019-11-01	104	Requins	-	Hooligans	-
28 - 2019-11-02	108	Requins	-	Jardiniers	-
30 - 2019-11-04	116	Jardiniers	-	Requins	-
32 - 2019-11-06	124	Requins	-	Diabotins	-
33 - 2019-11-07	130	Chevalier	-	Requins	-
35 - 2019-11-09	139	Requins	-	Pirates	-
37 - 2019-11-11	147	Pirates	-	Requins	-
39 - 2019-11-13	155	Requins	-	Royaux	-
41 - 2019-11-15	160	Barracuda	-	Requins	-
42 - 2019-11-16	169	Hybrides	-	Requins	-
44 - 2019-11-18	177	Requins	-	Benchwarmers	-
45 - 2019-11-19	184	Requins	-	Hybrides	-
47 - 2019-11-21	191	Royaux	-	Requins	-
49 - 2019-11-23	198	Hybrides	-	Requins	-
51 - 2019-11-25	206	Requins	-	Chevalier	-
53 - 2019-11-27	214	Chevalier	-	Requins	-
55 - 2019-11-29	217	Requins	-	Casse-Tete	-
56 - 2019-11-30	227	Requins	-	Barracuda	-
58 - 2019-12-02	234	Requins	-	Werewolves	-
60 - 2019-12-04	239	Jardiniers	-	Requins	-
62 - 2019-12-06	249	Requins	-	Jardiniers	-
63 - 2019-12-07	254	Werewolves	-	Requins	-
65 - 2019-12-09	261	Requins	-	Benchwarmers	-
66 - 2019-12-10	268	Jardiniers	-	Requins	-
68 - 2019-12-12	276	Requins	-	Hybrides	-
70 - 2019-12-14	282	Requins	-	Leftovers	-
71 - 2019-12-15	287	Diabotins	-	Requins	-
73 - 2019-12-17	297	Leftovers	-	Requins	-
76 - 2019-12-20	305	Requins	-	Vagabond	-
77 - 2019-12-21	313	Benchwarmers	-	Requins	-
80 - 2019-12-24	324	Casse-Tete	-	Requins	-
82 - 2019-12-26	331	Requins	-	Hooligans	-
85 - 2019-12-29	338	Caribou	-	Requins	-
86 - 2019-12-30	346	Requins	-	Pirates	-
88 - 2020-01-01	354	Werewolves	-	Requins	-
90 - 2020-01-03	364	Diabotins	-	Requins	-
91 - 2020-01-04	368	Requins	-	Casse-Tete	-
93 - 2020-01-06	375	Requins	-	Jardiniers	-
96 - 2020-01-09	385	Royaux	-	Requins	-
98 - 2020-01-11	393	Requins	-	Caribou	-
100 - 2020-01-13	401	Vagabond	-	Requins	-
102 - 2020-01-15	410	Hooligans	-	Requins	-
104 - 2020-01-17	415	Requins	-	Leftovers	-
106 - 2020-01-19	422	Requins	-	Diabotins	-
107 - 2020-01-20	429	Requins	-	Vagabond	-
108 - 2020-01-21	433	Royaux	-	Requins	-
111 - 2020-01-24	444	Leftovers	-	Requins	-
113 - 2020-01-26	451	Requins	-	Diabotins	-
115 - 2020-01-28	458	Barracuda	-	Requins	-
118 - 2020-01-31	471	Hooligans	-	Requins	-
120 - 2020-02-02	479	Requins	-	Royaux	-
121 - 2020-02-03	486	Pirates	-	Requins	-
123 - 2020-02-05	493	Requins	-	Leftovers	-
125 - 2020-02-07	501	Diabotins	-	Requins	-
127 - 2020-02-09	506	Requins	-	Pirates	-
129 - 2020-02-11	510	Requins	-	Chevalier	-
130 - 2020-02-12	516	Requins	-	Barracuda	-
132 - 2020-02-14	523	Vagabond	-	Requins	-
135 - 2020-02-17	532	Requins	-	Caribou	-
136 - 2020-02-18	538	Caribou	-	Requins	-
139 - 2020-02-21	549	Jardiniers	-	Requins	-
141 - 2020-02-23	558	Requins	-	Benchwarmers	-
143 - 2020-02-25	565	Chevalier	-	Requins	-
144 - 2020-02-26	567	Requins	-	Hooligans	-
145 - 2020-02-27	577	Requins	-	Hooligans	-
147 - 2020-02-29	583	Vagabond	-	Requins	-
150 - 2020-03-03	595	Casse-Tete	-	Requins	-
153 - 2020-03-06	602	Requins	-	Hybrides	-
156 - 2020-03-09	611	Benchwarmers	-	Requins	-
158 - 2020-03-11	616	Requins	-	Werewolves	-
161 - 2020-03-14	626	Benchwarmers	-	Requins	-

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
39	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
175,330$	2,857,831$	1,807,416$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
17,533$	175,330$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	153	17,533$	2,682,549$

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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	36	31	0	4	4	8	1	458	288	170	42	22	14	0	2	0	3	1	296	136	160	42	14	17	0	2	4	5	0	162	152	10	72	458	793	1251	3	1	164	127	155	15	2808	1005	917	855	64	2374	888	1295	1536	293	90	30.72%	384	84	78.13%	15	1091	1697	64.29%	1039	1645	63.16%	824	1323	62.28%	2099	1427	1770	652	1225	617
2017	84	39	33	0	1	7	3	1	394	436	-42	42	23	13	0	1	3	1	1	197	178	19	42	16	20	0	0	4	2	0	197	258	-61	78	394	669	1063	1	4	134	140	116	4	2941	988	981	947	36	2383	865	724	1571	316	86	27.22%	358	99	72.35%	11	1003	1841	54.48%	821	1602	51.25%	740	1413	52.37%	2064	1416	1797	651	1219	594
2018	82	39	36	0	0	2	2	3	403	272	131	41	24	14	0	0	1	2	0	222	112	110	41	15	22	0	0	1	0	3	181	160	21	78	403	665	1068	1	0	156	130	115	4	2896	1100	953	837	29	2857	998	323	1047	328	71	21.65%	160	48	70.00%	4	936	1800	52.00%	793	1691	46.90%	610	1223	49.88%	1904	1297	1837	629	1207	603
2018	82	50	23	0	3	3	3	0	484	240	244	41	32	4	0	1	3	1	0	265	101	164	41	18	19	0	2	0	2	0	219	139	80	100	484	854	1338	0	3	182	161	135	8	3097	1118	1036	926	27	2746	956	981	1448	299	75	25.08%	417	75	82.01%	29	1042	1847	56.42%	1014	1892	53.59%	794	1294	61.36%	1931	1257	1766	654	1247	635
2019	6	2	3	0	1	0	0	0	15	50	-35	3	2	1	0	0	0	0	0	7	6	1	3	0	2	0	1	0	0	0	8	44	-36	6	15	24	39	0	0	7	4	3	1	157	56	43	57	1	205	56	64	97	21	2	9.52%	32	5	84.38%	2	70	124	56.45%	80	135	59.26%	45	106	42.45%	122	75	150	51	90	43
Total Saison Régulière	338	166	126	0	9	16	16	5	1754	1286	468	169	103	46	0	4	7	7	2	987	533	454	169	63	80	0	5	9	9	3	767	753	14	334	1754	3005	4759	5	8	643	562	524	32	11899	4267	3930	3622	157	10565	3763	3387	5699	1257	324	25.78%	1351	311	76.98%	61	4142	7309	56.67%	3747	6965	53.80%	3013	5359	56.22%	8122	5474	7322	2640	4988	2494
Séries
2016	8	4	4	0	0	0	0	0	29	33	-4	4	2	2	0	0	0	0	0	13	11	2	4	2	2	0	0	0	0	0	16	22	-6	8	29	51	80	0	0	6	12	11	0	255	68	90	97	0	266	75	180	138	19	7	36.84%	46	9	80.43%	3	92	158	58.23%	119	194	61.34%	75	124	60.48%	189	128	183	57	106	51
2017	9	4	5	0	0	0	0	0	26	38	-12	5	3	2	0	0	0	0	0	16	20	-4	4	1	3	0	0	0	0	0	10	18	-8	8	26	45	71	0	0	12	7	5	2	315	109	113	88	5	271	95	99	146	48	6	12.50%	42	12	71.43%	2	123	216	56.94%	84	185	45.41%	72	124	58.06%	221	150	202	69	123	60
2018	5	1	4	0	0	0	0	0	9	16	-7	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	3	0	3	0	0	0	0	0	3	10	-7	2	9	16	25	0	0	2	5	1	1	165	59	53	47	6	211	72	32	46	28	3	10.71%	17	4	76.47%	0	44	119	36.97%	47	136	34.56%	16	55	29.09%	108	73	136	41	68	30
2018	22	12	10	0	0	0	0	0	99	90	9	11	8	3	0	0	0	0	0	63	41	22	11	4	7	0	0	0	0	0	36	49	-13	24	99	164	263	0	0	28	28	42	1	802	296	270	220	16	878	313	240	278	92	21	22.83%	101	18	82.18%	3	267	496	53.83%	291	561	51.87%	189	341	55.43%	493	326	544	179	323	158
Total Séries	44	21	23	0	0	0	0	0	163	177	-14	22	14	8	0	0	0	0	0	98	78	20	22	7	15	0	0	0	0	0	65	99	-34	42	163	276	439	0	0	48	52	59	4	1537	532	526	452	27	1626	555	551	608	187	37	19.79%	206	43	79.13%	8	526	989	53.19%	541	1076	50.28%	352	644	54.66%	1012	679	1067	348	621	301