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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

#	Nom du Joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Jayce Hawryluk	X		X		100.00	71	42	79	64	72	77	71	63	59	62	58	60	63	67	64	0	50	62	0	23	1	874,125$
2	Rudolfs Balcers		X			100.00	57	39	83	65	68	75	72	64	58	63	63	61	64	65	63	0	50	62	0	22	1	925,000$
3	Noah Gregor	X				100.00	68	41	88	64	71	73	66	62	70	61	59	63	64	63	62	0	50	62	0	21	2	850,000$
4	Rodrigo Abols	X				100.00	71	46	88	60	88	77	76	58	72	61	56	63	60	67	64	0	50	62	0	23	2	925,000$
5	Adam Brooks	X				100.00	57	41	89	62	67	76	75	61	57	60	60	58	63	67	64	0	50	61	0	23	1	925,000$
6	Dmitry Sokolov			X		100.00	53	37	87	61	66	83	85	59	53	55	60	56	61	63	62	0	50	60	0	21	2	830,000$
7	Isaac Ratcliffe		X			100.00	74	52	83	56	92	85	87	55	51	54	54	59	53	61	62	0	50	60	0	20	3	863,333$
8	Gabriel Fontaine		X			100.00	64	43	87	58	78	79	81	57	53	56	54	59	60	65	63	0	50	60	0	22	1	736,667$
9	Jack Kopacka		X			100.00	65	42	85	58	80	83	81	57	54	56	56	59	58	63	62	0	50	60	0	21	2	910,833$
10	Kody Clark			X		100.00	63	46	86	58	80	75	74	57	53	56	54	59	53	61	62	0	50	59	0	19	3	894,167$
11	Jon Merrill				X	100.00	76	43	69	65	82	83	79	63	30	71	58	78	52	75	68	0	50	66	0	27	1	1,375,000$
12	Carson Soucy (A)				X	100.00	64	43	89	65	91	80	71	64	30	63	63	72	53	71	67	0	50	65	0	25	1	750,000$
13	Cale Fleury				X	100.00	72	43	88	63	78	83	77	62	30	61	58	64	53	62	61	0	50	63	0	20	2	883,333$
14	Gustav Olofsson				X	100.00	63	41	87	59	80	76	74	57	30	58	56	59	45	71	66	0	50	61	0	24	1	700,000$
15	Kale Clague				X	100.00	57	43	89	63	70	81	72	61	30	60	58	62	54	63	61	0	50	61	0	21	2	894,166$
16	Andreas Borgman				X	100.00	62	51	83	59	74	83	84	58	30	57	53	55	46	69	65	0	50	60	0	24	1	700,000$
17	Pierre-Olivier Joseph				X	100.00	61	48	85	59	77	85	84	57	30	56	53	58	46	61	63	0	50	60	0	20	3	1,075,833$
Rayé
1	Bokondji Imama		X			100.00	70	67	65	56	82	80	79	55	51	53	54	57	53	67	64	0	50	59	0	23	1	706,667$
2	Maksim Sushko			X		100.00	58	47	85	59	71	85	87	56	52	54	57	53	59	61	63	0	50	59	0	20	3	879,167$
3	Otto Somppi	X				100.00	63	45	89	56	79	77	76	58	62	54	54	57	56	63	62	0	50	59	0	21	2	800,000$
4	Ivan Chekhovich		X			100.00	52	38	88	58	60	79	78	57	51	56	54	55	53	61	62	0	50	58	0	20	3	903,333$
5	Skyler McKenzie		X			100.00	51	43	89	58	59	84	82	57	53	55	56	54	58	63	62	0	50	58	0	21	2	741,666$
6	Drake Rymsha	X				100.00	57	45	79	54	72	78	75	53	59	52	51	56	54	63	62	0	50	57	0	21	2	733,333$
7	Ty Ronning			X		100.00	53	38	87	53	63	73	72	55	50	51	54	52	53	65	63	0	50	57	0	21	2	750,833$

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	63	44	84	60	75	80	77	59	49	58	56	60	56	65	63	0	50	60

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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	Mikhail Berdin	100.00	75	82	80	73	74	73	75	74	73	75	74	63	67	0	50	64	0
2	Dylan Ferguson	100.00	74	52	50	75	73	72	74	73	72	74	73	63	67	0	50	63	0
Rayé
1	Adam Huska	100.00	70	68	66	89	69	68	70	69	68	70	69	65	69	0	50	63	0
2	Antoine Bibeau	100.00	70	60	58	86	69	68	70	69	68	70	69	71	75	0	50	63	0
3	Jeremy Helvig	100.00	60	52	50	84	59	58	60	59	58	60	59	65	69	0	50	57	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	70	63	61	81	69	68	70	69	68	70	69	65	69	0	50	62

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
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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.
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	HT	P/20	PSG	PSS	FT	S1	S2	S3
1	Carson Soucy	Monsters (CLB)	D	53	13	29	42	-5	14	0	56	70	121	33	65	10.74%	66	1108	20.91	7	7	14	57	98	0	0	0	1	99	1	0	0.00%	0	0	0.76	0	0	0	0	2	3
2	Jon Merrill	Monsters (CLB)	D	53	6	34	40	-20	36	0	171	91	129	26	69	4.65%	78	1207	22.77	3	11	14	61	116	0	2	2	1	94	1	1	0.00%	0	0	0.66	0	0	0	1	3	0
3	Rodrigo Abols	Monsters (CLB)	C	53	15	20	35	-7	30	0	105	107	155	40	109	9.68%	10	1018	19.21	0	2	2	7	57	0	0	0	0	71	0	1	57.23%	1134	0	0.69	3	6	0	1	2	2
4	Otto Koivula	Blue Jackets	C/LW	38	14	20	34	8	19	5	85	58	110	31	80	12.73%	7	852	22.43	3	4	7	17	86	0	0	0	2	96	3	0	52.49%	724	1	0.80	1	8	1	5	4	0
5	Cale Fleury	Monsters (CLB)	D	53	9	24	33	0	38	0	107	50	68	25	49	13.24%	46	945	17.83	4	3	7	19	49	0	0	0	0	39	2	0	0.00%	0	1	0.70	0	0	0	3	1	0
6	Carl Gunnarsson	Blue Jackets	D	51	6	25	31	-12	4	0	18	84	105	46	65	5.71%	75	1135	22.27	2	6	8	48	116	0	1	1	2	116	0	1	0.00%	0	0	0.55	0	0	0	0	1	3
7	Jayce Hawryluk	Monsters (CLB)	C/RW	53	14	17	31	-20	26	0	124	77	130	51	116	10.77%	4	1032	19.49	1	5	6	16	108	1	0	1	2	35	0	1	53.12%	433	1	0.60	0	1	0	3	1	0
8	Rudolfs Balcers	Monsters (CLB)	LW	53	17	12	29	-4	14	0	49	66	181	40	137	9.39%	5	932	17.59	3	2	5	25	105	0	0	0	2	21	2	1	58.33%	60	0	0.62	2	4	0	1	2	1
9	Dmitry Sokolov	Monsters (CLB)	RW	53	16	12	28	-7	2	0	26	60	111	33	69	14.41%	1	951	17.96	1	0	1	7	56	1	0	1	1	26	1	1	43.82%	89	0	0.59	0	0	0	1	1	1
10	Logan Shaw	Blue Jackets	C/RW	38	9	17	26	13	4	0	67	59	129	35	91	6.98%	9	916	24.12	1	3	4	20	85	0	0	0	1	98	1	0	49.20%	439	0	0.57	2	8	0	1	1	1
11	Noah Gregor	Monsters (CLB)	C	53	15	11	26	-16	10	0	82	123	188	59	117	7.98%	15	983	18.56	1	2	3	7	54	0	0	0	2	53	4	1	54.31%	1114	0	0.53	2	7	0	2	0	1
12	Gabriel Fontaine	Monsters (CLB)	LW	53	8	11	19	-14	13	5	62	41	76	27	76	10.53%	3	933	17.61	1	3	4	4	71	0	0	0	1	15	0	1	54.29%	70	0	0.41	0	0	1	0	0	1
13	Robert Bortuzzo	Blue Jackets	D	24	3	14	17	4	32	0	102	42	51	12	36	5.88%	51	588	24.53	1	2	3	20	51	0	0	0	0	55	1	0	0.00%	0	0	0.58	0	0	0	2	2	2
14	Adam Brooks	Monsters (CLB)	C	53	5	10	15	-5	4	0	21	42	86	29	72	5.81%	5	721	13.61	1	1	2	5	25	0	0	0	0	4	0	1	44.71%	378	0	0.42	2	2	0	1	0	0
15	Gustav Olofsson	Monsters (CLB)	D	53	0	15	15	-3	18	0	72	34	35	16	29	0.00%	51	827	15.62	0	0	0	1	1	0	1	1	1	29	0	0	0.00%	0	0	0.36	0	0	0	0	0	0
16	Kale Clague	Monsters (CLB)	D	53	3	12	15	-2	14	0	32	31	30	12	22	10.00%	37	610	11.52	0	0	0	1	4	0	0	0	0	21	0	1	0.00%	0	0	0.49	0	0	0	0	1	0
17	Isaac Ratcliffe	Monsters (CLB)	LW	53	6	8	14	1	19	5	102	32	74	15	50	8.11%	3	738	13.94	0	0	0	0	1	0	0	0	0	16	1	0	56.82%	44	0	0.38	0	0	1	0	2	0
18	Jack Kopacka	Monsters (CLB)	LW	15	1	5	6	-6	8	0	19	10	27	8	21	3.70%	2	263	17.56	0	0	0	2	4	0	0	0	0	8	0	0	78.57%	14	0	0.46	0	0	0	0	0	0
19	Pierre-Olivier Joseph	Monsters (CLB)	D	2	0	2	2	0	0	0	3	1	4	1	1	0.00%	0	33	16.51	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	1.21	0	0	0	0	0	0
20	Otto Somppi	Monsters (CLB)	C	14	0	0	0	-3	0	0	3	1	2	1	1	0.00%	0	29	2.13	0	0	0	0	2	0	0	0	0	5	0	0	38.89%	18	0	0.00	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				871	160	298	458	-98	305	15	1306	1079	1812	540	1275	8.83%	468	15830	18.17	29	51	80	317	1099	2	4	6	16	910	17	10	53.22%	4517	3	0.58	12	36	3	21	23	15

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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	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S3
1	Mikhail Berdin	Monsters (CLB)	48	24	21	3	0.902	3.05	2814	2	1	143	1460	2	1	0.811	37	48	0	2	1
2	Antoine Bibeau	Monsters (CLB)	2	0	0	0	0.925	2.61	69	0	0	3	40	0	0	0.000	0	0	24	0	0
3	Dylan Ferguson	Monsters (CLB)	2	0	0	0	0.846	3.00	40	0	0	2	13	0	0	0.000	0	0	24	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			52	24	21	3	0.902	3.04	2924	2	1	148	1513	2	1	0.811	37	48	48	2	1

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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	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Link
Adam Brooks	Monsters (CLB)	C	23	1996-05-06	No	185 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Adam Huska	Monsters (CLB)	G	22	1997-05-12	No	227 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien / Lien NHL
Andreas Borgman	Monsters (CLB)	D	24	1995-06-18	No	199 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Antoine Bibeau	Monsters (CLB)	G	25	1994-05-01	No	213 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	675,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Bokondji Imama	Monsters (CLB)	LW	23	1996-08-03	No	221 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	706,667$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Cale Fleury	Monsters (CLB)	D	20	1998-11-19	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	883,333$	0$	0$	No	883,333$		Lien / Lien NHL
Carson Soucy	Monsters (CLB)	D	25	1994-07-27	No	210 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Dmitry Sokolov	Monsters (CLB)	RW	21	1998-04-14	No	221 Lbs	5 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	830,000$	0$	0$	No	830,000$		Lien / Lien NHL
Drake Rymsha	Monsters (CLB)	C	21	1998-08-18	No	187 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	733,333$	0$	0$	No	733,333$		Lien / Lien NHL
Dylan Ferguson	Monsters (CLB)	G	21	1998-09-20	No	189 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	733,333$	0$	0$	No	733,333$	733,333$	Lien
Gabriel Fontaine	Monsters (CLB)	LW	22	1997-04-30	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	736,667$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Gustav Olofsson	Monsters (CLB)	D	24	1994-12-01	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No			Lien
Isaac Ratcliffe	Monsters (CLB)	LW	20	1999-02-15	No	200 Lbs	6 ft6	No	No	No	3	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	863,333$	863,333$	Lien
Ivan Chekhovich	Monsters (CLB)	LW	20	1999-01-04	No	185 Lbs	5 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	903,333$	0$	0$	No	903,333$	903,333$	Lien
Jack Kopacka	Monsters (CLB)	LW	21	1998-03-05	No	197 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	910,833$	0$	0$	No	910,833$		Lien / Lien NHL
Jayce Hawryluk	Monsters (CLB)	C/RW	23	1996-01-01	No	196 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	874,125$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Jeremy Helvig	Monsters (CLB)	G	22	1997-05-25	No	188 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	785,000$	0$	0$	No	785,000$		Lien / Lien NHL
Jon Merrill	Monsters (CLB)	D	27	1992-02-03	No	195 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	1,375,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Kale Clague	Monsters (CLB)	D	21	1998-06-05	No	177 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	894,166$	0$	0$	No	894,166$		Lien / Lien NHL
Kody Clark	Monsters (CLB)	RW	19	1999-10-13	No	185 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No	894,167$	894,167$	Lien
Maksim Sushko	Monsters (CLB)	RW	20	1999-02-10	No	181 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	879,167$	0$	0$	No	879,167$	879,167$	Lien
Mikhail Berdin	Monsters (CLB)	G	21	1998-03-01	No	163 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	766,666$	0$	0$	No	766,666$		Lien / Lien NHL
Noah Gregor	Monsters (CLB)	C	21	1998-07-28	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No	850,000$		Lien
Otto Somppi	Monsters (CLB)	C	21	1998-01-12	No	192 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$		Lien / Lien NHL
Pierre-Olivier Joseph	Monsters (CLB)	D	20	1999-07-01	No	185 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	1,075,833$	0$	0$	No	1,075,833$	1,075,833$	Lien
Rodrigo Abols	Monsters (CLB)	C	23	1996-01-05	No	206 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien
Rudolfs Balcers	Monsters (CLB)	LW	22	1997-04-08	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Skyler McKenzie	Monsters (CLB)	LW	21	1998-01-20	No	154 Lbs	5 ft8	No	No	No	2	Pro & Farm	741,666$	0$	0$	No	741,666$		Lien / Lien NHL
Ty Ronning	Monsters (CLB)	RW	21	1997-10-20	No	167 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	750,833$	0$	0$	No	750,833$		Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
29	21.86	193 Lbs	6 ft0	1.86	845,257$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Rudolfs Balcers	Rodrigo Abols	Jayce Hawryluk	30	1	2	2
2	Jack Kopacka	Noah Gregor	Dmitry Sokolov	30	1	2	2
3	Gabriel Fontaine	Adam Brooks	Isaac Ratcliffe	25	1	2	2
4	Isaac Ratcliffe		Rodrigo Abols	15	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jon Merrill	Carson Soucy	30	1	2	2
2	Cale Fleury	Kale Clague	30	1	2	2
3	Gustav Olofsson	Pierre-Olivier Joseph	25	1	2	2
4	Jon Merrill	Carson Soucy	15	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Rudolfs Balcers	Rodrigo Abols	Jayce Hawryluk	60	1	2	2
2	Jack Kopacka	Noah Gregor	Dmitry Sokolov	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jon Merrill	Carson Soucy	60	1	2	2
2	Cale Fleury	Kale Clague	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Rodrigo Abols	Noah Gregor	60	1	2	2
2	Rudolfs Balcers	Jayce Hawryluk	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jon Merrill	Carson Soucy	60	1	2	2
2	Cale Fleury	Kale Clague	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Rodrigo Abols	60	1	2	2	Jon Merrill	Carson Soucy	60	1	2	2
2	Noah Gregor	40	1	2	2	Cale Fleury	Kale Clague	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Rodrigo Abols	Noah Gregor	60	1	2	2
2	Rudolfs Balcers	Jayce Hawryluk	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jon Merrill	Carson Soucy	60	1	2	2
2	Cale Fleury	Kale Clague	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Rudolfs Balcers	Rodrigo Abols	Jayce Hawryluk	Jon Merrill	Carson Soucy

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Rudolfs Balcers	Rodrigo Abols	Jayce Hawryluk	Jon Merrill	Carson Soucy

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Adam Brooks, Gabriel Fontaine,	Adam Brooks, Gabriel Fontaine

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Gustav Olofsson, Pierre-Olivier Joseph, Cale Fleury	Gustav Olofsson	Pierre-Olivier Joseph, Cale Fleury

Tirs de Pénalité
Rodrigo Abols, Noah Gregor, Rudolfs Balcers, Jayce Hawryluk, Adam Brooks

Gardien
#1 : , #2 :

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

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

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Priority	Type	Description
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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.
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	Admirals	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	8	16	24	0	0	63	43	52	14	69	626	580	581	61	55	16	12	49	3	1	33.33%	5	1	80.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
2	Americans	2	1	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	0.500	2	4	6	0	0	63	43	52	14	56	626	580	581	61	58	18	12	52	8	0	0.00%	6	2	66.67%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
3	Barracuda	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	2	4	6	0	0	63	43	52	14	27	626	580	581	61	31	8	0	27	5	2	40.00%	0	0	0.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
4	Bears	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	63	43	52	14	35	626	580	581	61	27	11	4	18	0	0	0.00%	2	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
5	Bruins	2	1	0	0	1	0	0	0	9	6	3	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	4	1.000	9	17	26	0	0	63	43	52	14	67	626	580	581	61	50	18	14	55	3	2	66.67%	7	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
6	Checkers	2	0	1	0	0	0	0	1	5	8	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0.250	5	9	14	0	0	63	43	52	14	63	626	580	581	61	63	10	10	48	4	3	75.00%	4	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
7	Condors	2	2	0	0	0	0	0	0	18	5	13	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	11	3	8	4	1.000	18	34	52	0	0	63	43	52	14	132	626	580	581	61	47	11	14	43	0	0	0.00%	7	1	85.71%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
8	Crunch	3	1	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.333	7	14	21	1	0	63	43	52	14	83	626	580	581	61	95	24	14	77	10	3	30.00%	6	2	66.67%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
9	Devils	2	2	0	0	0	0	0	0	8	6	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	2	0	0	0	0	0	0	8	6	2	4	1.000	8	16	24	0	0	63	43	52	14	67	626	580	581	61	52	17	14	51	6	1	16.67%	6	2	66.67%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
10	Eagles	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	63	43	52	14	32	626	580	581	61	18	9	2	18	4	2	50.00%	1	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
11	Griffins	3	0	2	0	0	0	1	0	7	10	-3	2	0	1	0	0	0	1	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.333	7	12	19	0	0	63	43	52	14	129	626	580	581	61	103	30	14	81	8	1	12.50%	6	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
12	Gulls	2	0	1	0	0	1	0	0	2	8	-6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	1	0	0	1	0	0	2	8	-6	1	0.250	2	3	5	0	0	63	43	52	14	74	626	580	581	61	62	17	4	40	6	0	0.00%	2	1	50.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
13	Heat	2	1	1	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.500	7	13	20	0	0	63	43	52	14	86	626	580	581	61	66	17	12	54	4	1	25.00%	6	2	66.67%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
14	IceHogs	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	2	1.000	4	6	10	0	0	63	43	52	14	36	626	580	581	61	30	11	7	33	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
15	Marlies	4	0	4	0	0	0	0	0	6	13	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	3	0	3	0	0	0	0	0	5	10	-5	0	0.000	6	11	17	0	0	63	43	52	14	101	626	580	581	61	121	24	20	88	9	1	11.11%	10	3	70.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
16	Moose	1	1	0	0	0	0	0	0	10	0	10	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	10	0	10	2	1.000	10	20	30	0	1	63	43	52	14	74	626	580	581	61	20	5	2	19	0	0	0.00%	1	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
17	Penguins	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	2	1.000	6	11	17	0	0	63	43	52	14	28	626	580	581	61	49	11	8	22	2	2	100.00%	4	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
18	Phantoms	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.500	7	13	20	0	0	63	43	52	14	67	626	580	581	61	65	19	12	59	9	2	22.22%	6	1	83.33%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
19	Rampage	2	0	2	0	0	0	0	0	2	14	-12	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	0	9	-9	0	0.000	2	4	6	0	0	63	43	52	14	79	626	580	581	61	75	15	8	59	8	0	0.00%	4	2	50.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
20	Reign	2	1	1	0	0	0	0	0	9	6	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	2	0.500	9	14	23	0	0	63	43	52	14	51	626	580	581	61	68	15	10	48	9	3	33.33%	5	2	60.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
21	Roadrunners	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	4	6	0	0	63	43	52	14	40	626	580	581	61	24	6	4	28	5	0	0.00%	2	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
22	Rocket	2	0	0	0	0	0	2	0	7	5	2	2	0	0	0	0	0	2	0	7	5	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	7	10	17	0	0	63	43	52	14	63	626	580	581	61	75	22	23	52	5	0	0.00%	8	2	75.00%	1	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
23	Senators	3	0	2	0	0	0	1	0	12	17	-5	2	0	1	0	0	0	1	0	8	12	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.333	12	19	31	0	0	63	43	52	14	86	626	580	581	61	139	40	28	80	7	2	28.57%	12	6	50.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
24	Sound Tigers	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	0	0.000	4	6	10	0	0	63	43	52	14	32	626	580	581	61	45	19	6	26	2	0	0.00%	2	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
25	Stars	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	63	43	52	14	27	626	580	581	61	22	6	5	25	2	1	50.00%	0	0	0.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
26	Thunderbirds	3	1	1	0	0	0	1	0	8	8	0	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	4	0.667	8	13	21	0	0	63	43	52	14	91	626	580	581	61	101	34	22	63	4	0	0.00%	11	2	81.82%	1	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
	Total	53	15	26	0	2	1	7	2	167	184	-17	26	4	14	0	2	0	5	1	70	87	-17	27	11	12	0	0	1	2	1	97	97	0	51	0.481	167	298	465	1	1	63	43	52	14	1812	626	580	581	61	1692	468	307	1306	131	29	22.14%	137	32	76.64%	2	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
27	Wild	2	0	0	0	0	0	1	1	6	6	0	2	0	0	0	0	0	1	1	6	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0.750	6	9	15	0	0	63	43	52	14	57	626	580	581	61	71	21	12	44	5	1	20.00%	6	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
28	Wolf Pack	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	7	11	0	0	63	43	52	14	38	626	580	581	61	30	8	12	32	1	1	100.00%	6	3	50.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
29	Wolves	1	0	1	0	0	0	0	0	0	6	-6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	6	-6	0	0.000	0	0	0	0	0	63	43	52	14	22	626	580	581	61	30	6	2	15	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
	_Since Last GM Reset	53	15	26	0	2	1	7	2	167	184	-17	26	4	14	0	2	0	5	1	70	87	-17	27	11	12	0	0	1	2	1	97	97	0	51	0.481	167	298	465	1	1	63	43	52	14	1812	626	580	581	61	1692	468	307	1306	131	29	22.14%	137	32	76.64%	2	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
	_Vs Conference	24	7	12	0	0	1	3	1	81	86	-5	11	2	6	0	0	0	2	1	32	37	-5	13	5	6	0	0	1	1	0	49	49	0	22	0.458	81	146	227	0	1	63	43	52	14	935	626	580	581	61	722	193	108	583	61	12	19.67%	47	9	80.85%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
	_Vs Division	11	2	6	0	0	0	3	1	40	41	-1	3	0	3	0	0	0	2	1	12	11	1	8	2	3	0	0	0	1	0	28	30	-2	11	0.500	40	72	112	0	0	63	43	52	14	432	626	580	581	61	328	80	46	255	30	6	20.00%	23	6	73.91%	0	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363

			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
53	51	L3	167	298	465	1812	1692	468	307	1306	1	1

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
53	15	26	2	1	7	2	167	184

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
26	4	14	2	0	5	1	70	87

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	11	12	0	1	2	1	97	97

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
2	7	0	0	1	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
131	29	22.14%	137	32	76.64%	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
626	580	581	61	63	43	52	14

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
1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%

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
1412	999	1123	365	692	363

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
3 - 2020-10-07	15	Bruins	3	Monsters	4	W	X		Sommaire du Match
4 - 2020-10-08	29	Monsters	5	Devils	4	W			Sommaire du Match
7 - 2020-10-11	46	Wolf Pack	3	Monsters	4	W	X		Sommaire du Match
9 - 2020-10-13	63	Americans	4	Monsters	0	L			Sommaire du Match
10 - 2020-10-14	70	Monsters	3	Checkers	4	L	X	X	Sommaire du Match
13 - 2020-10-17	93	Monsters	6	Penguins	2	W			Sommaire du Match
14 - 2020-10-18	96	Monsters	1	Marlies	3	L			Sommaire du Match
16 - 2020-10-20	117	Monsters	1	Gulls	6	L			Sommaire du Match
18 - 2020-10-22	125	Wild	3	Monsters	4	W	X	X	Sommaire du Match
21 - 2020-10-25	149	Rocket	3	Monsters	4	W	X	X	Sommaire du Match
22 - 2020-10-26	158	Monsters	2	Marlies	3	L			Sommaire du Match
24 - 2020-10-28	174	Crunch	3	Monsters	1	L			Sommaire du Match
27 - 2020-10-31	194	Griffins	2	Monsters	3	W	X	X	Sommaire du Match
29 - 2020-11-02	208	Monsters	2	Americans	1	W			Sommaire du Match
31 - 2020-11-04	224	Marlies	3	Monsters	1	L			Sommaire du Match
32 - 2020-11-05	230	Monsters	3	Phantoms	4	L			Sommaire du Match
35 - 2020-11-08	254	Senators	4	Monsters	5	W	X	X	Sommaire du Match
37 - 2020-11-10	262	Monsters	4	IceHogs	3	W	X	X	Sommaire du Match
39 - 2020-11-12	279	Monsters	4	Admirals	2	W			Sommaire du Match
41 - 2020-11-14	295	Checkers	4	Monsters	2	L			Sommaire du Match
43 - 2020-11-16	312	Monsters	11	Condors	3	W			Sommaire du Match
45 - 2020-11-18	325	Monsters	3	Devils	2	W			Sommaire du Match
47 - 2020-11-20	335	Phantoms	2	Monsters	4	W			Sommaire du Match
49 - 2020-11-22	355	Rocket	2	Monsters	3	W	X	X	Sommaire du Match
51 - 2020-11-24	369	Monsters	10	Moose	0	W			Sommaire du Match
53 - 2020-11-26	388	Rampage	5	Monsters	2	L			Sommaire du Match
54 - 2020-11-27	397	Monsters	2	Barracuda	3	L			Sommaire du Match
57 - 2020-11-30	413	Monsters	0	Wolves	6	L			Sommaire du Match
58 - 2020-12-01	426	Monsters	5	Bruins	3	W			Sommaire du Match
60 - 2020-12-03	438	Crunch	4	Monsters	2	L			Sommaire du Match
62 - 2020-12-05	458	Monsters	4	Senators	5	L			Sommaire du Match
64 - 2020-12-07	465	Stars	2	Monsters	1	L			Sommaire du Match
67 - 2020-12-10	486	Monsters	1	Gulls	2	L	X		Sommaire du Match
68 - 2020-12-11	495	Thunderbirds	2	Monsters	3	W			Sommaire du Match
71 - 2020-12-14	518	Eagles	1	Monsters	3	W			Sommaire du Match
72 - 2020-12-15	528	Monsters	4	Heat	3	W			Sommaire du Match
75 - 2020-12-18	545	Monsters	7	Reign	3	W			Sommaire du Match
76 - 2020-12-19	556	Wild	3	Monsters	2	L	X	X	Sommaire du Match
79 - 2020-12-22	574	Monsters	2	Roadrunners	4	L			Sommaire du Match
81 - 2020-12-24	587	Senators	8	Monsters	3	L			Sommaire du Match
83 - 2020-12-26	605	Monsters	0	Rampage	9	L			Sommaire du Match
85 - 2020-12-28	616	Thunderbirds	3	Monsters	1	L			Sommaire du Match
87 - 2020-12-30	635	Monsters	4	Sound Tigers	7	L			Sommaire du Match
89 - 2021-01-01	646	Reign	3	Monsters	2	L			Sommaire du Match
91 - 2021-01-03	662	Monsters	2	Marlies	4	L			Sommaire du Match
93 - 2021-01-05	676	Heat	6	Monsters	3	L			Sommaire du Match
96 - 2021-01-08	701	Monsters	4	Crunch	3	W			Sommaire du Match
98 - 2021-01-10	709	Bears	2	Monsters	1	L			Sommaire du Match
101 - 2021-01-13	734	Condors	2	Monsters	7	W			Sommaire du Match
103 - 2021-01-15	751	Monsters	4	Thunderbirds	3	W	X	X	Sommaire du Match
105 - 2021-01-17	766	Griffins	3	Monsters	1	L			Sommaire du Match
107 - 2021-01-19	774	Monsters	3	Griffins	5	L			Sommaire du Match
110 - 2021-01-22	798	Admirals	7	Monsters	4	L			Sommaire du Match
112 - 2021-01-24	811	Monsters	-	Eagles	-
114 - 2021-01-26	828	Devils	-	Monsters	-
119 - 2021-01-31	853	Marlies	-	Monsters	-
122 - 2021-02-03	879	Monsters	-	Stars	-
124 - 2021-02-05	888	Condors	-	Monsters	-
126 - 2021-02-07	899	Monsters	-	Rocket	-
128 - 2021-02-09	914	Americans	-	Monsters	-
129 - 2021-02-10	928	Monsters	-	Checkers	-
132 - 2021-02-13	946	Wolf Pack	-	Monsters	-
134 - 2021-02-15	956	Monsters	-	Americans	-
136 - 2021-02-17	977	Moose	-	Monsters	-
138 - 2021-02-19	987	Monsters	-	Wolf Pack	-
140 - 2021-02-21	1005	Monsters	-	Phantoms	-
141 - 2021-02-22	1016	Roadrunners	-	Monsters	-
142 - 2021-02-23	1027	Monsters	-	Bears	-
145 - 2021-02-26	1045	Bruins	-	Monsters	-
146 - 2021-02-27	1051	Monsters	-	Checkers	-
149 - 2021-03-02	1072	Monsters	-	Comets	-
151 - 2021-03-04	1084	Gulls	-	Monsters	-
154 - 2021-03-07	1107	Monsters	-	Penguins	-
155 - 2021-03-08	1116	Wolves	-	Monsters	-
157 - 2021-03-10	1129	Monsters	-	Sound Tigers	-
159 - 2021-03-12	1146	Sound Tigers	-	Monsters	-
162 - 2021-03-15	1171	Comets	-	Monsters	-
165 - 2021-03-18	1182	Monsters	-	Bears	-
169 - 2021-03-22	1204	Penguins	-	Monsters	-
173 - 2021-03-26	1229	IceHogs	-	Monsters	-
175 - 2021-03-28	1240	Monsters	-	Wild	-
179 - 2021-04-01	1263	Barracuda	-	Monsters	-

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
15	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
1,745,506$	2,451,246$	1,433,917$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	1,745,506$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	72	13,468$	969,696$

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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
2	82	45	26	0	2	2	5	2	289	234	55	41	25	12	0	0	0	2	2	153	119	34	41	20	14	0	2	2	3	0	136	115	21	90	289	511	800	1	4	105	99	78	9	2998	1028	994	953	41	2275	685	1139	1628	405	81	20.00%	444	89	79.95%	5	1671	3029	55.17%	1414	2746	51.49%	692	1283	53.94%	2082	1440	1838	617	1046	534
2	82	30	38	0	5	4	2	3	269	271	-2	41	18	17	0	1	2	1	2	143	136	7	41	12	21	0	4	2	1	1	126	135	-9	60	269	467	736	3	5	103	93	66	7	2540	858	842	818	35	2658	803	578	1270	346	76	21.97%	231	46	80.09%	3	1266	2579	49.09%	1195	2660	44.92%	656	1360	48.24%	1924	1319	1973	610	1064	531
3	82	46	17	0	5	1	7	6	278	192	86	41	22	9	0	4	0	4	2	143	99	44	41	24	8	0	1	1	3	4	135	93	42	92	278	488	766	0	5	104	85	77	20	2852	931	890	990	98	2285	661	1040	1638	357	70	19.61%	431	61	85.85%	7	1699	2999	56.65%	1394	2661	52.39%	663	1259	52.66%	2131	1481	1806	603	1064	547
3	82	40	24	0	1	1	6	10	258	226	32	41	25	11	0	0	0	3	2	138	110	28	41	15	13	0	1	1	3	8	120	116	4	80	258	445	703	2	2	108	73	70	13	2990	1023	965	956	114	2513	711	721	1395	351	62	17.66%	259	56	78.38%	2	1643	3013	54.53%	1266	2524	50.16%	667	1269	52.56%	2153	1522	1798	584	1053	548
4	82	39	28	0	4	0	4	7	246	239	7	41	27	9	0	1	0	2	2	134	100	34	41	12	19	0	3	0	2	5	112	139	-27	78	246	443	689	3	2	89	85	64	12	2596	851	868	850	75	2453	757	1318	1909	595	114	19.16%	533	96	81.99%	4	1543	3036	50.82%	1304	2757	47.30%	612	1283	47.70%	2109	1459	1850	625	1024	523
5	82	54	13	0	2	2	6	5	298	169	129	41	27	9	0	0	0	1	4	147	84	63	41	27	4	0	2	2	5	1	151	85	66	108	298	518	816	0	9	113	104	73	15	3030	954	1007	1033	87	2120	652	597	2025	233	42	18.03%	258	44	82.95%	2	1855	2893	64.12%	1467	2405	61.00%	825	1292	63.85%	2273	1655	1680	548	1030	548
6	82	48	16	0	6	3	5	4	373	237	136	41	20	8	0	3	3	3	4	186	125	61	41	28	8	0	3	0	2	0	187	112	75	96	373	665	1038	1	9	141	125	96	14	3862	1164	1295	1358	85	2646	755	655	2134	217	55	25.35%	285	52	81.75%	4	2111	3466	60.91%	1597	2791	57.22%	829	1409	58.84%	2288	1673	1685	540	1010	534
7	82	55	18	0	0	2	4	3	329	214	115	41	26	9	0	0	1	3	2	172	115	57	41	29	9	0	0	1	1	1	157	99	58	110	329	581	910	0	7	135	96	94	9	3438	1137	1182	1103	49	2411	737	527	2087	222	54	24.32%	233	54	76.82%	4	1971	3251	60.63%	1497	2555	58.59%	801	1387	57.75%	2305	1681	1614	536	1035	560
8	82	46	24	0	2	0	4	6	383	237	146	41	22	9	0	2	0	2	6	205	119	86	41	24	15	0	0	0	2	0	178	118	60	92	383	713	1096	0	6	169	109	99	14	3663	1206	1201	1231	62	2556	730	452	2061	172	45	26.16%	200	42	79.00%	1	1892	3124	60.56%	1378	2492	55.30%	848	1438	58.97%	2404	1806	1574	498	997	547
8	82	46	24	0	2	0	4	6	383	237	146	41	22	9	0	2	0	2	6	205	119	86	41	24	15	0	0	0	2	0	178	118	60	92	383	713	1096	0	6	169	109	99	14	3663	1206	1201	1231	62	2556	730	452	2061	172	45	26.16%	200	42	79.00%	1	1892	3124	60.56%	1378	2492	55.30%	848	1438	58.97%	2404	1806	1574	498	997	547
9	53	15	26	0	2	1	7	2	167	184	-17	26	4	14	0	2	0	5	1	70	87	-17	27	11	12	0	0	1	2	1	97	97	0	51	167	298	465	1	1	63	43	52	14	1812	626	580	581	61	1692	468	307	1306	131	29	22.14%	137	32	76.64%	2	1046	1952	53.59%	881	1691	52.10%	478	882	54.20%	1412	999	1123	365	692	363
Total Saison Régulière	873	464	254	0	31	16	54	54	3273	2440	833	436	238	116	0	15	6	28	33	1696	1213	483	437	226	138	0	16	10	26	21	1577	1227	350	949	3273	5842	9115	11	56	1299	1021	868	141	33444	10984	11025	11104	769	26165	7689	7786	19514	3201	673	21.02%	3211	614	80.88%	35	18589	32466	57.26%	14771	27774	53.18%	7919	14300	55.38%	23490	16846	18521	6028	11017	5785
Séries
2	23	16	7	0	0	0	0	0	84	50	34	12	8	4	0	0	0	0	0	42	25	17	11	8	3	0	0	0	0	0	42	25	17	32	84	149	233	0	1	32	25	26	1	838	268	279	275	16	588	194	364	411	129	26	20.16%	124	17	86.29%	2	538	887	60.65%	448	744	60.22%	206	357	57.70%	601	414	495	175	301	156
2	6	2	4	0	0	0	0	0	15	22	-7	3	1	2	0	0	0	0	0	8	9	-1	3	1	2	0	0	0	0	0	7	13	-6	4	15	28	43	0	0	5	3	6	1	207	60	72	73	2	218	66	95	112	18	5	27.78%	33	8	75.76%	0	117	220	53.18%	100	209	47.85%	51	101	50.50%	147	100	143	43	74	37
3	10	4	6	0	0	0	0	0	25	37	-12	5	1	4	0	0	0	0	0	10	22	-12	5	3	2	0	0	0	0	0	15	15	0	8	25	47	72	0	0	11	5	8	1	317	122	91	99	5	399	106	140	239	52	10	19.23%	54	8	85.19%	1	117	330	35.45%	133	430	30.93%	46	142	32.39%	221	151	265	73	121	58
3	4	0	4	0	0	0	0	0	7	15	-8	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	0	7	13	20	0	0	2	2	3	0	123	35	49	39	0	134	37	48	73	23	1	4.35%	22	7	68.18%	0	70	136	51.47%	64	136	47.06%	28	65	43.08%	94	63	95	31	50	25
4	4	0	4	0	0	0	0	0	7	13	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	7	13	20	0	0	1	3	3	0	117	54	32	31	0	132	54	95	107	22	2	9.09%	40	9	77.50%	0	75	147	51.02%	67	158	42.41%	34	63	53.97%	90	59	100	31	48	23
5	8	4	4	0	0	0	0	0	20	20	0	4	2	2	0	0	0	0	0	9	9	0	4	2	2	0	0	0	0	0	11	11	0	8	20	37	57	0	0	4	11	4	1	280	89	99	84	8	259	63	63	214	36	6	16.67%	28	7	75.00%	0	145	316	45.89%	122	260	46.92%	67	140	47.86%	201	137	191	62	106	53
6	12	5	7	0	0	0	0	0	35	34	1	6	2	4	0	0	0	0	0	13	15	-2	6	3	3	0	0	0	0	0	22	19	3	10	35	65	100	0	0	14	11	10	0	426	145	153	127	1	445	113	100	303	43	5	11.63%	45	6	86.67%	0	229	442	51.81%	249	479	51.98%	110	190	57.89%	275	191	298	89	150	73
7	5	1	4	0	0	0	0	0	11	20	-9	3	1	2	0	0	0	0	0	9	12	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	2	8	-6	2	11	19	30	0	0	3	2	6	0	158	35	67	46	10	207	50	44	157	17	5	29.41%	20	6	70.00%	0	88	183	48.09%	96	215	44.65%	37	82	45.12%	127	88	126	38	68	34
Total Séries	72	32	40	0	0	0	0	0	204	211	-7	37	15	22	0	0	0	0	0	98	107	-9	35	17	18	0	0	0	0	0	106	104	2	64	204	371	575	0	1	72	62	66	4	2466	808	842	774	42	2382	683	949	1616	340	60	17.65%	366	68	81.42%	3	1379	2661	51.82%	1279	2631	48.61%	579	1140	50.79%	1759	1206	1716	547	922	462