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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	Brad Malone	X	X	X		100.00	69	76	52	61	76	69	71	65	80	59	62	67	59	65	66	63	50	63	0	32	2	650,000$
2	Vitaly Abramov		X	X		100.00	68	61	83	69	61	76	79	65	50	62	64	61	61	44	44	65	50	62	0	23	3	880,000$
3	Rasmus Asplund (R)	X	X	X		100.00	69	42	92	68	64	57	86	61	55	57	56	85	25	46	46	65	50	62	0	23	3	925,000$
4	Taro Hirose		X			100.00	65	41	92	63	59	63	71	77	26	65	58	61	25	47	47	63	50	61	0	24	1	925,000$
5	Nick Merkley (R)	X		X		100.00	73	68	83	69	68	60	60	63	79	65	57	63	54	44	44	62	50	60	0	24	3	1,075,833$
6	David Gustafsson (R)	X				100.00	59	41	99	80	71	45	57	51	64	50	57	69	25	46	46	60	50	58	0	21	3	925,000$
7	Mathieu Olivier			X		100.00	70	76	55	64	76	71	76	54	50	47	57	60	54	44	44	58	50	57	0	24	1	730,000$
8	Danil Yurtaykin (R)		X	X		100.00	69	61	89	71	61	60	62	55	50	60	46	59	44	44	44	56	50	56	0	23	1	925,000$
9	Tyrell Goulbourne		X	X		100.00	72	70	78	68	70	69	76	45	50	41	44	58	42	44	44	52	50	54	0	27	2	773,333$
10	Brent Seabrook				X	100.00	81	45	91	75	82	75	72	62	25	42	50	84	75	89	95	62	50	72	0	36	2	7,750,000$
11	Travis Dermott				X	100.00	79	56	81	82	78	72	77	59	25	50	49	72	25	58	59	61	50	67	0	24	1	863,333$
12	Jake Bean				X	100.00	73	69	83	67	69	78	83	62	25	59	51	63	48	44	44	62	50	62	0	22	3	1,363,333$
13	Zach Trotman				X	100.00	81	80	83	71	80	56	57	57	25	49	49	69	47	55	55	59	50	62	0	30	3	750,000$
14	Steven Santini				X	100.00	77	76	79	72	76	62	66	48	25	39	40	64	38	54	54	53	50	60	0	26	2	900,000$
15	Rob O'Gara				X	100.00	83	81	87	63	81	55	57	48	25	36	45	65	43	44	44	55	50	58	0	27	3	750,000$
16	Samuel Morin (R)				X	100.00	80	79	81	69	79	36	35	41	25	28	39	61	37	44	44	48	50	54	0	25	2	1,363,333$
17	Blake Hillman				X	100.00	73	68	85	56	68	52	55	44	25	34	39	59	37	44	44	49	50	53	0	25	1	925,000$
Rayé
1	Paul Carey	X	X			100.00	76	74	79	80	74	77	81	62	78	55	65	65	62	47	48	66	50	64	0	32	1	1,200,000$

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	73	65	82	69	72	63	68	57	43	50	52	66	45	50	51	59	50	60

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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	Oscar Dansk	100.00	60	68	85	79	58	65	56	64	61	60	30	44	44	61	50	61	0
2	Casey DeSmith	100.00	57	68	85	66	55	61	51	60	56	55	30	48	48	58	50	58	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	59	68	85	73	57	63	54	62	59	58	30	46	46	60	50	60

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Troy Mann	38	56	61	38	57	47	50	CAN	48	2	700,000$

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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

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#	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	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Vitaly Abramov	Heat (CGY)	LW/RW	82	45	61	106	74	38	0	86	101	287	85	200	15.68%	13	1835	22.38	7	11	18	47	260	1	2	3	8	288	11	0	50.77%	130	1	1.16	1	4	0	0	0	8	11	8
2	Taro Hirose	Heat (CGY)	LW	82	50	48	98	54	14	0	50	106	282	81	203	17.73%	6	1570	19.15	4	9	13	41	231	0	0	0	2	130	7	2	47.94%	194	3	1.25	1	2	0	0	0	10	8	4
3	Nick Merkley	Heat (CGY)	C/RW	82	50	47	97	71	67	5	113	95	244	56	180	20.49%	10	1552	18.94	8	13	21	40	242	0	0	0	5	124	5	4	71.43%	112	2	1.25	0	0	0	0	1	7	10	4
4	Jake Bean	Heat (CGY)	D	82	11	63	74	63	52	0	118	64	94	33	52	11.70%	60	1776	21.67	4	9	13	58	241	0	3	3	2	277	2	0	0.00%	0	0	0.83	0	0	0	0	0	1	2	6
5	Brent Seabrook	Heat (CGY)	D	56	15	48	63	32	55	5	68	72	98	37	82	15.31%	53	1326	23.68	6	12	18	58	181	0	1	1	0	173	4	1	0.00%	0	0	0.95	0	0	0	0	0	3	5	1
6	David Gustafsson	Heat (CGY)	C	80	24	39	63	46	6	0	12	157	206	52	178	11.65%	9	1351	16.89	4	3	7	22	175	1	0	1	3	108	2	1	64.38%	1241	0	0.93	0	0	0	0	0	5	4	2
7	Danil Yurtaykin	Heat (CGY)	LW/RW	82	23	34	57	19	52	0	74	119	187	59	149	12.30%	6	1319	16.09	0	2	2	1	22	1	0	1	2	53	5	0	56.86%	51	1	0.86	0	0	0	0	0	3	3	1
8	Brad Malone	Heat (CGY)	C/LW/RW	42	24	33	57	36	65	5	139	70	162	49	98	14.81%	10	931	22.17	8	5	13	24	127	1	0	1	4	114	4	1	71.34%	628	2	1.22	0	3	1	0	0	5	2	4
9	Mathieu Olivier	Heat (CGY)	RW	82	21	31	52	46	105	15	230	48	130	48	94	16.15%	7	1235	15.06	3	4	7	12	152	0	0	0	0	1	2	0	50.75%	67	0	0.84	0	0	1	1	1	3	0	5
10	Steven Santini	Heat (CGY)	D	82	8	41	49	49	110	10	124	45	62	26	42	12.90%	46	1481	18.07	1	3	4	16	127	0	1	1	1	173	3	0	100.00%	1	0	0.66	0	0	0	0	1	1	2	3
11	Travis Dermott	Heat (CGY)	D	71	7	39	46	32	66	0	103	76	82	30	47	8.54%	76	1606	22.62	5	9	14	49	233	1	0	1	2	243	1	3	33.33%	3	0	0.57	0	3	0	0	0	1	1	5
12	Paul Carey	Heat (CGY)	C/LW	26	14	26	40	26	19	5	57	64	96	28	68	14.58%	5	607	23.35	3	7	10	13	89	1	1	2	7	103	2	1	67.71%	737	0	1.32	0	0	0	0	1	2	4	5
13	Tyrell Goulbourne	Heat (CGY)	LW/RW	82	13	19	32	12	60	0	139	59	129	36	104	10.08%	8	1238	15.10	0	1	1	3	54	0	0	0	1	56	2	1	51.19%	84	0	0.52	0	0	0	0	0	2	2	0
14	Zach Trotman	Heat (CGY)	D	82	6	21	27	14	52	0	79	22	29	11	21	20.69%	42	688	8.40	3	7	10	12	77	0	0	0	0	127	1	0	0.00%	0	0	0.78	0	0	0	0	0	1	0	0
15	Blake Hillman	Heat (CGY)	D	82	6	14	20	50	58	0	119	19	29	15	23	20.69%	45	1171	14.29	0	1	1	4	12	0	0	0	0	47	0	0	0.00%	0	0	0.34	0	0	0	0	0	0	0	2
16	Matt Tennyson	Flames	D	41	8	11	19	36	40	0	81	15	45	15	24	17.78%	25	908	22.17	2	0	2	19	138	1	0	1	2	114	0	0	0.00%	0	0	0.42	0	0	0	0	0	1	0	0
17	Samuel Morin	Heat (CGY)	D	82	1	17	18	44	66	10	147	28	38	7	21	2.63%	44	1430	17.45	1	3	4	9	162	0	0	0	1	213	0	0	50.00%	8	0	0.25	0	0	1	0	1	0	0	0
18	Rasmus Asplund	Heat (CGY)	C/LW/RW	15	8	8	16	8	4	0	18	31	51	14	31	15.69%	3	298	19.90	0	1	1	4	41	1	1	2	3	44	2	1	67.95%	259	0	1.07	0	0	0	0	0	0	0	1
19	Rob O'Gara	Heat (CGY)	D	15	0	3	3	3	46	10	29	9	8	1	1	0.00%	7	197	13.15	0	0	0	1	6	0	0	0	0	5	0	0	0.00%	0	0	0.30	0	0	1	1	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1248	334	603	937	715	975	65	1786	1200	2259	683	1618	14.79%	475	22527	18.05	59	100	159	433	2579	8	9	17	43	2403	53	15	64.67%	3515	9	0.83	2	12	4	2	5	53	54	51

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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	SO	GA	SA	A	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Casey DeSmith	Heat (CGY)	69	49	15	2	0.871	2.15	3910	0	11	140	1088	1	0.889	9	66	16	2	1	2
2	Oscar Dansk	Heat (CGY)	22	6	7	3	0.868	3.04	1046	2	2	53	402	0	0.444	9	16	66	0	0	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			91	55	22	5	0.870	2.34	4956	2	13	193	1490	1	0.667	18	82	82	2	1	3

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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
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
Blake Hillman	Heat (CGY)	D	25	1996-01-26	No	181 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Brad Malone	Heat (CGY)	C/LW/RW	32	1989-05-20	No	207 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$		Lien / Lien NHL
Brent Seabrook	Heat (CGY)	D	36	1985-04-20	No	220 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	7,750,000$	0$	0$	No	7,750,000$		Lien / Lien NHL
Casey DeSmith	Heat (CGY)	G	29	1991-08-12	No	181 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	1,150,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Danil Yurtaykin	Heat (CGY)	LW/RW	23	1997-07-01	Yes	165 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
David Gustafsson	Heat (CGY)	C	21	2000-04-11	Yes	194 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	Lien / Lien NHL
Jake Bean	Heat (CGY)	D	22	1998-06-09	No	187 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	1,363,333$	0$	0$	No	1,363,333$	1,363,333$	Lien / Lien NHL
Mathieu Olivier	Heat (CGY)	RW	24	1997-02-11	No	209 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	730,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Nick Merkley	Heat (CGY)	C/RW	24	1997-05-22	Yes	194 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	1,075,833$	0$	0$	No	1,075,833$	1,075,833$	Lien
Oscar Dansk	Heat (CGY)	G	27	1994-02-28	No	195 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Paul Carey	Heat (CGY)	C/LW	32	1988-09-24	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	1,200,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Rasmus Asplund	Heat (CGY)	C/LW/RW	23	1997-12-02	Yes	176 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	Lien / Lien NHL
Rob O'Gara	Heat (CGY)	D	27	1993-07-06	No	215 Lbs	6 ft4	Yes	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien / Lien NHL
Samuel Morin	Heat (CGY)	D	25	1995-07-12	Yes	203 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Pro & Farm	1,363,333$	0$	0$	No	1,363,333$		Lien
Steven Santini	Heat (CGY)	D	26	1995-03-07	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$		Lien / Lien NHL
Taro Hirose	Heat (CGY)	LW	24	1996-06-30	No	161 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Travis Dermott	Heat (CGY)	D	24	1996-12-21	No	215 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Tyrell Goulbourne	Heat (CGY)	LW/RW	27	1994-01-25	No	195 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	773,333$	0$	0$	No	773,333$		Lien / Lien NHL
Vitaly Abramov	Heat (CGY)	LW/RW	23	1998-05-08	No	172 Lbs	5 ft9	No	No	No	3	Pro & Farm	880,000$	0$	0$	No	880,000$	880,000$	Lien / Lien NHL
Zach Trotman	Heat (CGY)	D	30	1990-08-26	No	217 Lbs	6 ft3	Yes	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
20	26.20	195 Lbs	6 ft1	1.95	1,287,458$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Vitaly Abramov	Brad Malone	Nick Merkley	40	0	0	5
2	Taro Hirose	David Gustafsson	Mathieu Olivier	30	0	0	5
3	Danil Yurtaykin	Rasmus Asplund	Tyrell Goulbourne	20	0	0	5
4	Vitaly Abramov	Rasmus Asplund	Taro Hirose	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brent Seabrook	Travis Dermott	40	0	0	5
2	Jake Bean	Samuel Morin	30	0	0	5
3	Blake Hillman	Steven Santini	20	1	2	2
4	Jake Bean	Brent Seabrook	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Vitaly Abramov	Brad Malone	Nick Merkley	60	0	0	5
2	Taro Hirose	David Gustafsson	Rasmus Asplund	40	0	0	5

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brent Seabrook	Travis Dermott	60	0	0	5
2	Jake Bean	Samuel Morin	40	0	0	5

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Rasmus Asplund	Vitaly Abramov	60	0	5	0
2	Taro Hirose	Nick Merkley	40	0	5	0

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brent Seabrook	Travis Dermott	60	0	5	0
2	Jake Bean	Samuel Morin	40	0	5	0

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Rasmus Asplund	60	0	5	0	Brent Seabrook	Travis Dermott	60	0	5	0
2	Vitaly Abramov	40	0	5	0	Jake Bean	Samuel Morin	40	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brad Malone	Vitaly Abramov	60	0	0	5
2	Taro Hirose	Nick Merkley	40	0	0	5

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brent Seabrook	Travis Dermott	60	0	0	5
2	Jake Bean	Samuel Morin	40	0	0	5

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Rasmus Asplund	Brad Malone	Nick Merkley	Brent Seabrook	Travis Dermott

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Vitaly Abramov	Brad Malone	Nick Merkley	Brent Seabrook	Travis Dermott

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Brad Malone, Tyrell Goulbourne, David Gustafsson	Brad Malone, Tyrell Goulbourne	David Gustafsson

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Travis Dermott, Steven Santini, Samuel Morin	Travis Dermott	Travis Dermott, Samuel Morin

Tirs de Pénalité
Travis Dermott, Vitaly Abramov, Taro Hirose, Nick Merkley, David Gustafsson

Gardien
#1 : Casey DeSmith, #2 : Oscar Dansk

Lignes d'Attaque Perso. en Prol.
Brad Malone, Nick Merkley, Danil Yurtaykin, David Gustafsson, Vitaly Abramov, Tyrell Goulbourne, Tyrell Goulbourne, Mathieu Olivier, Taro Hirose, Rasmus Asplund,

Lignes de Défense Perso. en Prol.
Travis Dermott, Samuel Morin, Jake Bean, Steven Santini, Zach Trotman

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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	Americans	2	1	1	0	0	0	0	0	8	5	3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	2	0.500	8	15	23	0	0	153	82	90	7	31	715	739	753	36	34	11	20	31	17	6	35.29%	10	3	70.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
2	Admirals	3	0	3	0	0	0	0	0	5	15	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	3	9	-6	0	0.000	5	9	14	0	0	153	82	90	7	52	715	739	753	36	82	24	85	66	10	3	30.00%	20	5	75.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
3	Barracudas	4	0	3	0	1	0	0	0	7	16	-9	2	0	1	0	1	0	0	0	7	7	0	2	0	2	0	0	0	0	0	0	9	-9	2	0.250	7	13	20	0	0	153	82	90	7	101	715	739	753	36	98	33	57	82	13	0	0.00%	24	4	83.33%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
4	Bears	2	2	0	0	0	0	0	0	15	1	14	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	1	1	0	0	0	0	0	0	10	1	9	4	1.000	15	27	42	0	1	153	82	90	7	73	715	739	753	36	15	4	8	50	4	1	25.00%	3	0	100.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
5	Bruins	2	1	0	0	0	0	1	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	4	1.000	6	8	14	0	0	153	82	90	7	47	715	739	753	36	30	6	17	49	16	1	6.25%	4	0	100.00%	1	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
6	Checkers	2	0	2	0	0	0	0	0	1	9	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	1	1	2	0	0	153	82	90	7	26	715	739	753	36	40	10	14	45	8	0	0.00%	5	2	60.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
7	Comets	4	2	2	0	0	0	0	0	9	11	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	2	2	0	0	0	0	0	0	5	3	2	4	0.500	9	16	25	0	0	153	82	90	7	78	715	739	753	36	75	19	52	82	21	1	4.76%	23	2	91.30%	1	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
8	Condors	5	2	1	0	1	0	0	1	11	9	2	3	1	0	0	1	0	0	1	7	5	2	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	7	0.700	11	19	30	0	1	153	82	90	7	81	715	739	753	36	118	23	75	97	30	6	20.00%	32	3	90.63%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
9	Crunch	2	1	0	0	1	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	4	1.000	8	15	23	0	0	153	82	90	7	61	715	739	753	36	34	7	24	36	5	1	20.00%	12	3	75.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
10	Devils	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	4	1.000	9	17	26	0	0	153	82	90	7	56	715	739	753	36	40	13	22	42	4	1	25.00%	11	1	90.91%	1	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
11	Eagles	3	3	0	0	0	0	0	0	23	1	22	1	1	0	0	0	0	0	0	7	1	6	2	2	0	0	0	0	0	0	16	0	16	6	1.000	23	45	68	0	2	153	82	90	7	138	715	739	753	36	28	9	16	45	8	3	37.50%	7	0	100.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
12	Griffins	2	1	0	0	0	0	0	1	12	7	5	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	9	3	6	3	0.750	12	23	35	0	0	153	82	90	7	74	715	739	753	36	33	14	35	37	4	2	50.00%	10	2	80.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
13	Gulls	4	2	0	0	1	1	0	0	16	13	3	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	2	0	0	0	1	1	0	0	7	7	0	7	0.875	16	29	45	0	0	153	82	90	7	90	715	739	753	36	83	21	38	87	9	2	22.22%	19	4	78.95%	1	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
14	IceHogs	3	1	2	0	0	0	0	0	4	10	-6	2	1	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	2	0.333	4	7	11	0	0	153	82	90	7	48	715	739	753	36	57	23	43	58	9	2	22.22%	19	2	89.47%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
15	Marlies	2	2	0	0	0	0	0	0	3	0	3	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	4	1.000	3	6	9	0	2	153	82	90	7	48	715	739	753	36	24	11	21	34	22	1	4.55%	6	0	100.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
16	Monsters	2	0	1	0	0	0	0	1	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0.250	5	9	14	0	0	153	82	90	7	34	715	739	753	36	39	7	20	35	12	3	25.00%	9	4	55.56%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
17	Moose	3	2	1	0	0	0	0	0	10	10	0	2	2	0	0	0	0	0	0	7	5	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	4	0.667	10	16	26	0	0	153	82	90	7	67	715	739	753	36	50	23	30	66	24	3	12.50%	14	2	85.71%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
18	Penguins	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	4	1.000	9	16	25	0	0	153	82	90	7	58	715	739	753	36	57	23	22	62	3	0	0.00%	11	2	81.82%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
19	Phantoms	2	2	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	4	1.000	5	9	14	0	0	153	82	90	7	38	715	739	753	36	50	18	28	41	8	1	12.50%	14	2	85.71%	1	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
20	Rampage	3	3	0	0	0	0	0	0	25	2	23	2	2	0	0	0	0	0	0	19	1	18	1	1	0	0	0	0	0	0	6	1	5	6	1.000	25	48	73	0	1	153	82	90	7	128	715	739	753	36	40	9	10	63	3	1	33.33%	5	1	80.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
21	Reign	4	3	0	0	0	0	1	0	16	6	10	2	1	0	0	0	0	1	0	8	3	5	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	8	1.000	16	28	44	0	0	153	82	90	7	97	715	739	753	36	57	19	57	81	16	0	0.00%	21	3	85.71%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
22	Roadrunners	4	4	0	0	0	0	0	0	30	5	25	2	2	0	0	0	0	0	0	18	2	16	2	2	0	0	0	0	0	0	12	3	9	8	1.000	30	53	83	0	2	153	82	90	7	149	715	739	753	36	57	20	32	90	8	2	25.00%	16	2	87.50%	1	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
23	Rocket	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	1	5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	2	0.500	7	13	20	0	0	153	82	90	7	55	715	739	753	36	33	7	28	37	13	4	30.77%	14	3	78.57%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
24	Senators	2	1	1	0	0	0	0	0	9	8	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.500	9	16	25	0	0	153	82	90	7	66	715	739	753	36	39	13	14	41	10	3	30.00%	7	2	71.43%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
25	Sound Tigers	2	2	0	0	0	0	0	0	16	2	14	1	1	0	0	0	0	0	0	8	0	8	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	4	1.000	16	28	44	0	1	153	82	90	7	103	715	739	753	36	21	4	14	35	5	1	20.00%	5	0	100.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
26	Stars	3	1	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.333	3	6	9	0	0	153	82	90	7	73	715	739	753	36	63	23	42	79	10	0	0.00%	20	2	90.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
27	Thunderbirds	2	1	0	0	0	0	0	1	8	7	1	1	0	0	0	0	0	0	1	5	6	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	3	0.750	8	12	20	0	0	153	82	90	7	33	715	739	753	36	61	17	30	44	9	6	66.67%	14	5	64.29%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
28	Wild	3	3	0	0	0	0	0	0	25	3	22	1	1	0	0	0	0	0	0	10	2	8	2	2	0	0	0	0	0	0	15	1	14	6	1.000	25	49	74	0	1	153	82	90	7	128	715	739	753	36	27	11	10	74	3	1	33.33%	4	0	100.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
29	Wolf Pack	2	2	0	0	0	0	0	0	15	3	12	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	1	1	0	0	0	0	0	0	10	3	7	4	1.000	15	28	43	0	1	153	82	90	7	108	715	739	753	36	24	6	6	47	2	1	50.00%	3	0	100.00%	0	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
30	Wolves	4	2	2	0	0	0	0	0	11	13	-2	2	2	0	0	0	0	0	0	10	3	7	2	0	2	0	0	0	0	0	1	10	-9	4	0.500	11	20	31	0	1	153	82	90	7	85	715	739	753	36	81	22	67	78	21	1	4.76%	25	6	76.00%	1	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
	Total	82	49	22	0	4	1	2	4	331	197	134	41	26	9	0	2	0	1	3	172	92	80	41	23	13	0	2	1	1	1	159	105	54	115	0.701	331	601	932	0	13	153	82	90	7	2226	715	739	753	36	1490	450	937	1714	327	57	17.43%	387	65	83.20%	7	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
	_Since Last GM Reset	82	49	22	0	4	1	2	4	331	197	134	41	26	9	0	2	0	1	3	172	92	80	41	23	13	0	2	1	1	1	159	105	54	115	0.701	331	601	932	0	13	153	82	90	7	2226	715	739	753	36	1490	450	937	1714	327	57	17.43%	387	65	83.20%	7	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506
	_Vs Conference	48	27	15	0	3	1	1	1	194	114	80	24	15	5	0	2	0	1	1	111	53	58	24	12	10	0	1	1	0	0	83	61	22	64	0.667	194	357	551	0	8	153	82	90	7	1268	715	739	753	36	875	271	582	997	181	30	16.57%	236	37	84.32%	3	1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%	2425	1827	1602	498	932	506

			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
82	115	OTW1	331	601	932	2226	1490	450	937	1714	0	13

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	49	22	4	1	2	4	331	197

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	26	9	2	0	1	3	172	92

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	23	13	2	1	1	1	159	105

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
8	0	2	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
327	57	17.43%	387	65	83.20%	7

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
715	739	753	36	153	82	90	7

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
1273	2258	56.38%	894	1926	46.42%	689	1267	54.38%

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
2425	1827	1602	498	932	506

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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
2 - 2020-10-25	7	Heat	10	Eagles	0	W			Sommaire du Match
4 - 2020-10-27	21	Comets	5	Heat	2	L			Sommaire du Match
7 - 2020-10-30	36	Reign	1	Heat	5	W			Sommaire du Match
9 - 2020-11-01	50	Heat	1	Stars	3	L			Sommaire du Match
11 - 2020-11-03	74	Heat	1	Wolves	5	L			Sommaire du Match
12 - 2020-11-04	76	Heat	0	Barracudas	5	L			Sommaire du Match
14 - 2020-11-06	85	Phantoms	2	Heat	3	W			Sommaire du Match
16 - 2020-11-08	100	Griffins	4	Heat	3	L	X	X	Sommaire du Match
18 - 2020-11-10	115	Heat	3	Reign	2	W			Sommaire du Match
19 - 2020-11-11	124	Heat	4	Gulls	3	W	X		Sommaire du Match
21 - 2020-11-13	135	Bears	0	Heat	5	W			Sommaire du Match
23 - 2020-11-15	146	Thunderbirds	6	Heat	5	L	X	X	Sommaire du Match
25 - 2020-11-17	169	Heat	3	Moose	5	L			Sommaire du Match
28 - 2020-11-20	181	Heat	1	Checkers	5	L			Sommaire du Match
30 - 2020-11-22	194	Heat	3	Admirals	5	L			Sommaire du Match
32 - 2020-11-24	208	Heat	3	Monsters	4	L	X	X	Sommaire du Match
33 - 2020-11-25	219	Heat	10	Bears	1	W			Sommaire du Match
35 - 2020-11-27	226	Roadrunners	2	Heat	8	W			Sommaire du Match
37 - 2020-11-29	239	Devils	2	Heat	3	W			Sommaire du Match
39 - 2020-12-01	253	Rampage	1	Heat	9	W			Sommaire du Match
43 - 2020-12-05	281	Stars	2	Heat	0	L			Sommaire du Match
46 - 2020-12-08	299	Heat	6	Roadrunners	3	W			Sommaire du Match
47 - 2020-12-09	315	Heat	0	Wolves	5	L			Sommaire du Match
49 - 2020-12-11	320	Eagles	1	Heat	7	W			Sommaire du Match
51 - 2020-12-13	344	Heat	6	Rampage	1	W			Sommaire du Match
53 - 2020-12-15	355	Heat	2	Phantoms	1	W			Sommaire du Match
55 - 2020-12-17	372	Heat	5	Penguins	3	W			Sommaire du Match
57 - 2020-12-19	378	Heat	5	Americans	1	W			Sommaire du Match
60 - 2020-12-22	404	Senators	4	Heat	6	W			Sommaire du Match
65 - 2020-12-27	441	Americans	4	Heat	3	L			Sommaire du Match
67 - 2020-12-29	454	Reign	2	Heat	3	W	X	X	Sommaire du Match
69 - 2020-12-31	468	Heat	6	Eagles	0	W			Sommaire du Match
70 - 2021-01-01	472	Heat	6	Roadrunners	0	W			Sommaire du Match
72 - 2021-01-03	490	Marlies	0	Heat	1	W			Sommaire du Match
74 - 2021-01-05	503	Checkers	4	Heat	0	L			Sommaire du Match
77 - 2021-01-08	525	Penguins	3	Heat	4	W			Sommaire du Match
79 - 2021-01-10	541	Rocket	1	Heat	6	W			Sommaire du Match
82 - 2021-01-13	565	Heat	2	Stars	1	W			Sommaire du Match
83 - 2021-01-14	572	Heat	8	Wild	0	W			Sommaire du Match
87 - 2021-01-18	586	Heat	1	Condors	2	L			Sommaire du Match
89 - 2021-01-20	606	Comets	3	Heat	2	L			Sommaire du Match
91 - 2021-01-22	617	IceHogs	4	Heat	1	L			Sommaire du Match
93 - 2021-01-24	630	Wolf Pack	0	Heat	5	W			Sommaire du Match
96 - 2021-01-27	656	Heat	7	Wild	1	W			Sommaire du Match
98 - 2021-01-29	665	Heat	0	IceHogs	4	L			Sommaire du Match
100 - 2021-01-31	680	Wild	2	Heat	10	W			Sommaire du Match
102 - 2021-02-02	694	Condors	3	Heat	2	L	X	X	Sommaire du Match
104 - 2021-02-04	709	Heat	1	Rocket	5	L			Sommaire du Match
107 - 2021-02-07	737	Heat	2	Marlies	0	W			Sommaire du Match
109 - 2021-02-09	751	Heat	3	Senators	4	L			Sommaire du Match
119 - 2021-02-19	775	Rampage	0	Heat	10	W			Sommaire du Match
120 - 2021-02-20	778	Heat	3	Condors	2	W			Sommaire du Match
123 - 2021-02-23	794	Condors	0	Heat	2	W			Sommaire du Match
126 - 2021-02-26	816	Barracudas	4	Heat	3	L			Sommaire du Match
128 - 2021-02-28	829	Admirals	6	Heat	2	L			Sommaire du Match
130 - 2021-03-02	851	Heat	3	Comets	2	W			Sommaire du Match
132 - 2021-03-04	863	Heat	0	Barracudas	4	L			Sommaire du Match
134 - 2021-03-06	878	Heat	5	Reign	1	W			Sommaire du Match
135 - 2021-03-07	880	Heat	3	Gulls	4	L	X		Sommaire du Match
137 - 2021-03-09	897	IceHogs	2	Heat	3	W			Sommaire du Match
139 - 2021-03-11	916	Gulls	3	Heat	5	W			Sommaire du Match
143 - 2021-03-15	943	Bruins	1	Heat	2	W			Sommaire du Match
145 - 2021-03-17	962	Heat	9	Griffins	3	W			Sommaire du Match
147 - 2021-03-19	970	Heat	4	Bruins	3	W	X	X	Sommaire du Match
149 - 2021-03-21	988	Heat	0	Admirals	4	L			Sommaire du Match
151 - 2021-03-23	1009	Heat	4	Crunch	3	W	X		Sommaire du Match
152 - 2021-03-24	1013	Heat	3	Thunderbirds	1	W			Sommaire du Match
155 - 2021-03-27	1029	Monsters	3	Heat	2	L			Sommaire du Match
157 - 2021-03-29	1044	Roadrunners	0	Heat	10	W			Sommaire du Match
159 - 2021-03-31	1060	Wolves	0	Heat	3	W			Sommaire du Match
163 - 2021-04-04	1085	Sound Tigers	0	Heat	8	W			Sommaire du Match
165 - 2021-04-06	1102	Moose	2	Heat	3	W			Sommaire du Match
167 - 2021-04-08	1121	Heat	10	Wolf Pack	3	W			Sommaire du Match
168 - 2021-04-09	1127	Heat	8	Sound Tigers	2	W			Sommaire du Match
170 - 2021-04-11	1142	Heat	6	Devils	3	W			Sommaire du Match
172 - 2021-04-13	1155	Crunch	1	Heat	4	W			Sommaire du Match
174 - 2021-04-15	1170	Barracudas	3	Heat	4	W	X		Sommaire du Match
176 - 2021-04-17	1185	Gulls	3	Heat	4	W			Sommaire du Match
178 - 2021-04-19	1203	Heat	2	Comets	1	W			Sommaire du Match
182 - 2021-04-23	1229	Moose	3	Heat	4	W			Sommaire du Match
184 - 2021-04-25	1244	Wolves	3	Heat	7	W			Sommaire du Match
186 - 2021-04-27	1260	Condors	2	Heat	3	W	X		Sommaire du Match

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des Billets	100	0
Assistance	69,694	38,614
Assistance PCT	84.99%	94.18%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité	Popularité de l'Équipe
0	2642 - 88.06%	94,955$	3,893,150$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
2,887,614$	2,574,915$	2,546,415$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
13,844$	2,187,580$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	17,607$	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

	Heat
	GP: 82 \| W: 55 \| L: 22 \| OTL: 5 \| P: 115 GF: 331 \| GA: 197 \| PP%: 17.43% \| PK%: 83.20% DG: Alex \| Morale : 50 \| Moyenne d'Équipe : 60