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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	Tanner Kero	X				100.00	71	42	94	62	67	57	70	62	59	64	58	67	25	56	56	63	50	61	0	29	2	800,000$
2	Josh Currie	X		X		100.00	65	62	73	65	62	64	64	67	80	63	67	61	64	46	46	65	50	61	0	29	1	900,000$
3	Alex Barre-Boulet (R)	X	X	X		100.00	65	41	99	62	65	69	66	80	33	50	72	52	25	45	45	66	50	60	0	24	1	758,333$
4	Joe Gambardella	X	X			100.00	76	71	87	63	71	62	63	58	73	53	58	64	55	44	44	61	50	58	0	27	1	900,000$
5	Karson Kuhlman	X		X		100.00	79	44	99	65	67	57	50	55	44	50	59	64	25	50	51	61	50	57	0	26	3	925,000$
6	Marko Dano		X	X		100.00	76	75	78	76	75	54	56	50	50	47	46	65	44	58	58	55	50	57	0	26	2	900,000$
7	Matteo Gennaro	X				100.00	76	70	91	50	70	52	55	44	55	38	44	60	42	44	44	50	50	50	0	24	2	750,000$
8	Ashton Sautner				X	100.00	74	72	77	64	72	63	67	48	25	40	39	63	37	56	56	52	50	59	0	27	1	900,000$
9	Nicolas Beaudin (R)				X	100.00	69	42	96	66	63	63	68	63	25	55	51	61	25	45	45	60	50	59	0	22	3	1,105,000$
10	Chad Krys (R)				X	100.00	73	67	86	67	67	57	60	47	25	37	41	59	39	44	44	51	50	56	0	23	2	925,000$
11	Niclas Almari (R)				X	100.00	71	63	89	63	63	60	64	45	25	36	39	58	37	44	44	50	50	55	0	23	2	925,000$
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	72	59	88	64	67	60	62	56	45	48	52	61	38	48	48	58	50	58

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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 Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	TA	SP
1	Louis Domingue	100.00	45	51	64	82	41	44	50	52	45	46	30	59	59	47	50	52	X	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	45	51	64	82	41	44	50	52	45	46	30	59	59	47	50	52

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Joel Bouchard	72	70	71	74	73	68	78	CAN	47	1	800,000$

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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	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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	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

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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	Salaire Restant	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Link
Alex Barre-Boulet	Rampage (STL)	C/LW/RW	24	1997-05-20	Yes	180 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	758,333$	758,333$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Ashton Sautner	Rampage (STL)	D	27	1994-05-27	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Chad Krys	Rampage (STL)	D	23	1998-04-10	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien / Lien NHL
Joe Gambardella	Rampage (STL)	C/LW	27	1993-12-01	No	201 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No			Lien
Josh Currie	Rampage (STL)	C/RW	29	1992-10-29	No	172 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Karson Kuhlman	Rampage (STL)	C/RW	26	1995-09-26	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	Lien / Lien NHL
Louis Domingue	Rampage (STL)	G	29	1992-03-06	No	208 Lbs	6 ft3	No	Yes	No	2	Pro & Farm	2,000,000$	2,000,000$	0$	0$	No	2,000,000$		Lien / Lien NHL
Marko Dano	Rampage (STL)	LW/RW	26	1994-11-30	No	212 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$		Lien / Lien NHL
Matteo Gennaro	Rampage (STL)	C	24	1997-03-30	No	187 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$		Lien
Niclas Almari	Rampage (STL)	D	23	1998-05-11	Yes	169 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien / Lien NHL
Nicolas Beaudin	Rampage (STL)	D	22	1999-10-07	Yes	174 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	1,105,000$	1,105,000$	0$	0$	No	1,105,000$	1,105,000$	Lien / Lien NHL
Tanner Kero	Rampage (STL)	C	29	1992-07-24	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$		Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
12	25.75	187 Lbs	6 ft0	1.83	982,361$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1				40	1	2	2
2				30	1	2	2
3				20	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2			30	1	2	2
3			20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1				60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2			60	1	2	2
2		40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, ,	,

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, ,		,

Tirs de Pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

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

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

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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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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.
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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	0	2	0	0	0	0	0	1	16	-15	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	0	9	-9	0	0.000	1	2	3	0	0	12	12	4	0	32	141	112	93	0	80	26	8	14	4	0	0.00%	4	0	100.00%	0	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
2	Admirals	2	0	2	0	0	0	0	0	2	15	-13	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	11	-10	0	0.000	2	4	6	0	0	12	12	4	0	27	141	112	93	0	91	25	6	22	7	1	14.29%	3	1	66.67%	1	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
3	IceHogs	2	0	2	0	0	0	0	0	1	14	-13	1	0	1	0	0	0	0	0	1	8	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	0	6	-6	0	0.000	1	2	3	0	0	12	12	4	0	31	141	112	93	0	89	30	8	24	7	0	0.00%	4	1	75.00%	0	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
4	Mariners	2	0	2	0	0	0	0	0	5	15	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0.000	5	9	14	0	0	12	12	4	0	35	141	112	93	0	103	23	8	25	6	2	33.33%	4	1	75.00%	0	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
5	Moose	2	0	2	0	0	0	0	0	2	17	-15	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	10	-9	0	0.000	2	4	6	0	0	12	12	4	0	29	141	112	93	0	100	31	14	21	5	2	40.00%	7	1	85.71%	0	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
6	Stars	2	0	2	0	0	0	0	0	6	12	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	6	12	18	0	0	12	12	4	0	73	141	112	93	0	102	27	6	31	2	0	0.00%	4	0	100.00%	0	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
7	Wild	2	1	1	0	0	0	0	0	10	9	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.500	10	20	30	0	0	12	12	4	0	98	141	112	93	0	78	24	8	49	1	0	0.00%	3	0	100.00%	0	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
8	Wolves	2	0	2	0	0	0	0	0	1	7	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	1	2	3	0	0	12	12	4	0	21	141	112	93	0	53	26	10	24	4	0	0.00%	5	1	80.00%	0	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
	Total	16	1	15	0	0	0	0	0	28	105	-77	8	1	7	0	0	0	0	0	15	49	-34	8	0	8	0	0	0	0	0	13	56	-43	2	0.063	28	55	83	0	0	12	12	4	0	346	141	112	93	0	696	212	68	210	36	5	13.89%	34	5	85.29%	1	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
	_Since Last GM Reset	16	1	15	0	0	0	0	0	28	105	-77	8	1	7	0	0	0	0	0	15	49	-34	8	0	8	0	0	0	0	0	13	56	-43	2	0.063	28	55	83	0	0	12	12	4	0	346	141	112	93	0	696	212	68	210	36	5	13.89%	34	5	85.29%	1	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
	_Vs Conference	16	1	15	0	0	0	0	0	28	105	-77	8	1	7	0	0	0	0	0	15	49	-34	8	0	8	0	0	0	0	0	13	56	-43	2	0.063	28	55	83	0	0	12	12	4	0	346	141	112	93	0	696	212	68	210	36	5	13.89%	34	5	85.29%	1	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63
	_Vs Division	10	1	15	0	0	0	0	0	21	67	-46	5	1	7	0	0	0	0	0	12	31	-19	5	0	8	0	0	0	0	0	9	36	-27	2	0.100	21	42	63	0	0	12	12	4	0	258	141	112	93	0	460	137	42	147	22	3	13.64%	21	3	85.71%	1	109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%	215	143	575	109	168	63

			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
16	2	L5	28	55	83	346	696	212	68	210	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
16	1	15	0	0	0	0	28	105

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	1	7	0	0	0	0	15	49

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	0	8	0	0	0	0	13	56

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
1	9	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
36	5	13.89%	34	5	85.29%	1

Tirs en 1e Période	Tirs en 2e Période	Tirs en 3e Période	Tirs en 4e Période	Buts en 1e Période	Buts en 2e Période	Buts en 3e Période	Buts en 4e Période
141	112	93	0	12	12	4	0

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
109	298	36.58%	143	445	32.13%	85	264	32.20%

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
215	143	575	109	168	63

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
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	Lien
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
1 - 2021-10-18	9	Rampage	1	Admirals	11	L	Sommaire du Match
2 - 2021-10-19	27	Americans	7	Rampage	1	L	Sommaire du Match
4 - 2021-10-21	42	Stars	8	Rampage	3	L	Sommaire du Match
6 - 2021-10-23	64	Moose	7	Rampage	1	L	Sommaire du Match
7 - 2021-10-24	85	Rampage	4	Wild	5	L	Sommaire du Match
8 - 2021-10-25	96	Rampage	3	Mariners	7	L	Sommaire du Match
9 - 2021-10-26	109	Mariners	8	Rampage	2	L	Sommaire du Match
10 - 2021-10-27	125	Rampage	1	Wolves	4	L	Sommaire du Match
12 - 2021-10-29	142	Admirals	4	Rampage	1	L	Sommaire du Match
13 - 2021-10-30	157	Rampage	0	Americans	9	L	Sommaire du Match
14 - 2021-10-31	173	Wild	4	Rampage	6	W	Sommaire du Match
17 - 2021-11-03	198	Wolves	3	Rampage	0	L	Sommaire du Match
18 - 2021-11-04	211	Rampage	1	Moose	10	L	Sommaire du Match
20 - 2021-11-06	232	IceHogs	8	Rampage	1	L	Sommaire du Match
21 - 2021-11-07	236	Rampage	3	Stars	4	L	Sommaire du Match
22 - 2021-11-08	252	Rampage	0	IceHogs	6	L	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	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	Popularité de l'Équipe
0	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
0$	1,178,833$	1,178,833$	0$

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

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

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Warning: Undefined variable $TeamCareerSumSeasonOnly in /home/othlca/history.othl.ca/public_html/outputs/2021-22/pre-season/FarmTeam.php on line 1324

	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

	Rampage
	GP: 16 \| W: 1 \| L: 15 \| OTL: 0 \| P: 2 GF: 28 \| GA: 105 \| PP%: 13.89% \| PK%: 85.29% DG: Fred \| Morale : 50 \| Moyenne d'Équipe : 57