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Centre de jeu
	Bears 3-14-1, 7pts	4	FINAL	5	IceHogs 5-13-0, 10pts

Team Stats
L7	Streak	L1
2-7-0	Home Record	3-6-0
1-7-1	Away Record	2-7-0
2-8-0	Last 10 Games	3-7-0
2.78	Buts par match	3.11
6.94	Buts contre par match	6.78
19.35%	Pourcentage en avantage numérique	19.35%
65.00%	Pourcentage en désavantage numérique	76.19%

Bears
3-14-1, 7pts

FINAL

Senators
6-12-0, 12pts

Team Stats
L7	Streak	W1
2-7-0	Home Record	4-5-0
1-7-1	Away Record	2-7-0
2-8-0	Last 10 Games	3-7-0
2.78	Buts par match	3.72
6.94	Buts contre par match	5.61
19.35%	Pourcentage en avantage numérique	25.45%
65.00%	Pourcentage en désavantage numérique	66.67%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 50 2.78 GFG	Tirs pour 508 28.22 Avg	Pourcentage en avantage numérique 19.4% 6 GF	Début de zone offensive 27.5%
Buts contre 125 6.94 GAA	Tirs contre 938 52.11 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 65.0%% 7 GA	Début de la zone défensive 44.7%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Bo
	Entraîneur	Sergei Gonchar
	Division	Atlantic
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	0
Informations de la formation
	Équipe Pro	13
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	33 / 50
	Espoirs	15

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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	Alexei Protas	X				100.00	69	43	92	72	75	59	88	65	38	65	58	69	25	55	55	65	50	64	0	22	2	888,333$
2	Jaret Anderson-Dolan	X	X			100.00	78	43	98	79	67	57	71	58	58	60	68	61	25	55	55	67	50	62	0	24	1	913,333$
3	Samuel Fagemo (R)		X	X		100.00	77	70	94	70	70	77	82	59	50	47	67	65	64	45	45	66	50	62	0	23	2	910,833$
4	Jamieson Rees (R)	X				100.00	64	65	62	64	65	75	79	62	78	61	59	59	56	44	44	62	50	60	0	22	3	910,833$
5	Tyler Madden (R)	X				100.00	68	57	94	66	57	72	76	58	73	49	63	60	60	44	44	63	50	59	0	23	3	775,000$
6	Aidan Dudas (R)	X				100.00	65	58	82	65	58	77	83	57	50	53	56	58	53	44	44	60	50	58	0	23	1	791,667$
7	Sean Walker				X	100.00	76	43	85	78	70	65	58	59	25	51	48	76	25	64	64	61	50	65	0	28	1	1,500,000$
8	Ronnie Attard				X	100.00	79	77	83	73	77	73	78	56	25	46	52	65	49	45	45	61	50	63	0	24	2	1,350,000$
9	Nicolas Meloche				X	100.00	77	79	71	68	79	73	79	51	25	44	41	64	39	50	50	55	50	61	0	26	3	775,000$
10	Jacob Moverare (R)				X	100.00	76	73	84	68	73	68	73	52	25	49	41	62	39	44	44	56	50	60	0	25	2	705,556$
11	Helge Grans (R)				X	100.00	80	77	88	60	77	68	74	46	25	36	40	63	38	44	44	52	50	58	0	21	3	1,300,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	74	62	85	69	70	69	76	57	43	51	54	64	43	49	49	61	50	61

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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	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Cal Petersen	100.00	59	54	54	70	65	52	83	62	65	59	95	56	57	63	50	62	0	28	1	850,000$
2	Daniil Tarasov (R)	100.00	60	50	49	63	65	54	69	61	65	60	75	45	45	60	50	58	0	24	3	925,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	60	52	52	67	65	53	76	62	65	60	85	51	51	62	50	60

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Sergei Gonchar	74	59	68	59	45	46	59	RUS	48	2	750,000$

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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	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	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Link
Aidan Dudas	Bears (WSH)	C	23	2000-06-15	Yes	165 Lbs	5 ft8	No	No	No	1	Pro & Farm	791,667$	791,667$	0$	0$	No			Lien
Alexei Protas	Bears (WSH)	C	22	2001-01-06	No	190 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	888,333$	888,333$	0$	0$	No	888,333$		Lien
Cal Petersen	Bears (WSH)	G	28	1994-10-19	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	850,000$	850,000$	0$	0$	No			Lien
Daniil Tarasov	Capitals	G	24	1999-03-27	Yes	154 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	925,000$	925,000$	925,000$	No	925,000$	925,000$	Lien
Helge Grans	Bears (WSH)	D	21	2002-05-10	Yes	206 Lbs	6 ft3	Yes	No	No	3	Pro & Farm	1,300,000$	1,300,000$	0$	0$	No	1,300,000$	1,300,000$	Lien
Jacob Moverare	Bears (WSH)	D	25	1998-08-31	Yes	198 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	705,556$	705,556$	0$	0$	No	705,556$		Lien
Jamieson Rees	Bears (WSH)	C	22	2001-02-26	Yes	182 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	910,833$	910,833$	0$	0$	No	910,833$	910,833$	Lien
Jaret Anderson-Dolan	Bears (WSH)	C/LW	24	1999-09-12	No	188 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	913,333$	913,333$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Nicolas Meloche	Bears (WSH)	D	26	1997-07-18	No	211 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	Lien / Lien NHL
Ronnie Attard	Bears (WSH)	D	24	1999-03-20	No	205 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	1,350,000$	1,350,000$	0$	0$	No	1,350,000$		Lien
Samuel Fagemo	Bears (WSH)	LW/RW	23	2000-03-14	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	910,833$	910,833$	0$	0$	No	910,833$		Lien
Sean Walker	Bears (WSH)	D	28	1994-11-13	No	196 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	1,500,000$	1,500,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Tyler Madden	Bears (WSH)	C	23	1999-11-09	Yes	152 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
13	24.08	186 Lbs	6 ft1	2.08	968,889$

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 personnalisées en prolongation
, , , , , , , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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

	Total												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	Canucks	2	0	1	0	0	1	0	0	8	17	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	3	11	-8	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	1	0.250	8	16	24	0	0	27	14	9	0	62	172	166	169	1	107	27	2	27	8	1	12.50%	0	0	0.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
2	Comets	2	2	0	0	0	0	0	0	13	10	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	4	1.000	13	26	39	0	0	27	14	9	0	112	172	166	169	1	133	25	4	53	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
3	Crunch	2	0	2	0	0	0	0	0	5	14	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	0	0.000	5	10	15	0	0	27	14	9	0	43	172	166	169	1	117	23	9	38	3	1	33.33%	2	1	50.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
4	Griffins	2	0	2	0	0	0	0	0	5	10	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	5	10	15	0	0	27	14	9	0	31	172	166	169	1	116	20	15	20	4	3	75.00%	6	1	83.33%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
5	IceHogs	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0.000	4	8	12	0	0	27	14	9	0	51	172	166	169	1	43	13	0	33	1	0	0.00%	0	0	0.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
6	Marlies	2	0	2	0	0	0	0	0	2	17	-15	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	0	9	-9	0	0.000	2	4	6	0	0	27	14	9	0	21	172	166	169	1	104	28	2	22	3	0	0.00%	1	0	100.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
7	Monsters	2	0	2	0	0	0	0	0	0	16	-16	1	0	1	0	0	0	0	0	0	10	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	0	6	-6	0	0.000	0	0	0	0	0	27	14	9	0	41	172	166	169	1	111	42	4	27	1	0	0.00%	2	0	100.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
8	Rocket	2	0	2	0	0	0	0	0	3	21	-18	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	14	-13	0	0.000	3	5	8	0	0	27	14	9	0	31	172	166	169	1	88	25	6	28	6	1	16.67%	3	3	0.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
9	Senators	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	0	0.000	5	9	14	0	0	27	14	9	0	57	172	166	169	1	94	24	10	59	0	0	0.00%	5	2	60.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
10	Sound Tigers	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	10	15	0	0	27	14	9	0	59	172	166	169	1	25	8	0	22	4	0	0.00%	0	0	0.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
	Total	18	3	14	0	0	1	0	0	50	125	-75	9	2	7	0	0	0	0	0	28	61	-33	9	1	7	0	0	1	0	0	22	64	-42	7	0.194	50	98	148	0	0	27	14	9	0	508	172	166	169	1	938	235	52	329	31	6	19.35%	20	7	65.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
	_Since Last GM Reset	18	3	14	0	0	1	0	0	50	125	-75	9	2	7	0	0	0	0	0	28	61	-33	9	1	7	0	0	1	0	0	22	64	-42	7	0.194	50	98	148	0	0	27	14	9	0	508	172	166	169	1	938	235	52	329	31	6	19.35%	20	7	65.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
	_Vs Conference	17	3	13	0	0	1	0	0	46	120	-74	9	2	7	0	0	0	0	0	28	61	-33	8	1	6	0	0	1	0	0	18	59	-41	7	0.206	46	90	136	0	0	27	14	9	0	457	172	166	169	1	895	222	52	296	30	6	20.00%	20	7	65.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74
	_Vs Division	5	1	0	0	0	0	0	0	18	30	-12	3	1	0	0	0	0	0	0	12	19	-7	2	0	0	0	0	0	0	0	6	11	-5	2	0.200	18	36	54	0	0	27	14	9	0	212	172	166	169	1	269	75	8	102	6	0	0.00%	3	0	100.00%	0	128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%	251	173	637	120	192	74

			Total pour les joueurs
Matchs joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs pour	Tirs contre	Tirs bloqués	Minutes de pénalités	Mises en échec	Buts en filet désert	Blanchissages
18	7	L7	50	98	148	508	938	235	52	329	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	3	14	0	1	0	0	50	125

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	2	7	0	0	0	0	28	61

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	1	7	0	1	0	0	22	64

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
2	8	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
31	6	19.35%	20	7	65.00%	0

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
172	166	169	1	27	14	9	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
128	334	38.32%	195	543	35.91%	114	337	33.83%

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
251	173	637	120	192	74

Derniers matchs 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	OT	Lien
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
1 - 2023-09-29	10	Marlies	8	Bears	2	BL		Sommaire du match
2 - 2023-09-30	29	Bears	5	Canucks	6	AL	X	Sommaire du match
3 - 2023-10-01	47	Canucks	11	Bears	3	BL		Sommaire du match
5 - 2023-10-03	65	Bears	6	Comets	5	AW		Sommaire du match
6 - 2023-10-04	75	Monsters	10	Bears	0	BL		Sommaire du match
8 - 2023-10-06	95	Bears	1	Rocket	14	AL		Sommaire du match
9 - 2023-10-07	112	Rocket	7	Bears	2	BL		Sommaire du match
10 - 2023-10-08	124	Bears	2	Crunch	7	AL		Sommaire du match
11 - 2023-10-09	137	Bears	0	Marlies	9	AL		Sommaire du match
12 - 2023-10-10	149	Sound Tigers	4	Bears	5	BW		Sommaire du match
13 - 2023-10-11	166	Comets	5	Bears	7	BW		Sommaire du match
14 - 2023-10-12	182	Bears	2	Griffins	5	AL		Sommaire du match
16 - 2023-10-14	202	Griffins	5	Bears	3	BL		Sommaire du match
17 - 2023-10-15	209	Bears	0	Monsters	6	AL		Sommaire du match
19 - 2023-10-17	231	Senators	4	Bears	3	BL		Sommaire du match
21 - 2023-10-19	261	Crunch	7	Bears	3	BL		Sommaire du match
22 - 2023-10-20	267	Bears	4	IceHogs	5	AL		Sommaire du match
23 - 2023-10-21	273	Bears	2	Senators	7	AL		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	0
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel 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 entraineurs
0$	1,167,055$	1,167,055$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	0$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	0$	0$

Bears Leaders statistiques (saison régulière)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Bears Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

Bears Statistiques de l'Équipe de Carrière

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	Total											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

Bears Leaders statistiques (séries éliminatoires)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Bears Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

	Bears
	GP: 18 \| W: 3 \| L: 14 \| OTL: 1 \| P: 7 GF: 50 \| GA: 125 \| PP%: 19.35% \| PK%: 65.00% DG: Bo \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 61