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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

#	Nom du Joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Hudson Fasching			X		98.00	81	76	91	72	76	80	85	60	50	53	62	69	59	52	52	66	42	62	0
2	Wayne Simpson			X		100.00	76	69	91	64	69	83	89	61	50	56	62	64	59	44	44	65	46	61	0
3	Adam Johnson (R)	X	X			100.00	71	64	87	62	64	83	88	62	78	59	62	62	59	44	44	65	51	60	0
4	Mitchell Stephens	X				100.00	77	70	92	65	70	68	70	63	79	59	64	65	61	44	44	65	49	60	0
5	C.J. Smith	X	X	X		100.00	63	41	99	70	67	58	81	63	25	50	70	68	45	55	55	67	49	60	0
6	Saku Maenalanen (R)	X	X	X		100.00	78	44	83	72	71	54	79	56	35	61	62	60	25	47	47	64	46	59	0
7	Joel L'Esperance (R)	X		X		100.00	77	44	89	73	75	62	78	68	53	50	60	58	25	45	45	62	43	59	0
8	Travis Morin	X				100.00	77	74	85	64	74	82	89	56	70	58	50	64	48	45	45	60	49	59	0
9	Mikhail Vorobyev (R)	X				100.00	61	41	95	71	72	54	75	63	56	57	58	60	25	45	45	61	46	58	0
10	Morgan Klimchuk		X			100.00	70	68	76	69	68	65	68	56	50	47	60	60	57	44	44	60	50	56	0
11	Lawrence Pilut (R)				X	100.00	67	41	82	73	61	72	74	66	25	52	48	70	25	47	47	60	48	62	0
12	Calle Rosen				X	100.00	70	65	81	70	65	75	79	62	25	62	46	64	44	55	55	60	49	62	0
13	Ian McCoshen				X	100.00	87	46	87	77	80	62	66	53	25	45	48	66	25	53	53	59	44	62	0
14	Philippe Myers				X	100.00	85	45	96	74	76	67	78	62	25	45	48	63	25	45	45	60	49	62	0
15	Aaron Ness				X	100.00	71	66	83	69	66	78	83	58	25	60	41	62	39	48	48	57	49	61	0
16	Doyle Somerby				X	100.00	83	83	84	65	83	63	67	49	25	38	43	67	41	52	52	54	49	60	0
17	Cavan Fitzgerald				X	100.00	72	68	81	64	68	67	72	50	25	39	43	62	41	54	54	54	49	57	0
18	Ryan Lindgren (R)				X	100.00	68	71	61	60	71	68	74	47	25	39	39	57	37	44	44	50	46	55	0
Rayé
1	Adam Helewka		X			100.00	79	74	89	68	74	76	80	63	50	62	60	67	57	45	45	65	34	62	0
2	Andrew Oglevie (R)			X		100.00	75	65	97	60	65	54	54	55	50	48	57	62	54	44	44	59	36	54	0
3	Brent Pedersen (R)		X			100.00	78	76	84	68	76	51	52	49	50	40	53	62	50	44	44	56	36	53	0
4	Niklas Hansson				X	100.00	73	68	85	65	68	77	84	49	25	40	43	60	41	44	44	55	36	58	0
5	Matt Finn (R)				X	100.00	76	71	86	60	71	40	40	43	25	28	43	60	41	44	44	49	33	51	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					99.91	75	62	86	68	71	67	74	57	41	50	53	63	43	47	47	60	45	59

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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	Michael McNiven (R)	98.00	55	58	73	80	53	57	58	62	58	58	30	44	44	57	46	58	0
2	Dan Vladar (R)	100.00	54	67	84	80	50	57	54	60	55	55	30	44	44	56	46	57	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	99.00	55	63	79	80	52	57	56	61	57	57	30	44	44	57	46	58

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Scott Gordon	72	58	76	69	70	47	65	USA	56	1	60,000$

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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

#	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	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Hudson Fasching	Chicago Wolves (QUE)	RW	14	17	14	31	0	12	10	19	31	113	38	67	15.04%	10	358	25.58	2	5	7	5	23	0	0	0	2	32	3	1	40.00%	30	17	3	2	1.73	0	1	0	2	0	1	3	1
2	Adam Johnson	Chicago Wolves (QUE)	C/LW	14	12	17	29	5	15	15	21	20	77	20	49	15.58%	6	264	18.88	4	2	6	7	25	0	1	1	2	19	0	0	61.25%	320	8	8	1	2.19	0	1	1	0	2	2	1	1
3	C.J. Smith	Chicago Wolves (QUE)	C/LW/RW	14	8	12	20	2	0	0	11	23	59	18	37	13.56%	12	246	17.59	2	2	4	2	21	0	0	0	0	2	0	1	28.57%	7	18	9	0	1.62	0	0	0	0	0	1	0	1
4	Mitchell Stephens	Chicago Wolves (QUE)	C	14	13	5	18	2	6	0	20	29	46	13	26	28.26%	8	243	17.36	1	2	3	3	21	0	0	0	0	0	1	0	61.73%	277	9	4	0	1.48	0	1	0	0	0	1	1	3
5	Adam Helewka	Chicago Wolves (QUE)	LW	8	3	9	12	-2	9	5	18	12	25	10	20	12.00%	9	208	26.11	1	1	2	3	14	0	0	0	0	13	0	0	54.35%	46	11	3	0	1.15	1	1	0	1	0	0	0	0
6	Wayne Simpson	Chicago Wolves (QUE)	RW	14	3	9	12	1	4	0	17	16	43	20	28	6.98%	5	255	18.28	1	2	3	6	21	1	0	1	1	7	1	0	25.00%	20	11	9	0	0.94	1	1	0	0	0	0	0	0
7	Saku Maenalanen	Chicago Wolves (QUE)	C/LW/RW	14	6	5	11	-4	4	0	15	13	35	12	27	17.14%	7	166	11.87	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.00%	1	11	6	0	1.32	0	0	0	0	0	0	1	0
8	Lawrence Pilut	Chicago Wolves (QUE)	D	12	1	9	10	2	10	0	10	3	13	7	14	7.69%	22	219	18.29	1	2	3	1	11	0	0	0	2	23	0	0	0.00%	0	3	10	0	0.91	0	0	0	0	0	0	0	0
9	Joel L'Esperance	Chicago Wolves (QUE)	C/RW	14	5	5	10	-5	5	5	17	15	43	11	17	11.63%	4	177	12.66	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	47.62%	63	8	5	0	1.13	0	0	0	1	0	0	1	0
10	Calle Rosen	Chicago Wolves (QUE)	D	14	0	8	8	-4	44	10	18	22	25	11	9	0.00%	30	336	24.06	0	2	2	0	29	0	0	0	1	25	0	0	0.00%	0	9	20	0	0.48	0	0	1	1	0	0	0	0
11	Ian McCoshen	Chicago Wolves (QUE)	D	12	0	7	7	10	4	0	14	15	20	5	4	0.00%	17	241	20.09	0	0	0	0	13	0	1	1	1	26	0	0	0.00%	0	3	9	0	0.58	0	0	0	0	0	0	0	0
12	Philippe Myers	Chicago Wolves (QUE)	D	14	1	5	6	-15	0	0	21	21	13	14	12	7.69%	18	325	23.24	0	0	0	1	27	0	0	0	1	31	0	0	0.00%	0	2	13	0	0.37	0	0	0	0	0	0	0	0
13	Doyle Somerby	Chicago Wolves (QUE)	D	14	0	4	4	1	4	0	8	3	5	7	2	0.00%	10	158	11.35	0	0	0	0	0	0	0	0	0	11	0	0	0.00%	0	0	8	0	0.50	0	0	0	0	0	0	0	0
14	Travis Morin	Chicago Wolves (QUE)	C	14	2	1	3	-5	5	5	8	5	11	5	4	18.18%	4	128	9.18	0	0	0	0	0	0	0	0	0	19	0	0	50.88%	57	1	4	0	0.47	0	0	1	0	0	0	0	0
15	Mikhail Vorobyev	Chicago Wolves (QUE)	C	14	0	2	2	1	0	0	3	1	3	3	3	0.00%	1	67	4.85	0	1	1	1	4	0	0	0	0	3	0	0	57.14%	14	1	0	0	0.59	0	0	0	0	0	0	0	0
16	Morgan Klimchuk	Chicago Wolves (QUE)	LW	14	1	1	2	-4	5	5	9	12	9	2	2	11.11%	3	99	7.11	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	25.00%	4	6	1	0	0.40	0	0	0	0	1	0	0	0
17	Cavan Fitzgerald	Chicago Wolves (QUE)	D	14	0	1	1	2	4	0	3	0	3	0	3	0.00%	7	87	6.26	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	0	0	0.00%	0	0	3	0	0.23	0	0	0	0	0	0	0	0
18	Aaron Ness	Chicago Wolves (QUE)	D	14	0	1	1	1	4	0	3	6	5	2	7	0.00%	5	157	11.24	0	0	0	0	2	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	0	3	0	0.13	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Ryan Lindgren	Chicago Wolves (QUE)	D	14	0	0	0	1	0	0	1	2	3	1	0	0.00%	3	77	5.55	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	1	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				256	72	115	187	-11	135	55	236	249	551	199	331	13.07%	181	3820	14.92	12	19	31	29	219	1	2	3	10	224	5	3	57.09%	839	118	119	3	0.98	2	5	3	5	3	5	7	6

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4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	SAR	A	PS %	PSA	ST	BG
1	Michael McNiven	Chicago Wolves (QUE)	14	5	7	1	0.860	5.52	804	2	74	527	287	2	0.400	5	14	0
2	Dan Vladar	Chicago Wolves (QUE)	1	0	1	0	0.893	4.50	40	0	3	28	17	0	0.000	0	0	14
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			15	5	8	1	0.861	5.47	844	2	77	555	304	2	0.400	5	14	14

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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.
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Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Link
Aaron Ness	Chicago Wolves (QUE)	D	28	1990-05-18	No	184 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No	Lien
Adam Helewka	Chicago Wolves (QUE)	LW	22	1995-07-21	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien
Adam Johnson	Chicago Wolves (QUE)	C/LW	24	1994-06-22	Yes	174 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Andrew Oglevie	Chicago Wolves (QUE)	RW	23	1995-02-16	Yes	181 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Brent Pedersen	Chicago Wolves (QUE)	LW	22	1995-07-05	Yes	205 Lbs	6 ft2	Yes	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
C.J. Smith	Chicago Wolves (QUE)	C/LW/RW	23	1994-12-01	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien
Calle Rosen	Chicago Wolves (QUE)	D	24	1994-02-02	No	176 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Cavan Fitzgerald	Chicago Wolves (QUE)	D	21	1996-08-23	No	186 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	656,667$	0$	0$	No	Lien
Dan Vladar	Chicago Wolves (QUE)	G	20	1997-08-20	Yes	185 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	728,333$	0$	0$	No	Lien
Doyle Somerby	Chicago Wolves (QUE)	D	23	1994-07-04	No	218 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No	Lien
Hudson Fasching	Chicago Wolves (QUE)	RW	22	1995-07-28	No	209 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	737,500$	0$	0$	No	Lien
Ian McCoshen	Chicago Wolves (QUE)	D	22	1995-08-05	No	217 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien
Joel L'Esperance	Chicago Wolves (QUE)	C/RW	22	1995-08-18	Yes	201 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	722,500$	0$	0$	No	Lien
Lawrence Pilut	Chicago Wolves (QUE)	D	22	1995-12-29	Yes	165 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Matt Finn	Chicago Wolves (QUE)	D	24	1994-02-03	Yes	199 Lbs	6 ft0	Yes	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Michael McNiven	Chicago Wolves (QUE)	G	20	1997-07-08	Yes	221 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	682,222$	0$	0$	No	Lien
Mikhail Vorobyev	Chicago Wolves (QUE)	C	21	1997-01-04	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	784,167$	0$	0$	No	Lien
Mitchell Stephens	Chicago Wolves (QUE)	C	21	1997-02-05	No	191 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Morgan Klimchuk	Chicago Wolves (QUE)	LW	23	1995-03-01	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien
Niklas Hansson	Chicago Wolves (QUE)	D	23	1995-01-08	No	181 Lbs	6 ft1	No	No	No	0	Contrat d'Entrée	Pro & Farm		0$	0$	No	Lien
Philippe Myers	Chicago Wolves (QUE)	D	21	1997-01-25	No	196 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	678,333$	0$	0$	No	Lien
Ryan Lindgren	Chicago Wolves (QUE)	D	20	1998-02-10	Yes	198 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Saku Maenalanen	Chicago Wolves (QUE)	C/LW/RW	24	1994-05-28	Yes	185 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Travis Morin	Chicago Wolves (QUE)	C	34	1984-01-08	No	200 Lbs	6 ft1	Yes	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Wayne Simpson	Chicago Wolves (QUE)	RW	28	1989-11-19	No	194 Lbs	5 ft11	Yes	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
25	23.08	193 Lbs	6 ft1	1.36	708,589$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Adam Johnson	Hudson Fasching	40	1	2	2
2	C.J. Smith	Mitchell Stephens	Wayne Simpson	30	1	2	2
3	Saku Maenalanen	Joel L'Esperance		20	1	2	2
4	Morgan Klimchuk	Travis Morin	Hudson Fasching	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Calle Rosen	Philippe Myers	40	1	2	2
2	Ian McCoshen	Lawrence Pilut	30	1	2	2
3	Aaron Ness	Doyle Somerby	20	1	2	2
4	Cavan Fitzgerald	Ryan Lindgren	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Adam Johnson	Hudson Fasching	60	1	2	2
2	C.J. Smith	Mitchell Stephens	Wayne Simpson	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Calle Rosen	Philippe Myers	60	1	2	2
2	Ian McCoshen	Lawrence Pilut	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1		Hudson Fasching	60	1	2	2
2	Wayne Simpson	Adam Johnson	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Calle Rosen	Philippe Myers	60	1	2	2
2	Ian McCoshen	Lawrence Pilut	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	Calle Rosen	Philippe Myers	60	1	2	2
2	Hudson Fasching	40	1	2	2	Ian McCoshen	Lawrence Pilut	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1		Hudson Fasching	60	1	2	2
2	Wayne Simpson	Adam Johnson	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Calle Rosen	Philippe Myers	60	1	2	2
2	Ian McCoshen	Lawrence Pilut	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Adam Johnson	Hudson Fasching	Calle Rosen	Philippe Myers

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Adam Johnson	Hudson Fasching	Calle Rosen	Philippe Myers

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Mikhail Vorobyev, Joel L'Esperance, Travis Morin	Mikhail Vorobyev, Joel L'Esperance	Travis Morin

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Aaron Ness, Doyle Somerby, Cavan Fitzgerald	Aaron Ness	Doyle Somerby, Cavan Fitzgerald

Tirs de Pénalité
, Hudson Fasching, Wayne Simpson, Adam Johnson, Mitchell Stephens

Gardien
#1 : Michael McNiven, #2 : Dan Vladar

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

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

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

	Ligue												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Binghampton Senators	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	3	5	8	0	0	18	28	26	2	31	207	189	164	7	40	14	6	17	5	1	20.00%	3	0	100.00%	0	164	303	54.13%	171	312	54.81%	158	269	58.74%	304	176	291	118	248	127
2	Bridgeport Sound Tigers	3	1	1	0	0	0	0	1	17	16	1	2	1	1	0	0	0	0	0	14	12	2	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	3	0.500	17	29	46	0	0	18	28	26	2	149	207	189	164	7	116	51	29	58	5	2	40.00%	12	6	50.00%	0	164	303	54.13%	171	312	54.81%	158	269	58.74%	304	176	291	118	248	127
3	Chicoutimi Sagueneens	3	1	2	0	0	0	0	0	17	20	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	13	14	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0.333	17	28	45	0	0	18	28	26	2	100	207	189	164	7	127	43	44	47	7	0	0.00%	7	3	57.14%	1	164	303	54.13%	171	312	54.81%	158	269	58.74%	304	176	291	118	248	127
4	Grand Rapids Griffins	3	1	2	0	0	0	0	0	18	17	1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	13	10	3	2	0.333	18	26	44	0	0	18	28	26	2	97	207	189	164	7	143	49	25	68	8	4	50.00%	10	1	90.00%	0	164	303	54.13%	171	312	54.81%	158	269	58.74%	304	176	291	118	248	127
5	Philadelphia Phantoms	3	1	2	0	0	0	0	0	12	15	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	8	10	-2	2	0.333	12	22	34	0	0	18	28	26	2	129	207	189	164	7	98	30	45	49	5	3	60.00%	10	4	60.00%	0	164	303	54.13%	171	312	54.81%	158	269	58.74%	304	176	291	118	248	127
6	Portland Pirates	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	8	13	0	0	18	28	26	2	56	207	189	164	7	31	7	6	12	5	2	40.00%	3	1	66.67%	0	164	303	54.13%	171	312	54.81%	158	269	58.74%	304	176	291	118	248	127
	Total	14	5	8	0	0	0	0	1	72	78	-6	7	3	4	0	0	0	0	0	41	42	-1	7	2	4	0	0	0	0	1	31	36	-5	11	0.393	72	118	190	0	0	18	28	26	2	562	207	189	164	7	555	194	155	251	35	12	34.29%	45	15	66.67%	1	164	303	54.13%	171	312	54.81%	158	269	58.74%	304	176	291	118	248	127
	_Since Last GM Reset	14	5	8	0	0	0	0	1	72	78	-6	7	3	4	0	0	0	0	0	41	42	-1	7	2	4	0	0	0	0	1	31	36	-5	11	0.393	72	118	190	0	0	18	28	26	2	562	207	189	164	7	555	194	155	251	35	12	34.29%	45	15	66.67%	1	164	303	54.13%	171	312	54.81%	158	269	58.74%	304	176	291	118	248	127
	_Vs Conference	13	5	7	0	0	0	0	1	69	72	-3	7	3	4	0	0	0	0	0	41	42	-1	6	2	3	0	0	0	0	1	28	30	-2	11	0.423	69	113	182	0	0	18	28	26	2	531	207	189	164	7	515	180	149	234	30	11	36.67%	42	15	64.29%	1	164	303	54.13%	171	312	54.81%	158	269	58.74%	304	176	291	118	248	127

			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
14	11	W2	72	118	190	562	555	194	155	251	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
14	5	8	0	0	0	1	72	78

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	3	4	0	0	0	0	41	42

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	2	4	0	0	0	1	31	36

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	6	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
35	12	34.29%	45	15	66.67%	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
207	189	164	7	18	28	26	2

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
164	303	54.13%	171	312	54.81%	158	269	58.74%

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
304	176	291	118	248	127

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

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Priority	Type	Description
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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
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Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1 - 2019-09-22	7	Chicago Wolves	3	Bridgeport Sound Tigers	4	L	X	X	Sommaire du Match
2 - 2019-09-23	24	Chicoutimi Sagueneens	6	Chicago Wolves	7	W			Sommaire du Match
3 - 2019-09-24	32	Chicago Wolves	4	Grand Rapids Griffins	5	L			Sommaire du Match
5 - 2019-09-26	54	Grand Rapids Griffins	7	Chicago Wolves	5	L			Sommaire du Match
6 - 2019-09-27	76	Chicoutimi Sagueneens	8	Chicago Wolves	6	L			Sommaire du Match
7 - 2019-09-28	87	Chicago Wolves	4	Chicoutimi Sagueneens	6	L			Sommaire du Match
9 - 2019-09-30	102	Philadelphia Phantoms	5	Chicago Wolves	4	L			Sommaire du Match
10 - 2019-10-01	124	Chicago Wolves	3	Binghampton Senators	6	L			Sommaire du Match
11 - 2019-10-02	132	Portland Pirates	4	Chicago Wolves	5	W			Sommaire du Match
13 - 2019-10-04	149	Chicago Wolves	9	Grand Rapids Griffins	5	W			Sommaire du Match
16 - 2019-10-07	164	Bridgeport Sound Tigers	7	Chicago Wolves	5	L			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
17 - 2019-10-08	176	Chicago Wolves	3	Philadelphia Phantoms	7	L			Sommaire du Match
19 - 2019-10-10	194	Bridgeport Sound Tigers	5	Chicago Wolves	9	W			Sommaire du Match
20 - 2019-10-11	205	Chicago Wolves	5	Philadelphia Phantoms	3	W			Sommaire du Match

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	25	10
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
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$	1,771,472$	1,771,472$	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$	1	0$	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