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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	Adam Johnson	X	X			99.00	72	64	91	62	64	77	81	63	79	64	58	63	55	45	45	63	35	60	0	26	1	700,000$
2	Patrick Brown	X		X		100.00	80	77	87	72	77	77	83	53	66	51	50	65	48	46	47	59	43	59	0	28	1	700,000$
3	Mikhail Vorobyev	X				100.00	59	41	90	71	72	56	78	55	85	60	57	66	25	47	47	61	51	59	0	24	1	784,167$
4	Morgan Klimchuk		X			100.00	75	68	90	66	68	61	62	60	50	56	60	64	57	44	44	63	53	58	0	25	1	700,000$
5	Andrew Oglevie			X		100.00	73	65	91	63	65	60	61	60	50	53	62	63	59	44	44	62	32	57	0	26	1	925,000$
6	Vitali Kravtsov			X		100.00	79	71	96	75	71	61	63	55	50	51	54	64	51	44	44	60	52	57	0	21	1	925,002$
7	C.J. Suess		X			100.00	73	69	83	60	69	61	62	58	50	51	61	62	58	44	44	61	50	56	0	26	1	500,000$
8	Ryan Lindgren (R)				X	100.00	81	55	78	61	72	70	86	58	25	56	47	79	25	51	51	62	48	64	0	23	2	925,000$
9	Doyle Somerby				X	100.00	80	83	74	62	83	73	81	46	25	35	39	65	37	52	52	52	60	60	0	26	1	700,000$
10	Calle Rosen				X	100.00	61	41	89	70	65	62	70	64	25	59	47	59	25	56	56	58	26	59	0	27	1	750,000$
11	Kevin Czuczman				X	100.00	79	76	87	66	76	64	68	48	25	40	41	63	39	46	46	53	48	58	0	30	1	700,000$
12	Ian McCoshen				X	100.00	76	80	66	60	80	70	77	47	25	37	40	62	38	50	50	51	56	58	0	25	1	700,000$
13	Eric Knodel				X	100.00	88	83	99	55	83	58	60	52	25	50	39	68	37	44	44	55	51	58	0	30	1	750,000$
14	Aaron Ness				X	100.00	69	42	99	69	66	60	72	58	25	43	47	59	25	52	52	57	51	58	0	30	1	725,000$
15	Martin Fehervary (R)				X	100.00	75	72	83	72	72	66	71	47	25	38	41	60	39	44	44	53	51	57	0	21	1	805,835$
16	Josh Brook (R)				X	100.00	73	71	79	69	71	73	80	47	25	37	41	59	39	44	44	52	49	57	0	21	1	795,000$
17	Cavan Fitzgerald				X	100.00	73	68	86	65	68	59	63	47	25	36	41	62	39	54	54	52	50	56	0	24	1	656,667$
Rayé
1	Mitchell Stephens	X				95.27	73	43	91	65	70	57	64	60	86	58	58	74	25	47	47	63	43	59	0	24	1	833,333$

	MOYENNE D'ÉQUIPE					99.67	74	65	87	66	72	65	71	54	43	49	49	64	40	47	48	58	47	58

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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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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
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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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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	Pat Nagle	100.00	64	61	76	65	65	64	62	69	64	64	30	44	44	64	33	61	0
2	Kyle Keyser (R)	100.00	49	56	70	69	47	49	50	55	48	48	30	44	44	50	52	52	0
Rayé
1	David Ayres (R)	100.00	40	40	50	73	40	40	40	44	40	40	30	44	44	41	21	44	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	51	52	65	69	51	51	51	56	51	51	30	44	44	52	35	52

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Kevin Dean	66	78	72	62	77	71	73	USA	51	2	60,000$

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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.
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	Adam Johnson	Chicago Wolves (QUE)	C/LW	36	24	34	58	-24	73	35	53	63	193	56	106	12.44%	37	884	24.56	4	14	18	16	63	0	0	0	0	63	1	0	60.26%	78	40	23	0	1.31	1	2	2	4	1	2	4	2
2	Morgan Klimchuk	Chicago Wolves (QUE)	LW	40	33	24	57	13	30	10	63	53	153	43	68	21.57%	22	722	18.07	10	3	13	19	55	0	0	0	0	13	4	2	40.00%	30	45	21	1	1.58	0	0	0	0	2	6	1	2
3	Mikhail Vorobyev	Chicago Wolves (QUE)	C	40	21	30	51	12	16	0	47	89	144	38	85	14.58%	26	747	18.70	1	6	7	8	52	0	1	1	1	28	0	1	60.03%	608	30	19	2	1.36	0	0	0	0	0	2	2	3
4	C.J. Smith	Nordiques	C/LW/RW	31	19	27	46	-25	27	15	42	92	133	51	90	14.29%	35	773	24.96	5	9	14	14	52	0	0	0	1	58	0	1	42.87%	954	29	19	0	1.19	0	2	1	1	1	2	1	3
5	Vitali Kravtsov	Chicago Wolves (QUE)	RW	40	22	24	46	15	5	5	56	62	119	39	66	18.49%	18	702	17.57	7	3	10	15	53	0	0	0	0	0	3	1	45.95%	37	30	10	1	1.31	0	0	0	0	1	1	3	3
6	Patrick Brown	Chicago Wolves (QUE)	C/RW	34	17	26	43	-12	32	20	50	56	100	28	65	17.00%	29	700	20.60	8	7	15	12	60	1	0	1	1	23	1	0	51.69%	89	26	17	1	1.23	1	1	1	1	2	2	1	2
7	Doyle Somerby	Chicago Wolves (QUE)	D	38	3	27	30	18	78	40	70	64	48	16	21	6.25%	67	906	23.85	2	11	13	9	69	0	0	0	1	62	0	0	0.00%	0	4	36	0	0.66	0	0	3	1	4	0	2	3
8	Mitchell Stephens	Chicago Wolves (QUE)	C	39	8	20	28	3	5	5	47	60	99	29	61	8.08%	41	589	15.11	0	3	3	0	11	0	0	0	0	16	3	0	55.26%	266	18	16	0	0.95	0	0	0	0	1	1	2	0
9	Andrew Oglevie	Chicago Wolves (QUE)	RW	39	17	9	26	3	0	0	43	41	96	31	51	17.71%	21	533	13.68	0	0	0	0	7	0	0	0	0	0	2	1	33.33%	18	18	21	1	0.97	0	0	0	0	0	2	0	2
10	C.J. Suess	Chicago Wolves (QUE)	LW	40	11	10	21	2	17	15	44	44	89	25	55	12.36%	20	609	15.23	3	0	3	7	9	0	0	0	0	34	0	2	43.24%	37	13	13	1	0.69	0	0	0	1	2	1	1	0
11	Kevin Czuczman	Chicago Wolves (QUE)	D	40	2	15	17	-14	41	25	34	41	39	20	12	5.13%	47	714	17.87	0	5	5	6	48	0	1	1	1	47	0	0	0.00%	0	6	37	0	0.48	0	0	2	3	0	0	0	1
12	Calle Rosen	Chicago Wolves (QUE)	D	11	3	12	15	8	0	0	7	15	22	8	13	13.64%	17	275	25.05	3	4	7	4	26	0	0	0	1	21	0	0	0.00%	0	4	7	0	1.09	0	0	0	0	0	2	0	1
13	Ian McCoshen	Chicago Wolves (QUE)	D	40	2	12	14	-16	65	25	34	38	26	9	10	7.69%	43	720	18.01	2	0	2	2	52	0	0	0	0	39	1	0	0.00%	0	2	25	0	0.39	0	0	2	1	2	0	0	0
14	Lawrence Pilut	Nordiques	D	19	1	9	10	-2	7	5	16	38	26	16	15	3.85%	49	466	24.57	1	1	2	2	35	0	0	0	0	40	0	0	0.00%	0	6	23	0	0.43	0	0	0	0	1	0	0	1
15	Brent Pedersen	Nordiques	LW	38	3	5	8	-14	5	5	16	17	11	5	9	27.27%	6	278	7.34	0	0	0	0	2	0	0	0	0	1	0	0	61.54%	13	3	11	0	0.57	0	0	0	1	0	0	0	0
16	Eric Knodel	Chicago Wolves (QUE)	D	40	0	5	5	-8	4	0	16	28	15	7	7	0.00%	37	479	12.00	0	0	0	0	1	0	1	1	0	14	0	0	50.00%	2	1	26	0	0.21	0	0	0	0	0	0	0	1
17	Martin Fehervary	Chicago Wolves (QUE)	D	40	0	2	2	0	8	0	4	8	2	3	1	0.00%	9	232	5.80	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0.00%	0	1	8	0	0.17	0	0	0	0	0	0	0	0
18	Aaron Ness	Chicago Wolves (QUE)	D	40	0	2	2	-8	2	0	6	23	19	10	10	0.00%	16	494	12.35	0	0	0	0	6	0	0	0	0	25	0	0	0.00%	0	2	13	0	0.08	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Cavan Fitzgerald	Chicago Wolves (QUE)	D	37	0	1	1	-5	7	5	2	0	1	0	0	0.00%	2	66	1.81	0	1	1	0	6	0	0	0	0	0	0	0	66.67%	3	0	3	0	0.30	0	0	0	0	1	0	0	0
20	Josh Brook	Chicago Wolves (QUE)	D	40	0	0	0	0	16	10	3	12	3	1	2	0.00%	4	226	5.66	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	2	0	0.00	0	0	0	1	1	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				722	186	294	480	-54	438	220	653	844	1338	435	747	13.90%	546	11126	15.41	46	67	113	114	614	1	3	4	7	492	15	8	50.40%	2135	278	350	7	0.86	2	5	11	14	19	21	17	24

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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.
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")
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2
1	Kyle Keyser	Chicago Wolves (QUE)	18	9	8	0	0.884	4.75	1036	4	82	709	441	1	0	0.667	3	18	29	0	1
2	Pat Nagle	Chicago Wolves (QUE)	19	7	8	4	0.892	4.19	1117	0	78	722	402	2	3	0.000	2	19	0	1	0
3	David Ayres	Chicago Wolves (QUE)	3	0	2	0	0.847	6.82	132	0	15	98	66	0	0	0.000	0	1	9	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			40	16	18	4	0.886	4.59	2286	4	175	1529	909	3	3	0.400	5	38	38	1	1

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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
Aaron Ness	Chicago Wolves (QUE)	D	30	1990-05-18	No	184 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No			Lien
Adam Johnson	Chicago Wolves (QUE)	C/LW	26	1994-06-22	No	174 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No			Lien
Andrew Oglevie	Chicago Wolves (QUE)	RW	26	1995-02-16	No	181 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien
C.J. Suess	Chicago Wolves (QUE)	LW	26	1994-03-17	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No			Lien
Calle Rosen	Chicago Wolves (QUE)	D	27	1994-02-02	No	176 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Cavan Fitzgerald	Chicago Wolves (QUE)	D	24	1996-08-23	No	186 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	656,667$	0$	0$	No			Lien
David Ayres	Chicago Wolves (QUE)	G	43	1977-08-12	Yes	201 Lbs	6 ft0	Yes	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Doyle Somerby	Chicago Wolves (QUE)	D	26	1994-07-04	No	218 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No			Lien
Eric Knodel	Chicago Wolves (QUE)	D	30	1990-06-08	No	216 Lbs	6 ft6	Yes	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Ian McCoshen	Chicago Wolves (QUE)	D	25	1995-08-05	No	217 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No			Lien
Josh Brook	Chicago Wolves (QUE)	D	21	1999-06-17	Yes	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	795,000$	0$	0$	No
Kevin Czuczman	Chicago Wolves (QUE)	D	30	1991-01-09	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No			Lien
Kyle Keyser	Chicago Wolves (QUE)	G	21	1999-03-08	Yes	178 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	733,333$	0$	0$	No	733,333$	733,333$	Lien
Martin Fehervary	Chicago Wolves (QUE)	D	21	1999-10-06	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	805,835$	0$	0$	No			Lien
Mikhail Vorobyev	Chicago Wolves (QUE)	C	24	1997-01-04	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	784,167$	0$	0$	No			Lien
Mitchell Stephens	Chicago Wolves (QUE)	C	24	1997-02-05	No	191 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	833,333$	0$	0$	No			Lien
Morgan Klimchuk	Chicago Wolves (QUE)	LW	25	1995-03-01	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No			Lien
Pat Nagle	Chicago Wolves (QUE)	G	33	1987-09-21	No	170 Lbs	6 ft2	Yes	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Patrick Brown	Chicago Wolves (QUE)	C/RW	28	1992-05-29	No	210 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No			Lien
Ryan Lindgren	Chicago Wolves (QUE)	D	23	1998-02-10	Yes	198 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien
Vitali Kravtsov	Chicago Wolves (QUE)	RW	21	1999-12-23	No	183 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	925,002$	0$	0$	No

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
21	26.38	193 Lbs	6 ft1	1.14	752,778$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Morgan Klimchuk	Adam Johnson	Patrick Brown	40	1	2	2
2	C.J. Suess	Mikhail Vorobyev	Vitali Kravtsov	30	1	2	2
3	Mikhail Vorobyev	Adam Johnson	Andrew Oglevie	20	1	2	2
4	Morgan Klimchuk	Patrick Brown	Vitali Kravtsov	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Calle Rosen	Aaron Ness	40	1	2	2
2	Eric Knodel	Ian McCoshen	30	1	2	2
3	Kevin Czuczman	Josh Brook	20	1	2	2
4	Martin Fehervary	Cavan Fitzgerald	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Morgan Klimchuk	Adam Johnson	Patrick Brown	60	1	2	2
2	C.J. Suess	Mikhail Vorobyev	Vitali Kravtsov	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Calle Rosen	Aaron Ness	60	1	2	2
2	Eric Knodel	Ian McCoshen	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Adam Johnson	Mikhail Vorobyev	60	1	2	2
2	Patrick Brown	Morgan Klimchuk	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Calle Rosen	Aaron Ness	60	1	2	2
2	Eric Knodel	Ian McCoshen	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Adam Johnson	60	1	2	2	Calle Rosen	Aaron Ness	60	1	2	2
2	Mikhail Vorobyev	40	1	2	2	Eric Knodel	Ian McCoshen	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Adam Johnson	Mikhail Vorobyev	60	1	2	2
2	Patrick Brown	Morgan Klimchuk	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Calle Rosen	Aaron Ness	60	1	2	2
2	Eric Knodel	Ian McCoshen	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Morgan Klimchuk	Adam Johnson	Patrick Brown	Calle Rosen	Aaron Ness

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Morgan Klimchuk	Adam Johnson	Patrick Brown	Calle Rosen	Aaron Ness

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Andrew Oglevie, C.J. Suess, Vitali Kravtsov	Andrew Oglevie, C.J. Suess	Vitali Kravtsov

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Kevin Czuczman, Josh Brook, Martin Fehervary	Kevin Czuczman	Josh Brook, Martin Fehervary

Tirs de Pénalité
Adam Johnson, Mikhail Vorobyev, Patrick Brown, Morgan Klimchuk, Vitali Kravtsov

Gardien
#1 : Pat Nagle, #2 : Kyle Keyser

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

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

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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	Boisbriand Armada	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	8	10	18	1	0	40	84	70	4	55	392	535	430	14	83	30	14	37	8	3	37.50%	2	0	100.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
2	Bridgeport Sound Tigers	3	0	3	0	0	0	0	0	10	16	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	8	12	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	10	16	26	0	0	40	84	70	4	93	392	535	430	14	105	59	31	67	6	1	16.67%	8	2	75.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
3	Calgary Hitman	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	2	1.000	5	7	12	0	0	40	84	70	4	39	392	535	430	14	45	13	5	17	3	3	100.00%	0	0	0.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
4	Chicoutimi Sagueneens	3	0	1	0	0	0	1	1	14	17	-3	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	2	0	1	0	0	0	1	0	11	13	-2	3	0.500	14	19	33	0	0	40	84	70	4	92	392	535	430	14	123	41	14	45	10	4	40.00%	7	4	42.86%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
5	Drummondville Voltigeurs	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	40	84	70	4	43	392	535	430	14	36	19	15	16	6	1	16.67%	5	2	60.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
6	Grand Rapids Griffins	7	5	2	0	0	0	0	0	53	30	23	3	1	2	0	0	0	0	0	22	18	4	4	4	0	0	0	0	0	0	31	12	19	10	0.714	53	83	136	0	0	40	84	70	4	256	392	535	430	14	312	113	78	108	23	17	73.91%	19	9	52.63%	2	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
7	Hartford Wolf Pack	3	1	1	0	0	1	0	0	19	19	0	3	1	1	0	0	1	0	0	19	19	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0.500	19	32	51	0	0	40	84	70	4	116	392	535	430	14	130	49	29	44	8	3	37.50%	12	7	41.67%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
8	Hershey Bears	4	1	1	0	1	1	0	0	22	17	5	2	1	1	0	0	0	0	0	12	7	5	2	0	0	0	1	1	0	0	10	10	0	5	0.625	22	34	56	0	0	40	84	70	4	147	392	535	430	14	156	42	51	73	8	3	37.50%	8	2	75.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
9	Laval Rockets	2	2	0	0	0	0	0	0	13	6	7	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	4	1.000	13	21	34	0	0	40	84	70	4	85	392	535	430	14	85	25	32	28	2	1	50.00%	6	2	66.67%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
10	Lowell Devils	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	40	84	70	4	33	392	535	430	14	36	8	16	17	4	0	0.00%	3	0	100.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
11	Philadelphia Phantoms	2	0	2	0	0	0	0	0	4	12	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	4	7	11	0	0	40	84	70	4	63	392	535	430	14	79	21	22	29	3	0	0.00%	6	3	50.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
12	Quebec Rempart	1	0	1	0	0	0	0	0	3	10	-7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	10	-7	0	0.000	3	5	8	0	0	40	84	70	4	36	392	535	430	14	46	14	31	16	4	1	25.00%	3	3	0.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
13	Rimouski Oceanic	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	3	5	0	0	40	84	70	4	38	392	535	430	14	30	8	23	12	3	1	33.33%	4	1	75.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
14	Rochester Americans	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	1	0.500	5	9	14	0	0	40	84	70	4	20	392	535	430	14	31	15	5	19	3	1	33.33%	0	0	0.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
15	Texas Stars	3	1	1	0	1	0	0	0	15	13	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	2	0	1	0	1	0	0	0	9	10	-1	4	0.667	15	24	39	1	0	40	84	70	4	115	392	535	430	14	113	33	54	59	9	5	55.56%	7	2	71.43%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
16	Toronto Marlies	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	7	11	0	0	40	84	70	4	16	392	535	430	14	26	16	2	17	1	1	100.00%	1	1	0.00%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
17	Worcester Sharks	4	1	3	0	0	0	0	0	17	18	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	3	0	3	0	0	0	0	0	10	16	-6	2	0.250	17	27	44	2	0	40	84	70	4	119	392	535	430	14	164	62	48	80	6	4	66.67%	9	3	66.67%	0	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
	Total	40	13	20	0	2	3	1	1	197	193	4	20	7	11	0	0	1	0	1	100	99	1	20	6	9	0	2	2	1	0	97	94	3	36	0.450	197	310	507	4	0	40	84	70	4	1366	392	535	430	14	1600	568	470	684	107	49	45.79%	100	41	59.00%	2	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
	_Since Last GM Reset	40	13	20	0	2	3	1	1	197	193	4	20	7	11	0	0	1	0	1	100	99	1	20	6	9	0	2	2	1	0	97	94	3	36	0.450	197	310	507	4	0	40	84	70	4	1366	392	535	430	14	1600	568	470	684	107	49	45.79%	100	41	59.00%	2	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388
	_Vs Conference	33	11	16	0	2	2	1	1	172	164	8	16	6	8	0	0	1	0	1	88	82	6	17	5	8	0	2	1	1	0	84	82	2	31	0.470	172	271	443	3	0	40	84	70	4	1160	392	535	430	14	1343	467	413	561	82	40	48.78%	89	38	57.30%	2	376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%	766	398	887	376	768	388

			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
40	36	L1	197	310	507	1366	1600	568	470	684	4	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	13	20	2	3	1	1	197	193

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	7	11	0	1	0	1	100	99

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	6	9	2	2	1	0	97	94

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	3	1	1	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
107	49	45.79%	100	41	59.00%	2

Tirs en 1e Période	Tirs en 2e Période	Tirs en 3e Période	Tirs en 4e Période	Buts en 1e Période	Buts en 2e Période	Buts en 3e Période	Buts en 4e Période
392	535	430	14	40	84	70	4

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
376	757	49.67%	400	871	45.92%	359	760	47.24%

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
766	398	887	376	768	388

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

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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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1 - 2020-11-10	5	Chicago Wolves	8	Grand Rapids Griffins	3	W			Sommaire du Match
3 - 2020-11-12	22	Grand Rapids Griffins	2	Chicago Wolves	12	W			Sommaire du Match
4 - 2020-11-13	38	Chicago Wolves	7	Grand Rapids Griffins	4	W			Sommaire du Match
5 - 2020-11-14	46	Chicago Wolves	5	Chicoutimi Sagueneens	8	L			Sommaire du Match
7 - 2020-11-16	60	Grand Rapids Griffins	11	Chicago Wolves	7	L			Sommaire du Match
10 - 2020-11-19	83	Philadelphia Phantoms	7	Chicago Wolves	3	L			Sommaire du Match
12 - 2020-11-21	104	Bridgeport Sound Tigers	6	Chicago Wolves	4	L			Sommaire du Match
13 - 2020-11-22	118	Chicago Wolves	5	Worcester Sharks	7	L			Sommaire du Match
15 - 2020-11-24	129	Chicago Wolves	6	Chicoutimi Sagueneens	5	W	X	X	Sommaire du Match
16 - 2020-11-25	142	Chicago Wolves	1	Philadelphia Phantoms	5	L			Sommaire du Match
17 - 2020-11-26	155	Hartford Wolf Pack	4	Chicago Wolves	7	W			Sommaire du Match
19 - 2020-11-28	176	Rimouski Oceanic	6	Chicago Wolves	2	L			Sommaire du Match
21 - 2020-11-30	187	Chicago Wolves	2	Bridgeport Sound Tigers	4	L			Sommaire du Match
23 - 2020-12-02	209	Chicoutimi Sagueneens	4	Chicago Wolves	3	L	X	X	Sommaire du Match
25 - 2020-12-04	227	Bridgeport Sound Tigers	6	Chicago Wolves	4	L			Sommaire du Match
27 - 2020-12-06	241	Chicago Wolves	4	Hershey Bears	5	L	X		Sommaire du Match
29 - 2020-12-08	258	Hershey Bears	2	Chicago Wolves	9	W			Sommaire du Match
30 - 2020-12-09	269	Chicago Wolves	6	Hershey Bears	5	W	X		Sommaire du Match
32 - 2020-12-11	285	Hartford Wolf Pack	8	Chicago Wolves	7	L	X		Sommaire du Match
34 - 2020-12-13	300	Chicago Wolves	3	Worcester Sharks	5	L			Sommaire du Match
35 - 2020-12-14	317	Chicago Wolves	3	Boisbriand Armada	5	L			Sommaire du Match
37 - 2020-12-16	331	Grand Rapids Griffins	5	Chicago Wolves	3	L			Sommaire du Match
39 - 2020-12-18	348	Hartford Wolf Pack	7	Chicago Wolves	5	L			Sommaire du Match
41 - 2020-12-20	363	Chicago Wolves	3	Quebec Rempart	10	L			Sommaire du Match
42 - 2020-12-21	381	Worcester Sharks	2	Chicago Wolves	7	W			Sommaire du Match
44 - 2020-12-23	396	Chicago Wolves	7	Laval Rockets	2	W			Sommaire du Match
45 - 2020-12-24	408	Chicago Wolves	7	Grand Rapids Griffins	3	W			Sommaire du Match
47 - 2020-12-26	423	Toronto Marlies	6	Chicago Wolves	4	L			Sommaire du Match
49 - 2020-12-28	440	Chicago Wolves	4	Texas Stars	6	L			Sommaire du Match
51 - 2020-12-30	455	Lowell Devils	5	Chicago Wolves	1	L			Sommaire du Match
53 - 2021-01-01	473	Chicago Wolves	5	Rochester Americans	6	L	X		Sommaire du Match
55 - 2021-01-03	489	Boisbriand Armada	2	Chicago Wolves	5	W			Sommaire du Match
57 - 2021-01-05	504	Hershey Bears	5	Chicago Wolves	3	L			Sommaire du Match
59 - 2021-01-07	526	Chicago Wolves	2	Worcester Sharks	4	L			Sommaire du Match
61 - 2021-01-09	542	Texas Stars	3	Chicago Wolves	6	W			Sommaire du Match
63 - 2021-01-11	559	Chicago Wolves	5	Calgary Hitman	1	W			Sommaire du Match
64 - 2021-01-12	573	Laval Rockets	4	Chicago Wolves	6	W			Sommaire du Match
65 - 2021-01-13	585	Chicago Wolves	5	Texas Stars	4	W	X		Sommaire du Match
67 - 2021-01-15	598	Chicago Wolves	9	Grand Rapids Griffins	2	W			Sommaire du Match
68 - 2021-01-16	614	Drummondville Voltigeurs	4	Chicago Wolves	2	L			Sommaire du Match
71 - 2021-01-19	633	London Knights	-	Chicago Wolves	-
73 - 2021-01-21	648	Chicago Wolves	-	Sherbrooke Phoenix	-
74 - 2021-01-22	663	Milwaukee Admirals	-	Chicago Wolves	-
76 - 2021-01-24	682	Chicago Wolves	-	Bridgeport Sound Tigers	-
77 - 2021-01-25	691	Chicago Wolves	-	Peoria Riverman	-
79 - 2021-01-27	704	Peoria Riverman	-	Chicago Wolves	-
81 - 2021-01-29	724	Chicago Wolves	-	Victoriaville Tigres	-
82 - 2021-01-30	734	Las Vegas Wranglers	-	Chicago Wolves	-
84 - 2021-02-01	758	Bridgeport Sound Tigers	-	Chicago Wolves	-
85 - 2021-02-02	774	Chicago Wolves	-	Bridgeport Sound Tigers	-
87 - 2021-02-04	784	Chicago Wolves	-	Hartford Wolf Pack	-
88 - 2021-02-05	800	Portland Pirates	-	Chicago Wolves	-
91 - 2021-02-08	820	Chicoutimi Sagueneens	-	Chicago Wolves	-
93 - 2021-02-10	836	Chicago Wolves	-	Philadelphia Phantoms	-
94 - 2021-02-11	849	Chicoutimi Sagueneens	-	Chicago Wolves	-
95 - 2021-02-12	861	Chicago Wolves	-	Manchester Monarchs	-
98 - 2021-02-15	881	Chicago Wolves	-	Brampton Battalion	-
99 - 2021-02-16	892	Quebec Rempart	-	Chicago Wolves	-
102 - 2021-02-19	914	Seattle Thunderbirds	-	Chicago Wolves	-
104 - 2021-02-21	936	Grand Rapids Griffins	-	Chicago Wolves	-
105 - 2021-02-22	944	Chicago Wolves	-	Binghampton Senators	-
107 - 2021-02-24	962	Chicago Wolves	-	Philadelphia Phantoms	-
109 - 2021-02-26	977	Seattle Thunderbirds	-	Chicago Wolves	-
111 - 2021-02-28	999	Rimouski Oceanic	-	Chicago Wolves	-
113 - 2021-03-02	1014	Chicago Wolves	-	Rimouski Oceanic	-
114 - 2021-03-03	1026	Peoria Riverman	-	Chicago Wolves	-
115 - 2021-03-04	1034	Chicago Wolves	-	Manitoba Moose	-
117 - 2021-03-06	1057	Philadelphia Phantoms	-	Chicago Wolves	-
119 - 2021-03-08	1072	Chicago Wolves	-	Chicoutimi Sagueneens	-
120 - 2021-03-09	1081	Chicago Wolves	-	Seattle Thunderbirds	-
121 - 2021-03-10	1094	Chicago Wolves	-	Grand Rapids Griffins	-
123 - 2021-03-12	1111	Portland Pirates	-	Chicago Wolves	-
126 - 2021-03-15	1131	Quebec Rempart	-	Chicago Wolves	-
128 - 2021-03-17	1150	Manitoba Moose	-	Chicago Wolves	-
130 - 2021-03-19	1173	Chicago Wolves	-	Lake Erie Monsters	-
131 - 2021-03-20	1178	Chicago Wolves	-	Portland Pirates	-
133 - 2021-03-22	1192	Philadelphia Phantoms	-	Chicago Wolves	-
135 - 2021-03-24	1214	Rimouski Oceanic	-	Chicago Wolves	-
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
137 - 2021-03-26	1222	Chicago Wolves	-	Laval Rockets	-
138 - 2021-03-27	1226	Chicago Wolves	-	Chicoutimi Sagueneens	-
139 - 2021-03-28	1235	Chicago Wolves	-	Portland Pirates	-
142 - 2021-03-31	1256	Manitoba Moose	-	Chicago Wolves	-

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des Billets	25	10
Assistance	39,284	19,677
Assistance PCT	98.21%	98.39%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité	Popularité de l'Équipe
21	2948 - 98.27%	87,826$	1,756,516$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
819,357$	1,580,834$	1,555,834$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	819,357$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
1,844,342$	75	11,316$	848,700$

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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

	Chicago Wolves
	GP: 40 \| W: 16 \| L: 20 \| OTL: 4 \| P: 36 GF: 197 \| GA: 193 \| PP%: 45.79% \| PK%: 59.00% DG: Camil Costandi \| Morale : 41 \| Moyenne d'Équipe : 57 Prochain matchs #633 vs London Knights