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Centre de jeu
	Philadelphia Phantoms 5-3-2, 12pts	4	FINAL	1	Chicago Wolves 4-6-0, 8pts

Team Stats
L1	Streak	L3
2-1-2	Home Record	2-3-0
3-2-0	Away Record	2-3-0
5-3-2	Last 10 Games	4-6-0
4.20	Buts par match	3.60
3.50	Buts contre par match	4.00
46.67%	Pourcentage en avantage numérique	29.63%
69.57%	Pourcentage en désavantage numérique	68.97%

Chicago Wolves
4-6-0, 8pts

FINAL

Chicoutimi Sagueneens
9-1-0, 18pts

Team Stats
L3	Streak	W4
2-3-0	Home Record	5-0-0
2-3-0	Away Record	4-1-0
4-6-0	Last 10 Games	9-1-0
3.60	Buts par match	5.00
4.00	Buts contre par match	2.80
29.63%	Pourcentage en avantage numérique	32.35%
68.97%	Pourcentage en désavantage numérique	54.55%

Meneurs d'équipe
	Buts Adam Johnson 2	Passes Adam Johnson 2

	Points Adam Johnson 4	Plus/Moins Adam Johnson 2

	Victoires Kyle Keyser 3	Pourcentage d’arrêts Michael McNiven 0.947

Statistiques d’équipe
Buts pour 36 3.60 GFG	Tirs pour 284 28.40 Avg	Pourcentage en avantage numérique 29.6% 8 GF	Début de zone offensive 31.6%
Buts contre 40 4.00 GAA	Tirs contre 346 34.60 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 69.0% 9 GA	Début de la zone défensive 38.7%

Information d’équipe
	Directeur général	Camil Costandi
	Entraîneur	Kevin Dean
	Division	Marcel Dionne
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Information formation
	Équipe Pro	21
	Équipe Mineure	22
	Limite contact	43 / 55
	Espoirs	32

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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	Tyson Foerster (R)	X				100.00	75	72	81	58	72	65	66	63	79	56	67	64	64	44	44	65	48	59	0	19	3	894,167$
2	Vitaly Kravtsov (R)		X	X		100.00	63	42	93	65	71	62	60	60	25	60	59	63	25	45	45	61	42	57	0	21	3	925,000$
3	Hudson Fasching			X		100.00	77	74	85	65	74	55	55	56	50	62	44	66	42	53	53	57	51	57	0	25	1	750,000$
4	Adam Helewka (R)		X			100.00	81	76	94	68	76	57	58	57	50	59	50	66	48	44	44	60	47	57	0	25	1	750,000$
5	Andrew Oglevie			X		100.00	67	63	77	63	63	57	57	61	76	57	61	60	58	44	44	61	51	57	0	26	1	750,000$
6	Buddy Robinson			X		100.00	81	46	99	66	88	47	54	57	35	50	55	52	75	56	57	57	50	56	0	29	1	750,000$
7	Daniel Carr		X	X		100.00	69	41	84	78	68	53	55	50	24	48	56	54	25	60	60	59	50	55	0	29	1	750,000$
8	Cole Smith (R)		X			100.00	78	74	87	58	74	56	56	56	50	50	58	64	55	44	44	59	51	55	0	25	1	792,500$
9	William Lockwood (R)			X		100.00	70	63	86	60	63	56	56	58	50	56	56	61	53	44	44	59	51	55	0	23	1	925,000$
10	Cody McLeod		X	X		100.00	61	75	29	61	75	53	55	51	50	43	46	63	44	80	82	50	50	54	0	37	1	750,000$
11	Brett Gallant		X			100.00	62	70	42	63	70	51	53	48	50	38	50	57	48	55	55	50	48	51	0	32	1	750,000$
12	Simon Benoit				X	100.00	79	73	92	64	73	70	77	47	25	38	40	62	38	44	44	54	51	58	0	22	1	925,000$
13	Kevin Czuczman				X	100.00	82	76	95	66	76	57	60	46	25	37	39	64	37	46	46	52	51	57	0	30	1	750,000$
14	Ian McCoshen				X	100.00	76	80	68	60	80	55	57	52	25	49	39	64	37	50	50	53	47	57	0	25	1	750,000$
15	Cavan Fitzgerald				X	100.00	76	71	88	65	71	54	56	51	25	44	42	64	40	54	54	54	52	57	0	24	2	750,000$
16	Josh Brook				X	100.00	71	71	72	69	71	67	71	52	25	49	41	60	39	44	44	54	37	57	0	22	1	910,833$
17	Linus Hogberg (R)				X	100.00	75	66	97	65	66	59	62	49	25	41	41	61	39	44	44	53	51	56	0	22	1	900,000$
18	Oskari Laaksonen (R)				X	100.00	72	64	92	61	64	60	62	54	25	53	41	61	39	44	44	55	51	56	0	21	2	925,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	73	67	81	64	72	57	59	54	40	49	49	61	45	50	50	56	49	56

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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
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8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	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	Michael McNiven (R)	100.00	52	54	67	77	50	54	57	59	55	55	30	44	44	54	51	55	0	23	1	750,000$
2	Kyle Keyser (R)	100.00	54	47	59	69	57	55	54	59	56	55	30	44	44	54	51	55	0	22	2	733,333$
Rayé
1	Devin Cooley (R)	100.00	47	43	54	83	48	47	50	53	49	49	30	44	44	49	40	51	0	24	2	785,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	51	48	60	76	52	52	54	57	53	53	30	44	44	52	47	54

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Kevin Dean	67	79	70	63	78	73	71	USA	52	1	60,000$

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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	P/20	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Tyson Foerster	Chicago Wolves (QUE)	C	10	6	8	14	-12	15	5	19	36	43	13	31	13.95%	8	245	24.59	1	2	3	4	19	0	0	0	3	20	0	0	63.39%	295	5	6	1.14	0	0	1	0	0	0	1
2	Andrew Oglevie	Chicago Wolves (QUE)	RW	10	4	7	11	-5	4	0	18	12	21	15	24	19.05%	6	206	20.62	1	2	3	1	19	0	0	0	1	10	0	0	42.86%	7	6	3	1.07	0	0	0	0	0	0	0
3	Hudson Fasching	Chicago Wolves (QUE)	RW	10	3	7	10	-1	2	0	9	18	32	19	21	9.38%	5	203	20.33	1	0	1	4	18	0	1	1	0	9	0	0	61.29%	31	10	4	0.98	0	0	0	0	1	1	0
4	Vitaly Kravtsov	Chicago Wolves (QUE)	LW/RW	9	3	4	7	-6	0	0	6	6	26	11	12	11.54%	9	173	19.25	1	2	3	5	18	0	0	0	0	2	0	0	33.33%	12	4	8	0.81	1	0	0	0	0	0	1
5	Cole Smith	Chicago Wolves (QUE)	LW	10	3	4	7	5	0	0	17	14	18	5	7	16.67%	4	174	17.45	0	1	1	1	11	1	0	1	1	3	0	0	42.86%	7	4	2	0.80	0	0	0	0	0	0	0
6	Daniel Carr	Chicago Wolves (QUE)	LW/RW	5	5	1	6	5	2	0	1	5	19	5	6	26.32%	1	60	12.15	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	1	3	2	1.97	0	0	0	0	0	1	0
7	Adam Helewka	Chicago Wolves (QUE)	LW	5	3	3	6	-2	2	0	4	10	20	2	10	15.00%	5	96	19.40	2	1	3	2	6	0	0	0	0	0	0	0	54.24%	59	2	3	1.24	0	0	0	0	1	0	0
8	Adam Johnson	Nordiques	C/LW	3	2	2	4	2	2	0	3	4	17	1	13	11.76%	0	67	22.61	0	0	0	0	4	0	0	0	0	5	1	0	77.78%	9	4	1	1.18	0	0	0	0	0	1	0
9	Simon Benoit	Chicago Wolves (QUE)	D	10	0	4	4	-8	2	0	14	20	18	12	8	0.00%	22	263	26.33	0	2	2	1	26	0	0	0	1	24	0	0	0.00%	1	6	11	0.30	0	0	0	0	0	0	0
10	William Lockwood	Chicago Wolves (QUE)	RW	10	0	4	4	0	2	0	9	10	10	3	7	0.00%	5	148	14.87	0	1	1	1	12	0	0	0	0	0	0	0	52.86%	70	3	1	0.54	0	0	0	0	0	0	0
11	Oskari Laaksonen	Chicago Wolves (QUE)	D	10	0	3	3	-3	0	0	6	12	2	2	2	0.00%	5	132	13.28	0	0	0	0	2	0	0	0	0	3	0	0	25.00%	4	1	5	0.45	0	0	0	0	0	0	0
12	Cody McLeod	Chicago Wolves (QUE)	LW/RW	5	2	0	2	3	4	0	4	3	2	0	1	100.00%	1	29	5.82	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	33.33%	3	0	0	1.37	0	0	0	0	0	0	1
13	Kevin Czuczman	Chicago Wolves (QUE)	D	10	1	1	2	4	10	10	11	7	6	1	5	16.67%	12	187	18.79	0	0	0	0	14	0	0	0	0	14	0	0	0.00%	0	3	8	0.21	0	1	1	0	0	0	0
14	Buddy Robinson	Chicago Wolves (QUE)	RW	5	0	2	2	0	0	0	4	3	7	3	4	0.00%	1	51	10.39	0	0	0	0	0	0	0	0	0	9	0	0	20.00%	10	0	1	0.77	0	0	0	0	0	0	0
15	Cavan Fitzgerald	Chicago Wolves (QUE)	D	10	1	1	2	0	9	5	7	11	9	0	1	11.11%	10	162	16.23	1	0	1	1	10	0	0	0	0	4	1	0	0.00%	4	1	6	0.25	0	0	0	1	0	0	0
16	Martin Fehervary	Nordiques	D	3	0	1	1	0	4	0	6	2	4	1	2	0.00%	9	71	23.84	0	0	0	0	6	0	0	0	0	5	0	0	0.00%	0	1	3	0.28	0	0	0	0	0	0	0
17	Linus Hogberg	Chicago Wolves (QUE)	D	10	0	1	1	-1	0	0	5	8	3	1	3	0.00%	8	120	12.10	0	0	0	0	1	0	0	0	0	4	0	0	100.00%	1	1	4	0.17	0	0	0	0	0	0	0
18	Ian McCoshen	Chicago Wolves (QUE)	D	5	0	0	0	0	4	0	2	2	1	3	0	0.00%	1	54	10.81	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0	0	0.00%	0	0	2	0.00	0	0	0	0	0	0	0
19	Josh Brook	Chicago Wolves (QUE)	D	9	0	0	0	3	15	5	14	16	15	5	3	0.00%	12	189	21.09	0	0	0	0	14	0	0	0	0	11	0	0	0.00%	1	3	6	0.00	0	0	1	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				149	33	53	86	-16	77	25	159	199	273	102	160	12.09%	124	2641	17.73	7	11	18	20	188	1	1	2	6	137	3	1	57.67%	515	57	76	0.65	1	1	3	1	2	3	3

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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	PCT	GAA	MP	GA	SA	SAR	ST	BG	S2
1	Kyle Keyser	Chicago Wolves (QUE)	10	3	6	0.877	4.24	538	38	308	185	10	0	1
2	Michael McNiven	Chicago Wolves (QUE)	2	1	0	0.947	2.00	60	2	38	19	0	10	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			12	4	6	0.884	4.01	599	40	346	204	10	10	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	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Link
Adam Helewka	Chicago Wolves (QUE)	LW	25	1995-07-20	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Andrew Oglevie	Chicago Wolves (QUE)	RW	26	1995-02-15	No	176 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Brett Gallant	Chicago Wolves (QUE)	LW	32	1988-12-27	No	191 Lbs	6 ft0	Yes	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Buddy Robinson	Chicago Wolves (QUE)	RW	29	1991-09-29	No	232 Lbs	6 ft6	Yes	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Cavan Fitzgerald	Chicago Wolves (QUE)	D	24	1996-08-22	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$		Lien
Cody McLeod	Chicago Wolves (QUE)	LW/RW	37	1984-06-26	No	204 Lbs	6 ft2	Yes	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Cole Smith	Chicago Wolves (QUE)	LW	25	1995-10-28	Yes	195 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	792,500$	0$	0$	No			Lien
Daniel Carr	Chicago Wolves (QUE)	LW/RW	29	1991-11-01	No	186 Lbs	6 ft0	Yes	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Devin Cooley	Chicago Wolves (QUE)	G	24	1997-05-24	Yes	192 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	785,000$	0$	0$	No	785,000$		Lien
Hudson Fasching	Chicago Wolves (QUE)	RW	25	1995-07-28	No	204 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Ian McCoshen	Chicago Wolves (QUE)	D	25	1995-08-05	No	218 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Josh Brook	Chicago Wolves (QUE)	D	22	1999-06-17	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	910,833$	0$	0$	No			Lien
Kevin Czuczman	Chicago Wolves (QUE)	D	30	1991-01-09	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Kyle Keyser	Chicago Wolves (QUE)	G	22	1999-03-08	Yes	178 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	733,333$	0$	0$	No	733,333$		Lien
Linus Hogberg	Chicago Wolves (QUE)	D	22	1998-09-04	Yes	176 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No
Michael McNiven	Chicago Wolves (QUE)	G	23	1997-07-08	Yes	203 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien
Oskari Laaksonen	Chicago Wolves (QUE)	D	21	1999-07-02	Yes	165 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$
Simon Benoit	Chicago Wolves (QUE)	D	22	1998-09-19	No	191 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No			Lien
Tyson Foerster	Chicago Wolves (QUE)	C	19	2002-01-18	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No	894,167$	894,167$
Vitaly Kravtsov	Chicago Wolves (QUE)	LW/RW	21	1999-12-23	Yes	189 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	Lien
William Lockwood	Chicago Wolves (QUE)	RW	23	1998-06-20	Yes	172 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
21	25.05	193 Lbs	6 ft2	1.38	807,897$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Tyson Foerster	Hudson Fasching	40	1	2	2
2		Adam Helewka	Andrew Oglevie	30	1	2	2
3	Adam Helewka	Tyson Foerster	Buddy Robinson	20	1	2	2
4	Cole Smith		Daniel Carr	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Simon Benoit	40	1	2	2
2	Kevin Czuczman	Josh Brook	30	1	2	2
3	Cavan Fitzgerald	Ian McCoshen	20	1	2	2
4	Oskari Laaksonen	Linus Hogberg	10	1	2	2

Attaque en svantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1		Tyson Foerster	Hudson Fasching	60	1	2	2
2		Adam Helewka	Andrew Oglevie	40	1	2	2

Défense en svantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Simon Benoit	60	1	2	2
2	Kevin Czuczman	Josh Brook	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Tyson Foerster		60	1	2	2
2	Hudson Fasching	Andrew Oglevie	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Simon Benoit	60	1	2	2
2	Kevin Czuczman	Josh Brook	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Tyson Foerster	60	1	2	2		Simon Benoit	60	1	2	2
2		40	1	2	2	Kevin Czuczman	Josh Brook	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Tyson Foerster		60	1	2	2
2	Hudson Fasching	Andrew Oglevie	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Simon Benoit	60	1	2	2
2	Kevin Czuczman	Josh Brook	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Tyson Foerster	Hudson Fasching		Simon Benoit

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
	Tyson Foerster	Hudson Fasching		Simon Benoit

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
William Lockwood, Cody McLeod, Buddy Robinson	William Lockwood, Cody McLeod	Buddy Robinson

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Cavan Fitzgerald, Ian McCoshen, Oskari Laaksonen	Cavan Fitzgerald	Ian McCoshen, Oskari Laaksonen

Tirs de pénalité
Tyson Foerster, , Hudson Fasching, Andrew Oglevie,

Gardien
#1 : , #2 : Michael McNiven

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	Bridgeport Sound Tigers	2	1	0	0	1	0	0	0	9	7	2	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	9	16	25	0	0	10	14	11	1	51	95	89	96	4	57	28	19	34	8	2	25.00%	7	3	57.14%	0	83	168	49.40%	114	206	55.34%	103	158	65.19%	188	88	208	95	203	108
2	Chicoutimi Sagueneens	3	0	3	0	0	0	0	0	7	13	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	6	10	-4	0	0.000	7	12	19	0	0	10	14	11	1	110	95	89	96	4	113	43	35	46	6	2	33.33%	10	2	80.00%	0	83	168	49.40%	114	206	55.34%	103	158	65.19%	188	88	208	95	203	108
3	Grand Rapids Griffins	2	2	0	0	0	0	0	0	15	8	7	1	1	0	0	0	0	0	0	9	3	6	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	4	1.000	15	23	38	0	0	10	14	11	1	56	95	89	96	4	59	21	11	35	9	3	33.33%	3	0	100.00%	0	83	168	49.40%	114	206	55.34%	103	158	65.19%	188	88	208	95	203	108
4	Philadelphia Phantoms	3	0	3	0	0	0	0	0	5	12	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	4	10	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	5	8	13	0	0	10	14	11	1	67	95	89	96	4	117	38	16	57	4	1	25.00%	9	4	55.56%	1	83	168	49.40%	114	206	55.34%	103	158	65.19%	188	88	208	95	203	108
	Total	10	3	6	0	1	0	0	0	36	40	-4	5	1	3	0	1	0	0	0	19	20	-1	5	2	3	0	0	0	0	0	17	20	-3	8	0.400	36	59	95	0	0	10	14	11	1	284	95	89	96	4	346	130	81	172	27	8	29.63%	29	9	68.97%	1	83	168	49.40%	114	206	55.34%	103	158	65.19%	188	88	208	95	203	108
	_Since Last GM Reset	10	3	6	0	1	0	0	0	36	40	-4	5	1	3	0	1	0	0	0	19	20	-1	5	2	3	0	0	0	0	0	17	20	-3	8	0.400	36	59	95	0	0	10	14	11	1	284	95	89	96	4	346	130	81	172	27	8	29.63%	29	9	68.97%	1	83	168	49.40%	114	206	55.34%	103	158	65.19%	188	88	208	95	203	108
	_Vs Conference	10	3	6	0	1	0	0	0	36	40	-4	5	1	3	0	1	0	0	0	19	20	-1	5	2	3	0	0	0	0	0	17	20	-3	8	0.400	36	59	95	0	0	10	14	11	1	284	95	89	96	4	346	130	81	172	27	8	29.63%	29	9	68.97%	1	83	168	49.40%	114	206	55.34%	103	158	65.19%	188	88	208	95	203	108

			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
10	8	L3	36	59	95	284	346	130	81	172	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
10	3	6	1	0	0	0	36	40

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	1	3	1	0	0	0	19	20

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	2	3	0	0	0	0	17	20

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	6	1	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
27	8	29.63%	29	9	68.97%	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
95	89	96	4	10	14	11	1

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
83	168	49.40%	114	206	55.34%	103	158	65.19%

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
188	88	208	95	203	108

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
1 - 2021-09-13	13	Chicago Wolves	1	Philadelphia Phantoms	2	AL		Sommaire du match
2 - 2021-09-14	18	Philadelphia Phantoms	6	Chicago Wolves	3	BL		Sommaire du match
3 - 2021-09-15	37	Chicoutimi Sagueneens	3	Chicago Wolves	1	BL		Sommaire du match
4 - 2021-09-16	53	Chicago Wolves	6	Grand Rapids Griffins	5	AW		Sommaire du match
6 - 2021-09-18	76	Chicago Wolves	4	Bridgeport Sound Tigers	3	AW		Sommaire du match
7 - 2021-09-19	88	Grand Rapids Griffins	3	Chicago Wolves	9	BW		Sommaire du match
9 - 2021-09-21	112	Bridgeport Sound Tigers	4	Chicago Wolves	5	BW	X	Sommaire du match
10 - 2021-09-22	125	Chicago Wolves	4	Chicoutimi Sagueneens	6	AL		Sommaire du match
11 - 2021-09-23	140	Philadelphia Phantoms	4	Chicago Wolves	1	BL		Sommaire du match
12 - 2021-09-24	146	Chicago Wolves	2	Chicoutimi Sagueneens	4	AL		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	25	10
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$	1,696,583$	1,629,083$	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$

Chicago Wolves 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

Chicago Wolves 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

Chicago Wolves 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

Chicago Wolves 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

Chicago Wolves 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

	Chicago Wolves
	GP: 10 \| W: 4 \| L: 6 \| OTL: 0 \| P: 8 GF: 36 \| GA: 40 \| PP%: 29.63% \| PK%: 68.97% DG: Camil Costandi \| Morale : 49 \| Moyenne d’équipe : 56