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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	Mason Appleton	X				100.00	64	37	89	66	79	73	64	66	58	67	63	65	62	65	64	56	82	64	0
2	Taylor Raddysh (R)			X		100.00	72	37	88	63	87	93	88	61	53	60	56	62	58	61	63	77	82	63	0
3	David Ullstrom	X				100.00	64	37	88	63	79	81	73	62	68	61	59	60	56	78	70	55	65	62	0
4	Trevor Smith	X				100.00	62	37	87	59	76	90	84	58	62	56	54	57	55	84	74	51	79	61	0
5	Alexander Nylander	X	X	X		100.00	56	36	92	62	76	81	67	63	59	62	60	56	58	61	63	87	79	61	0
6	Anthony Peluso			X		100.00	64	45	79	55	88	71	63	54	52	56	53	57	55	78	70	47	72	58	0
7	Jens Looke			X		100.00	57	35	93	55	73	92	88	54	56	52	53	55	54	63	62	66	79	58	0
8	Tyler Wotherspoon				X	100.00	68	36	90	56	82	93	91	55	30	56	51	57	45	71	66	61	79	63	0
Rayé
1	Andrej Sekera				X	100.00	57	36	92	63	74	76	59	62	30	66	54	61	53	82	73	46	51	62	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	63	37	89	60	79	83	75	59	52	60	56	59	55	71	67	61	74	61

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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	Zane McIntyre	100.00	76	80	78	82	75	74	76	75	74	76	75	73	77	46	69	74	0
2	Philippe Desrosiers	100.00	74	72	70	76	73	72	74	73	72	74	73	67	71	52	75	71	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	75	76	74	79	74	73	75	74	73	75	74	70	74	49	72	73

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Alain Nasreddine	63	60	60	61	65	60	82	CAN	43	4	1,000,000$

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

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	David Ullstrom	Thunderbirds (Flo)	C	76	43	42	85	9	104	20	159	232	361	113	265	11.91%	35	1861	24.50	9	18	27	61	261	0	0	0	3	102	11	4	55.66%	1633	0	2	0.91	1	6	1	3	0	10	8	4
2	Jens Looke	Thunderbirds (Flo)	RW	76	27	44	71	-2	36	0	88	127	351	89	222	7.69%	32	1863	24.52	6	14	20	80	290	0	0	0	0	0	4	2	47.92%	144	0	1	0.76	0	1	0	0	0	6	9	4
3	Alexander Nylander	Thunderbirds (Flo)	C/LW/RW	76	22	42	64	20	37	5	69	96	206	55	138	10.68%	59	1743	22.94	5	8	13	33	254	0	0	0	0	0	4	2	54.35%	138	1	0	0.73	0	2	0	0	1	7	3	3
4	Mason Appleton	Thunderbirds (Flo)	C	76	31	31	62	11	51	15	105	214	296	89	209	10.47%	52	1858	24.45	4	10	14	39	248	2	0	2	3	208	5	2	47.56%	1947	0	0	0.67	1	6	1	0	2	5	3	7
5	Taylor Raddysh	Thunderbirds (Flo)	RW	76	23	34	57	8	106	20	190	164	247	69	188	9.31%	56	1824	24.01	5	7	12	41	253	0	1	1	2	217	5	4	44.17%	618	0	0	0.62	1	6	1	0	3	4	8	3
6	Anthony Peluso	Thunderbirds (Flo)	RW	76	14	42	56	7	127	35	156	77	125	53	89	11.20%	92	1606	21.14	12	13	25	80	255	0	0	0	0	0	1	1	15.79%	19	0	0	0.70	0	1	1	4	2	4	2	4
7	Tyler Wotherspoon	Thunderbirds (Flo)	D	76	5	31	36	11	126	0	157	69	100	25	62	5.00%	89	1874	24.66	1	7	8	54	283	0	2	2	1	115	1	0	0.00%	0	0	0	0.38	0	0	0	0	0	1	1	2
8	Andrej Sekera	Thunderbirds (Flo)	D	64	4	31	35	2	32	0	51	109	84	23	63	4.76%	81	1533	23.96	3	5	8	64	214	0	1	1	0	123	2	1	0.00%	0	0	0	0.46	0	0	0	0	0	0	2	4
9	Trevor Smith	Thunderbirds (Flo)	C	76	10	22	32	14	12	0	70	128	144	57	101	6.94%	26	1140	15.01	1	1	2	12	40	0	0	0	4	116	4	0	51.74%	688	0	0	0.56	1	3	0	0	0	2	1	3
10	Taro Hirose	Florida Panthers	LW	2	1	1	2	-2	2	0	3	1	4	1	4	25.00%	2	45	22.67	1	0	1	1	3	0	0	0	0	1	0	0	0.00%	2	0	0	0.88	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				674	180	320	500	78	633	95	1048	1217	1918	574	1341	9.38%	524	15351	22.78	47	83	130	465	2105	2	4	6	13	885	37	16	50.32%	5189	1	3	0.65	4	25	4	7	8	39	37	34

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

#	Nom du 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
1	Zane McIntyre	Thunderbirds (Flo)	76	42	26	8	0.919	1.98	4580	2	9	151	1866	0	4	1	0.760	25	76	0	7	4	5
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			76	42	26	8	0.919	1.98	4580	2	9	151	1866	0	4	1	0.760	25	76	0	7	4	5

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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	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	Salaire Année 4	Link
Alexander Nylander	Thunderbirds (Flo)	C/LW/RW	21	1998-03-02	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$			Lien
Andrej Sekera	Thunderbirds (Flo)	D	33	1986-06-08	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	4,785,001$	0$	0$	No				Lien
Anthony Peluso	Thunderbirds (Flo)	RW	30	1989-04-18	No	225 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No				Lien
David Ullstrom	Thunderbirds (Flo)	C	30	1989-04-22	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No				Lien
Jens Looke	Thunderbirds (Flo)	RW	22	1997-04-11	No	180 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	300,000$	300,000$		Lien
Mason Appleton	Thunderbirds (Flo)	C	23	1996-01-15	No	193 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	300,000$	300,000$		Lien
Philippe Desrosiers	Thunderbirds (Flo)	G	23	1995-08-16	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No				Lien
Taylor Raddysh	Thunderbirds (Flo)	RW	21	1998-02-18	Yes	216 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	Lien
Trevor Smith	Thunderbirds (Flo)	C	34	1985-02-08	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$			Lien
Tyler Wotherspoon	Thunderbirds (Flo)	D	26	1993-03-12	No	207 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	300,000$	300,000$	300,000$	Lien
Zane McIntyre	Thunderbirds (Flo)	G	26	1992-08-20	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No				Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
11	26.27	200 Lbs	6 ft2	2.09	853,182$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alexander Nylander	Mason Appleton	Taylor Raddysh	40	1	2	2
2		David Ullstrom	Jens Looke	30	1	2	2
3	Mason Appleton	Trevor Smith	Anthony Peluso	20	1	2	2
4	David Ullstrom	Taylor Raddysh	Trevor Smith	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wotherspoon		40	1	2	2
2	Anthony Peluso		30	1	2	2
3	Tyler Wotherspoon		20	1	2	2
4	Alexander Nylander		10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alexander Nylander	Mason Appleton	Taylor Raddysh	60	1	2	2
2		David Ullstrom	Jens Looke	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wotherspoon		60	1	2	2
2	Anthony Peluso		40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mason Appleton	Taylor Raddysh	60	1	2	2
2	David Ullstrom	Trevor Smith	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wotherspoon		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	Mason Appleton	60	1	2	2	Tyler Wotherspoon		60	1	2	2
2	Taylor Raddysh	40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mason Appleton	Taylor Raddysh	60	1	2	2
2	David Ullstrom	Trevor Smith	40	1	2	2

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

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Alexander Nylander	Mason Appleton	Taylor Raddysh	Tyler Wotherspoon

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Alexander Nylander	Mason Appleton	Taylor Raddysh	Tyler Wotherspoon

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Jens Looke, Alexander Nylander,	Jens Looke, Alexander Nylander

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Tyler Wotherspoon, ,	Tyler Wotherspoon	,

Tirs de Pénalité
Mason Appleton, Taylor Raddysh, David Ullstrom, Trevor Smith, Alexander Nylander

Gardien
#1 : Zane McIntyre, #2 :

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	Americans	2	0	2	0	0	0	0	0	1	5	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	2	3	0	0	64	68	51	12	48	687	681	633	51	46	14	20	35	8	0	0.00%	10	3	70.00%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
2	Bears	6	1	3	0	1	0	1	0	12	13	-1	3	1	2	0	0	0	0	0	6	6	0	3	0	1	0	1	0	1	0	6	7	-1	6	0.500	12	18	30	0	1	64	68	51	12	171	687	681	633	51	157	52	82	71	19	3	15.79%	26	2	92.31%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
3	Bruins	14	3	6	0	3	1	0	1	31	36	-5	7	1	3	0	2	0	0	1	16	21	-5	7	2	3	0	1	1	0	0	15	15	0	14	0.500	31	52	83	1	0	64	68	51	12	330	687	681	633	51	359	127	126	209	54	7	12.96%	58	7	87.93%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
4	Checkers	4	4	0	0	0	0	0	0	25	2	23	2	2	0	0	0	0	0	0	12	0	12	2	2	0	0	0	0	0	0	13	2	11	8	1.000	25	45	70	0	2	64	68	51	12	182	687	681	633	51	107	32	24	75	13	3	23.08%	11	0	100.00%	1	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
5	Comets	4	4	0	0	0	0	0	0	15	4	11	2	2	0	0	0	0	0	0	6	2	4	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	8	1.000	15	28	43	0	1	64	68	51	12	122	687	681	633	51	97	28	30	58	18	4	22.22%	10	0	100.00%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
6	Crunch	4	0	3	0	0	1	0	0	6	11	-5	2	0	1	0	0	1	0	0	3	5	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0.125	6	8	14	0	0	64	68	51	12	84	687	681	633	51	113	41	37	64	20	0	0.00%	15	1	93.33%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
7	Devils	4	1	1	0	0	0	0	2	9	12	-3	2	0	1	0	0	0	0	1	4	8	-4	2	1	0	0	0	0	0	1	5	4	1	4	0.500	9	17	26	0	1	64	68	51	12	117	687	681	633	51	108	22	20	50	27	4	14.81%	10	1	90.00%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
8	Marlies	2	2	0	0	0	0	0	0	9	1	8	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	4	1.000	9	17	26	0	1	64	68	51	12	94	687	681	633	51	44	19	14	50	7	2	28.57%	7	0	100.00%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
9	Penguins	6	3	2	0	1	0	0	0	14	10	4	3	2	1	0	0	0	0	0	7	4	3	3	1	1	0	1	0	0	0	7	6	1	8	0.667	14	25	39	0	1	64	68	51	12	159	687	681	633	51	145	48	52	89	38	4	10.53%	20	2	90.00%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
10	Phantoms	6	3	2	0	1	0	0	0	14	12	2	3	1	1	0	1	0	0	0	7	6	1	3	2	1	0	0	0	0	0	7	6	1	8	0.667	14	22	36	0	0	64	68	51	12	136	687	681	633	51	134	48	39	94	22	5	22.73%	16	6	62.50%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
11	Rocket	4	2	0	0	2	0	0	0	12	8	4	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	0	0	0	2	0	0	0	6	4	2	8	1.000	12	22	34	0	0	64	68	51	12	108	687	681	633	51	113	33	36	70	28	6	21.43%	12	3	75.00%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
12	Sound Tigers	10	6	1	0	0	2	1	0	24	16	8	5	4	0	0	0	1	0	0	10	5	5	5	2	1	0	0	1	1	0	14	11	3	16	0.800	24	38	62	0	2	64	68	51	12	253	687	681	633	51	204	71	100	153	29	3	10.34%	40	5	87.50%	1	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
	Total	76	32	26	0	8	4	2	4	193	164	29	38	18	13	0	3	2	0	2	92	77	15	38	14	13	0	5	2	2	2	101	87	14	92	0.605	193	332	525	1	9	64	68	51	12	2027	687	681	633	51	1899	622	690	1163	344	48	13.95%	266	37	86.09%	2	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
14	Wolf Pack	10	3	6	0	0	0	0	1	21	34	-13	5	2	3	0	0	0	0	0	11	14	-3	5	1	3	0	0	0	0	1	10	20	-10	7	0.350	21	38	59	0	0	64	68	51	12	223	687	681	633	51	272	87	110	145	61	7	11.48%	31	7	77.42%	0	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
	_Since Last GM Reset	76	32	26	0	8	4	2	4	193	164	29	38	18	13	0	3	2	0	2	92	77	15	38	14	13	0	5	2	2	2	101	87	14	92	0.605	193	332	525	1	9	64	68	51	12	2027	687	681	633	51	1899	622	690	1163	344	48	13.95%	266	37	86.09%	2	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
	_Vs Conference	16	12	2	0	2	0	0	0	62	20	42	8	7	1	0	0	0	0	0	28	8	20	8	5	1	0	2	0	0	0	34	12	22	28	0.875	62	114	176	0	4	64	68	51	12	554	687	681	633	51	407	126	124	288	74	15	20.27%	50	6	88.00%	1	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440

			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
76	92	L1	193	332	525	2027	1899	622	690	1163	1	9

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
76	32	26	8	4	2	4	193	164

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
38	18	13	3	2	0	2	92	77

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
38	14	13	5	2	2	2	101	87

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	3	2	0	0	1

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
344	48	13.95%	266	37	86.09%	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
687	681	633	51	64	68	51	12

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
1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%

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
1825	1309	1898	541	897	440

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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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
4 - 2019-09-05	14	Thunderbirds	2	Penguins	1	W			Sommaire du Match
10 - 2019-09-11	35	Thunderbirds	1	Phantoms	4	L			Sommaire du Match
11 - 2019-09-12	52	Phantoms	2	Thunderbirds	3	W	X		Sommaire du Match
12 - 2019-09-13	59	Bruins	3	Thunderbirds	2	L	X	X	Sommaire du Match
17 - 2019-09-18	76	Thunderbirds	4	Rocket	3	W	X		Sommaire du Match
18 - 2019-09-19	82	Thunderbirds	2	Rocket	1	W	X		Sommaire du Match
25 - 2019-09-26	123	Bruins	3	Thunderbirds	4	W	X		Sommaire du Match
26 - 2019-09-27	132	Wolf Pack	1	Thunderbirds	2	W			Sommaire du Match
31 - 2019-10-02	144	Sound Tigers	1	Thunderbirds	2	W			Sommaire du Match
32 - 2019-10-03	155	Thunderbirds	1	Sound Tigers	2	L			Sommaire du Match
38 - 2019-10-09	185	Thunderbirds	2	Phantoms	1	W			Sommaire du Match
39 - 2019-10-10	195	Thunderbirds	0	Bears	3	L			Sommaire du Match
43 - 2019-10-14	214	Penguins	2	Thunderbirds	4	W			Sommaire du Match
45 - 2019-10-16	229	Americans	2	Thunderbirds	0	L			Sommaire du Match
46 - 2019-10-17	244	Phantoms	3	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
52 - 2019-10-23	269	Penguins	2	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
53 - 2019-10-24	283	Crunch	2	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
54 - 2019-10-25	291	Thunderbirds	4	Sound Tigers	3	W	X	X	Sommaire du Match
57 - 2019-10-28	303	Sound Tigers	1	Thunderbirds	3	W			Sommaire du Match
60 - 2019-10-31	323	Thunderbirds	4	Bears	3	W	X		Sommaire du Match
61 - 2019-11-01	333	Sound Tigers	3	Thunderbirds	2	L	X		Sommaire du Match
66 - 2019-11-06	349	Thunderbirds	3	Comets	1	W			Sommaire du Match
67 - 2019-11-07	368	Checkers	0	Thunderbirds	3	W			Sommaire du Match
68 - 2019-11-08	377	Devils	4	Thunderbirds	3	L	X	X	Sommaire du Match
71 - 2019-11-11	385	Penguins	0	Thunderbirds	2	W			Sommaire du Match
74 - 2019-11-14	403	Thunderbirds	4	Sound Tigers	2	W			Sommaire du Match
75 - 2019-11-15	417	Bears	4	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
78 - 2019-11-18	429	Crunch	3	Thunderbirds	2	L	X		Sommaire du Match
80 - 2019-11-20	440	Comets	0	Thunderbirds	1	W			Sommaire du Match
81 - 2019-11-21	459	Bruins	4	Thunderbirds	2	L			Sommaire du Match
87 - 2019-11-27	480	Sound Tigers	0	Thunderbirds	1	W			Sommaire du Match
88 - 2019-11-28	489	Thunderbirds	1	Crunch	3	L			Sommaire du Match
89 - 2019-11-29	499	Thunderbirds	2	Wolf Pack	3	L			Sommaire du Match
94 - 2019-12-04	523	Thunderbirds	3	Wolf Pack	4	L	X	X	Sommaire du Match
95 - 2019-12-05	537	Bruins	5	Thunderbirds	3	L			Sommaire du Match
96 - 2019-12-06	547	Phantoms	1	Thunderbirds	3	W			Sommaire du Match
101 - 2019-12-11	566	Bears	2	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
102 - 2019-12-12	581	Bruins	1	Thunderbirds	2	W			Sommaire du Match
103 - 2019-12-13	588	Thunderbirds	1	Bruins	2	L			Sommaire du Match
106 - 2019-12-16	597	Thunderbirds	4	Phantoms	1	W			Sommaire du Match
108 - 2019-12-18	607	Thunderbirds	3	Bruins	2	W	X		Sommaire du Match
109 - 2019-12-19	619	Thunderbirds	2	Wolf Pack	1	W			Sommaire du Match
111 - 2019-12-21	639	Rocket	2	Thunderbirds	3	W			Sommaire du Match
113 - 2019-12-23	646	Thunderbirds	1	Wolf Pack	4	L			Sommaire du Match
115 - 2019-12-25	655	Thunderbirds	2	Crunch	3	L			Sommaire du Match
116 - 2019-12-26	678	Thunderbirds	1	Bruins	2	L	X		Sommaire du Match
122 - 2020-01-01	687	Wolf Pack	8	Thunderbirds	3	L			Sommaire du Match
123 - 2020-01-02	704	Comets	2	Thunderbirds	5	W			Sommaire du Match
127 - 2020-01-06	718	Bears	0	Thunderbirds	4	W			Sommaire du Match
129 - 2020-01-08	725	Thunderbirds	1	Americans	3	L			Sommaire du Match
130 - 2020-01-09	735	Thunderbirds	5	Marlies	1	W			Sommaire du Match
136 - 2020-01-15	772	Checkers	0	Thunderbirds	9	W			Sommaire du Match
137 - 2020-01-16	788	Marlies	0	Thunderbirds	4	W			Sommaire du Match
138 - 2020-01-17	796	Thunderbirds	4	Bruins	2	W			Sommaire du Match
143 - 2020-01-22	824	Thunderbirds	2	Wolf Pack	8	L			Sommaire du Match
144 - 2020-01-23	831	Thunderbirds	1	Sound Tigers	2	L	X		Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
150 - 2020-01-29	862	Wolf Pack	2	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
151 - 2020-01-30	874	Bruins	4	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
152 - 2020-01-31	882	Thunderbirds	5	Bruins	2	W			Sommaire du Match
157 - 2020-02-05	905	Thunderbirds	2	Devils	0	W			Sommaire du Match
158 - 2020-02-06	914	Wolf Pack	1	Thunderbirds	4	W			Sommaire du Match
159 - 2020-02-07	925	Thunderbirds	0	Bruins	2	L			Sommaire du Match
162 - 2020-02-10	935	Thunderbirds	2	Bears	1	W	X	X	Sommaire du Match
164 - 2020-02-12	944	Thunderbirds	6	Comets	1	W			Sommaire du Match
166 - 2020-02-14	969	Thunderbirds	4	Sound Tigers	2	W			Sommaire du Match
171 - 2020-02-19	987	Devils	4	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
172 - 2020-02-20	1001	Rocket	2	Thunderbirds	3	W			Sommaire du Match
173 - 2020-02-21	1010	Thunderbirds	3	Penguins	2	W	X		Sommaire du Match
178 - 2020-02-26	1031	Thunderbirds	3	Devils	4	L	X	X	Sommaire du Match
179 - 2020-02-27	1047	Thunderbirds	2	Penguins	3	L			Sommaire du Match
183 - 2020-03-02	1065	Wolf Pack	2	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
186 - 2020-03-05	1086	Thunderbirds	5	Checkers	1	W			Sommaire du Match
187 - 2020-03-06	1097	Thunderbirds	8	Checkers	1	W			Sommaire du Match
192 - 2020-03-11	1120	Sound Tigers	0	Thunderbirds	2	W			Sommaire du Match
193 - 2020-03-12	1135	Bruins	1	Thunderbirds	2	W	X		Sommaire du Match
194 - 2020-03-13	1143	Thunderbirds	1	Bruins	3	L			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	35	15
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
1,093,793$	93,850$	42,250$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	93,904$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	5,638$	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
14	76	32	26	0	8	4	2	4	193	164	29	38	18	13	0	3	2	0	2	92	77	15	38	14	13	0	5	2	2	2	101	87	14	92	193	332	525	1	9	64	68	51	12	2027	687	681	633	51	1899	622	690	1163	344	48	13.95%	266	37	86.09%	2	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440
Total Saison Régulière	76	32	26	0	8	4	2	4	193	164	29	38	18	13	0	3	2	0	2	92	77	15	38	14	13	0	5	2	2	2	101	87	14	92	193	332	525	1	9	64	68	51	12	2027	687	681	633	51	1899	622	690	1163	344	48	13.95%	266	37	86.09%	2	1114	2318	48.06%	1089	2302	47.31%	528	1047	50.43%	1825	1309	1898	541	897	440