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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 Moyen
1	David Kampf	X	X	X		100.00	68	42	95	76	72	65	84	60	73	61	58	77	75	63	63	0	50	64	0	24	2	925,000$
2	Garnet Hathaway		X	X		100.00	93	83	69	68	79	57	88	60	32	59	64	69	25	64	65	0	50	63	0	27	1	1,140,000$
3	Travis Boyd	X		X		100.00	66	44	95	63	67	61	61	71	63	71	61	62	25	54	55	0	50	61	0	26	1	525,000$
4	Cody McLeod		X			100.00	76	76	49	61	78	51	53	59	49	48	56	70	54	80	82	0	50	58	0	35	4	750,000$
5	Joseph LaBate	X	X			100.00	75	77	64	61	81	69	76	57	71	53	54	66	55	45	45	0	50	58	0	26	2	575,000$
6	Matthew Highmore		X	X		100.00	77	48	93	70	66	57	62	59	35	60	57	66	25	47	47	0	50	58	0	23	2	742,500$
7	Phil Varone	X	X	X		100.00	72	62	88	60	68	65	68	59	65	60	51	61	48	49	49	0	50	57	0	28	3	750,000$
8	Branden Troock (R)			X		100.00	83	81	88	51	81	49	47	57	50	48	62	67	59	44	44	0	50	55	0	25	2	575,000$
9	Jesse Puljujarvi			X		100.00	53	35	86	60	71	58	52	51	35	46	57	56	47	43	36	0	50	52	0	21	1	925,000$
10	Curtis Valk	X				100.00	43	35	93	70	49	37	31	32	35	32	32	58	46	35	32	0	50	42	0	26	4	775,000$
11	Hunter Smith (R)			X		100.00	37	45	45	45	74	34	34	37	45	37	37	45	41	32	30	0	50	40	0	24	2	575,000$
12	Fredrik Olofsson (R)		X			100.00	34	40	40	40	71	33	33	34	40	34	34	40	37	32	30	0	50	37	0	23	1	650,000$
13	Ethan Prow				X	100.00	72	67	86	64	66	70	74	58	25	52	52	66	50	51	51	0	50	60	0	26	2	767,500$
14	Philip Holm (R)				X	100.00	74	72	79	64	72	61	63	55	25	49	46	62	44	44	44	0	50	57	0	27	4	775,000$
15	Raman Hrabarenka				X	100.00	41	35	90	59	70	34	25	29	35	29	29	66	43	35	32	0	50	46	0	27	1	575,000$
16	Dalton Thrower (R)				X	100.00	37	45	45	45	64	34	34	37	45	37	37	45	41	32	30	0	50	40	0	25	2	575,000$
17	Nicholas Boka (R)				X	100.00	33	37	37	37	64	33	33	33	37	33	33	37	35	32	30	0	50	37	0	22	2	525,000$
Rayé
1	Shane Eiserman (R)	X	X			100.00	32	40	40	40	69	31	31	32	40	32	32	40	36	32	30	0	50	36	0	23	2	575,000$
2	Jordan Subban (R)				X	100.00	32	40	40	40	51	31	31	32	40	32	32	40	36	32	30	0	50	36	0	24	2	575,000$

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	58	53	70	57	69	49	52	48	44	46	47	58	43	45	43	0	50	50

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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	Andrew Hammond	100.00	55	63	75	81	57	59	55	60	57	57	30	50	51	0	50	59	0
2	Michael McNiven (R)	100.00	50	62	61	71	47	51	46	49	47	49	49	60	60	0	50	53	0
Rayé
1	Ken Appleby	100.00	46	45	44	80	44	41	41	41	41	59	56	35	32	0	50	46	0
2	Merrick Madsen (R)	100.00	32	37	34	65	32	31	31	31	31	31	29	32	30	0	50	36	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	46	52	54	74	45	46	43	45	44	49	41	44	43	0	50	49

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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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
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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	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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

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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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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	Type	Salaire Actuel	Salaire Restant	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Salaire Année 4	Link
Andrew Hammond	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	G	31	1988-02-11	No	215 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	153,225$	50,000$	15,323$	No				Lien
Branden Troock	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	RW	25	1994-03-19	Yes	220 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	176,209$	57,500$	17,621$	No	575,000$			Lien
Cody McLeod	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	LW	35	1984-06-26	No	210 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	750,000$	229,838$	75,000$	22,984$	No	750,000$	750,000$	750,000$	Lien
Curtis Valk	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C	26	1993-02-08	No	170 Lbs	5 ft9	No	No	No	4	Pro & Farm	750,000$	229,838$	77,500$	23,750$	No	750,000$	750,000$	750,000$	Lien
Dalton Thrower	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	25	1993-12-21	Yes	200 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	176,209$	57,500$	17,621$	No	575,000$			Lien
David Kampf	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C/LW/RW	24	1995-01-12	No	191 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	283,467$	92,500$	28,347$	No	925,000$			Lien
Ethan Prow	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	26	1992-11-17	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	767,500$	235,201$	76,750$	23,520$	No	767,500$			Lien
Fredrik Olofsson	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	LW	23	1996-05-27	Yes	204 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	199,193$	65,000$	19,919$	No				Lien
Garnet Hathaway	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	LW/RW	27	1991-11-23	No	208 Lbs	6 ft2	Yes	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	245,161$	114,000$	34,935$	No				Lien
Hunter Smith	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	RW	24	1995-09-11	Yes	208 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	176,209$	57,500$	17,621$	No	575,000$			Lien
Jesse Puljujarvi	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	RW	21	1998-05-07	No	201 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	283,467$	92,500$	28,347$	No				Lien
Jordan Subban	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	24	1995-05-03	Yes	175 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	176,209$	57,500$	17,621$	No	575,000$			Lien
Joseph LaBate	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C/LW	26	1993-04-16	No	210 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	176,209$	57,500$	17,621$	No	575,000$			Lien
Ken Appleby	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	G	24	1995-04-10	No	210 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	635,000$	194,596$	63,500$	19,460$	No	635,000$			Lien
Matthew Highmore	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	LW/RW	23	1996-02-27	No	181 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	742,500$	227,540$	74,250$	22,754$	No	742,500$			Lien
Merrick Madsen	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	G	24	1995-08-22	Yes	177 Lbs	6 ft4	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No				Lien
Michael McNiven	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	G	22	1997-07-09	Yes	198 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Pro & Farm	682,222$	209,068$	68,222$	20,907$	No	682,222$	682,222$	682,222$	Lien
Nicholas Boka	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	22	1997-09-08	Yes	197 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	525,000$	160,887$	52,500$	16,089$	No	525,000$			Lien
Phil Varone	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C/LW/RW	28	1990-12-04	No	193 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	229,838$	75,000$	22,984$	No	750,000$	750,000$		Lien
Philip Holm	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	27	1991-12-08	Yes	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Pro & Farm	750,000$	229,838$	77,500$	23,750$	No	750,000$	750,000$	750,000$	Lien
Raman Hrabarenka	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	27	1992-08-24	No	212 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	575,000$	176,209$	57,500$	17,621$	No				Lien
Shane Eiserman	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C/LW	23	1995-10-10	Yes	200 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	176,209$	57,500$	17,621$	No	575,000$			Lien
Travis Boyd	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C/RW	26	1993-09-14	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	525,000$	160,887$	52,500$	16,089$	No				Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
23	25.35	197 Lbs	6 ft1	2.04	639,227$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1				40	1	2	2
2				30	1	2	2
3				20	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2			30	1	2	2
3			20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1				60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2			60	1	2	2
2		40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

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

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, ,	,

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, ,		,

Tirs de Pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d'Attaque 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	Admirals	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	53	60	40	5	24	634	684	695	28	72	28	4	16	3	0	0.00%	2	0	100.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
2	Baby Hawks	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	0	0.000	0	0	0	0	0	53	60	40	5	22	634	684	695	28	82	18	0	24	4	0	0.00%	0	0	0.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
3	Bears	2	0	2	0	0	0	0	0	8	14	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0.000	8	15	23	0	0	53	60	40	5	80	634	684	695	28	171	38	6	31	4	3	75.00%	3	0	100.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
4	Bruins	2	0	1	0	0	0	1	0	7	11	-4	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	2	0.500	7	12	19	0	0	53	60	40	5	102	634	684	695	28	104	32	8	47	6	1	16.67%	4	2	50.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
5	Caroline	3	1	1	0	0	0	0	1	13	17	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0	1	0	0	0	0	1	9	14	-5	3	0.500	13	26	39	0	0	53	60	40	5	125	634	684	695	28	193	64	12	59	4	0	0.00%	5	2	60.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
6	Chill	2	0	2	0	0	0	0	0	4	11	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	4	7	11	0	0	53	60	40	5	67	634	684	695	28	145	31	10	37	5	0	0.00%	5	0	100.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
7	Comets	2	1	1	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.500	7	13	20	0	0	53	60	40	5	79	634	684	695	28	144	36	4	26	9	1	11.11%	2	1	50.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
8	Cougars	3	0	3	0	0	0	0	0	7	15	-8	2	0	2	0	0	0	0	0	6	12	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	7	14	21	0	0	53	60	40	5	95	634	684	695	28	177	51	10	71	4	0	0.00%	5	1	80.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
9	Crunch	3	0	3	0	0	0	0	0	2	18	-16	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	1	12	-11	0	0.000	2	3	5	0	0	53	60	40	5	80	634	684	695	28	246	50	23	70	3	0	0.00%	7	2	71.43%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
10	Heat	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0.000	3	5	8	0	0	53	60	40	5	33	634	684	695	28	89	28	2	20	0	0	0.00%	1	1	0.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
11	Jayhawks	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	53	60	40	5	45	634	684	695	28	62	19	8	26	3	0	0.00%	4	0	100.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
12	Las Vegas	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	53	60	40	5	47	634	684	695	28	46	30	12	14	4	1	25.00%	2	1	50.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
13	Manchots	2	0	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	7	14	21	0	0	53	60	40	5	61	634	684	695	28	134	33	6	33	4	0	0.00%	4	1	75.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
14	Marlies	2	0	2	0	0	0	0	0	5	13	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	0	0.000	5	10	15	0	0	53	60	40	5	56	634	684	695	28	144	40	8	40	8	2	25.00%	4	3	25.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
15	Minnesota	2	1	1	0	0	0	0	0	11	12	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	2	0.500	11	21	32	0	0	53	60	40	5	142	634	684	695	28	141	34	2	57	1	0	0.00%	2	1	50.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
16	Monarchs	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	53	60	40	5	46	634	684	695	28	84	20	4	22	3	1	33.33%	2	0	100.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
17	Monsters	3	0	3	0	0	0	0	0	9	18	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	12	-6	0	0.000	9	17	26	0	0	53	60	40	5	87	634	684	695	28	190	58	8	57	7	1	14.29%	4	3	25.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
18	Monsters	2	0	2	0	0	0	0	0	4	11	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	4	8	12	0	0	53	60	40	5	69	634	684	695	28	163	38	4	33	5	0	0.00%	2	1	50.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
19	Oceanics	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	4	6	0	0	53	60	40	5	41	634	684	695	28	46	14	7	18	4	0	0.00%	1	1	0.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
20	Oil Kings	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0.000	4	7	11	0	0	53	60	40	5	31	634	684	695	28	70	21	4	16	1	0	0.00%	2	0	100.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
21	Phantoms	1	0	1	0	0	0	0	0	2	9	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	2	9	-7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	53	60	40	5	40	634	684	695	28	82	30	6	21	2	0	0.00%	3	1	66.67%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
22	Rocket	2	0	2	0	0	0	0	0	5	15	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	9	-6	0	0.000	5	10	15	0	0	53	60	40	5	98	634	684	695	28	155	51	8	52	6	1	16.67%	3	2	33.33%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
23	Senators	2	0	2	0	0	0	0	0	4	12	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	9	-7	0	0.000	4	8	12	0	0	53	60	40	5	74	634	684	695	28	128	36	8	32	8	1	12.50%	3	1	66.67%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
24	Sharks	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	53	60	40	5	21	634	684	695	28	59	20	0	12	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
25	Sound Tigers	3	0	3	0	0	0	0	0	8	18	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	4	13	-9	0	0.000	8	15	23	0	0	53	60	40	5	102	634	684	695	28	185	58	10	63	8	1	12.50%	5	1	80.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
26	Spiders	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	2	1.000	6	12	18	0	0	53	60	40	5	35	634	684	695	28	59	20	2	18	1	0	0.00%	1	1	0.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
27	Stars	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	53	60	40	5	36	634	684	695	28	73	18	4	16	0	0	0.00%	2	1	50.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
28	Thunder	4	2	1	0	1	0	0	0	16	16	0	2	2	0	0	0	0	0	0	9	7	2	2	0	1	0	1	0	0	0	7	9	-2	6	0.750	16	30	46	0	0	53	60	40	5	202	634	684	695	28	203	40	8	71	8	0	0.00%	3	2	33.33%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
	Total	53	7	42	0	1	0	2	1	156	305	-149	27	4	21	0	0	0	2	0	83	151	-68	26	3	21	0	1	0	0	1	73	154	-81	21	0.198	156	296	452	0	0	53	60	40	5	2030	634	684	695	28	3568	988	194	1051	122	16	13.11%	83	29	65.06%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
29	Wolf Pack	2	1	0	0	0	0	1	0	12	9	3	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	4	1.000	12	22	34	0	0	53	60	40	5	90	634	684	695	28	121	32	6	49	7	3	42.86%	2	0	100.00%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
	_Since Last GM Reset	53	7	42	0	1	0	2	1	156	305	-149	27	4	21	0	0	0	2	0	83	151	-68	26	3	21	0	1	0	0	1	73	154	-81	21	0.198	156	296	452	0	0	53	60	40	5	2030	634	684	695	28	3568	988	194	1051	122	16	13.11%	83	29	65.06%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245
	_Vs Conference	23	3	19	0	0	0	0	1	61	135	-74	11	2	9	0	0	0	0	0	29	65	-36	12	1	10	0	0	0	0	1	32	70	-38	7	0.152	61	116	177	0	0	53	60	40	5	902	634	684	695	28	1641	458	93	484	44	3	6.82%	37	13	64.86%	0	567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%	773	501	1807	404	617	245

			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
53	21	L17	156	296	452	2030	3568	988	194	1051	0	0

Tous les Matchs
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53	7	42	1	0	2	1	156	305

Matchs locaux
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27	4	21	0	0	2	0	83	151

Matchs Éxtérieurs
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26	3	21	1	0	0	1	73	154

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W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	10	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
122	16	13.11%	83	29	65.06%	0

Tirs en 1e Période	Tirs en 2e Période	Tirs en 3e Période	Tirs en 4e Période	Buts en 1e Période	Buts en 2e Période	Buts en 3e Période	Buts en 4e Période
634	684	695	28	53	60	40	5

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
567	1681	33.73%	823	2568	32.05%	309	933	33.12%

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
773	501	1807	404	617	245

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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
2 - 2020-10-23	5	Cabaret Lady Mary Ann	3	Thunder	6	L			Sommaire du Match
4 - 2020-10-25	21	Thunder	4	Cabaret Lady Mary Ann	5	W			Sommaire du Match
7 - 2020-10-28	36	Caroline	3	Cabaret Lady Mary Ann	4	W			Sommaire du Match
10 - 2020-10-31	58	Cabaret Lady Mary Ann	1	Crunch	4	L			Sommaire du Match
11 - 2020-11-01	68	Cabaret Lady Mary Ann	2	Sound Tigers	5	L			Sommaire du Match
13 - 2020-11-03	80	Cabaret Lady Mary Ann	6	Spiders	5	W			Sommaire du Match
17 - 2020-11-07	107	Monsters	7	Cabaret Lady Mary Ann	1	L			Sommaire du Match
18 - 2020-11-08	121	Cabaret Lady Mary Ann	2	Chill	6	L			Sommaire du Match
21 - 2020-11-11	135	Manchots	7	Cabaret Lady Mary Ann	6	L			Sommaire du Match
23 - 2020-11-13	153	Cabaret Lady Mary Ann	3	Heat	7	L			Sommaire du Match
26 - 2020-11-16	170	Cabaret Lady Mary Ann	4	Oil Kings	6	L			Sommaire du Match
27 - 2020-11-17	178	Cabaret Lady Mary Ann	4	Comets	3	W			Sommaire du Match
29 - 2020-11-19	192	Cabaret Lady Mary Ann	3	Monsters	4	L			Sommaire du Match
32 - 2020-11-22	209	Cougars	7	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
37 - 2020-11-27	238	Bears	7	Cabaret Lady Mary Ann	5	L			Sommaire du Match
39 - 2020-11-29	252	Cabaret Lady Mary Ann	2	Sound Tigers	8	L			Sommaire du Match
40 - 2020-11-30	263	Cabaret Lady Mary Ann	6	Wolf Pack	4	W			Sommaire du Match
42 - 2020-12-02	272	Cabaret Lady Mary Ann	2	Bruins	7	L			Sommaire du Match
44 - 2020-12-04	288	Oceanics	6	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
46 - 2020-12-06	306	Wolf Pack	5	Cabaret Lady Mary Ann	6	W	X	X	Sommaire du Match
49 - 2020-12-09	319	Phantoms	9	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
51 - 2020-12-11	334	Admirals	7	Cabaret Lady Mary Ann	1	L			Sommaire du Match
53 - 2020-12-13	357	Cabaret Lady Mary Ann	6	Caroline	7	L	X	X	Sommaire du Match
54 - 2020-12-14	362	Crunch	6	Cabaret Lady Mary Ann	1	L			Sommaire du Match
57 - 2020-12-17	383	Cabaret Lady Mary Ann	3	Bears	7	L			Sommaire du Match
60 - 2020-12-20	409	Chill	5	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
63 - 2020-12-23	426	Minnesota	5	Cabaret Lady Mary Ann	7	W			Sommaire du Match
67 - 2020-12-27	458	Monsters	6	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
68 - 2020-12-28	464	Sharks	4	Cabaret Lady Mary Ann	1	L			Sommaire du Match
70 - 2020-12-30	473	Thunder	3	Cabaret Lady Mary Ann	4	W			Sommaire du Match
72 - 2021-01-01	489	Sound Tigers	5	Cabaret Lady Mary Ann	4	L			Sommaire du Match
74 - 2021-01-03	510	Bruins	4	Cabaret Lady Mary Ann	5	W	X	X	Sommaire du Match
76 - 2021-01-05	519	Senators	3	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
80 - 2021-01-09	548	Stars	8	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
81 - 2021-01-10	560	Cabaret Lady Mary Ann	3	Caroline	7	L			Sommaire du Match
83 - 2021-01-12	572	Cabaret Lady Mary Ann	4	Thunder	3	W	X		Sommaire du Match
88 - 2021-01-17	596	Cougars	5	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
89 - 2021-01-18	608	Rocket	6	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
91 - 2021-01-20	619	Cabaret Lady Mary Ann	2	Monsters	6	L			Sommaire du Match
93 - 2021-01-22	632	Cabaret Lady Mary Ann	2	Senators	9	L			Sommaire du Match
95 - 2021-01-24	645	Cabaret Lady Mary Ann	0	Crunch	8	L			Sommaire du Match
96 - 2021-01-25	654	Cabaret Lady Mary Ann	1	Manchots	5	L			Sommaire du Match
98 - 2021-01-27	664	Jayhawks	6	Cabaret Lady Mary Ann	1	L			Sommaire du Match
100 - 2021-01-29	681	Comets	6	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
103 - 2021-02-01	707	Marlies	6	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
107 - 2021-02-05	729	Monarchs	5	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
109 - 2021-02-07	749	Cabaret Lady Mary Ann	1	Cougars	3	L			Sommaire du Match
111 - 2021-02-09	760	Cabaret Lady Mary Ann	4	Minnesota	7	L			Sommaire du Match
112 - 2021-02-10	765	Cabaret Lady Mary Ann	0	Baby Hawks	5	L			Sommaire du Match
123 - 2021-02-21	794	Cabaret Lady Mary Ann	3	Rocket	9	L			Sommaire du Match
125 - 2021-02-23	809	Cabaret Lady Mary Ann	2	Marlies	7	L			Sommaire du Match
126 - 2021-02-24	818	Cabaret Lady Mary Ann	4	Monsters	6	L			Sommaire du Match
128 - 2021-02-26	830	Las Vegas	6	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
130 - 2021-02-28	848	Manchots	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
132 - 2021-03-02	861	Cabaret Lady Mary Ann	-	Phantoms	-
133 - 2021-03-03	868	Cabaret Lady Mary Ann	-	Spiders	-
135 - 2021-03-05	883	Phantoms	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
137 - 2021-03-07	898	Oil Kings	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
139 - 2021-03-09	915	Cabaret Lady Mary Ann	-	Sharks	-
141 - 2021-03-11	930	Cabaret Lady Mary Ann	-	Admirals	-
142 - 2021-03-12	940	Cabaret Lady Mary Ann	-	Monarchs	-
144 - 2021-03-14	957	Cabaret Lady Mary Ann	-	Las Vegas	-
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
147 - 2021-03-17	979	Cabaret Lady Mary Ann	-	Jayhawks	-
149 - 2021-03-19	987	Marlies	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
151 - 2021-03-21	1002	Baby Hawks	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
152 - 2021-03-22	1012	Heat	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
156 - 2021-03-26	1035	Bruins	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
158 - 2021-03-28	1055	Rocket	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
161 - 2021-03-31	1075	Cabaret Lady Mary Ann	-	Chiefs	-
163 - 2021-04-02	1090	Cabaret Lady Mary Ann	-	Stars	-
165 - 2021-04-04	1102	Spiders	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
167 - 2021-04-06	1121	Cabaret Lady Mary Ann	-	Cougars	-
168 - 2021-04-07	1128	Cabaret Lady Mary Ann	-	Oceanics	-
170 - 2021-04-09	1138	Crunch	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
172 - 2021-04-11	1156	Chiefs	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
174 - 2021-04-13	1170	Cabaret Lady Mary Ann	-	Marlies	-
175 - 2021-04-14	1182	Cabaret Lady Mary Ann	-	Senators	-
177 - 2021-04-16	1192	Cabaret Lady Mary Ann	-	Rocket	-
179 - 2021-04-18	1207	Cabaret Lady Mary Ann	-	Bruins	-
181 - 2021-04-20	1225	Wolf Pack	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
184 - 2021-04-23	1243	Senators	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
186 - 2021-04-25	1265	Bears	-	Cabaret Lady Mary Ann	-

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	51,317	26,067
Assistance PCT	95.03%	96.54%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
14	2866 - 95.54%	81,004$	2,187,100$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,011,101$	1,470,222$	1,509,222$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
8,114$	1,039,365$	22	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
1,134,052$	57	7,904$	450,528$

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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