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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	Marek Hrivik	X	X	X		100.00	49	35	95	68	71	52	35	44	67	53	35	65	48	35	32	0	53	52	0
2	Tim Sestito	X	X			100.00	57	50	58	68	66	50	35	41	45	47	33	68	47	49	45	0	26	51	0
3	Cole Schneider		X	X		100.00	52	35	95	71	68	54	35	35	35	35	35	62	48	35	32	0	47	48	0
4	John McCarthy		X			100.00	52	35	95	69	67	51	35	35	77	35	35	62	48	43	38	0	37	48	0
5	John McFarland (R)		X	X		100.00	56	35	95	70	73	51	35	35	35	35	35	51	48	35	32	0	38	47	0
6	Ryan Donato (R)	X				100.00	45	45	45	45	52	45	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	42	45	0
7	Brent Gates Jr. (R)	X				100.00	43	43	43	43	67	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	37	44	0
8	Erik Foley (R)		X			100.00	43	43	43	43	57	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	38	44	0
9	Lane MacDermid		X			100.00	50	84	36	50	75	33	43	33	35	33	33	50	47	39	36	0	34	43	0
10	Vladimir Zharkov		X	X		100.00	32	89	31	41	71	33	40	33	35	33	33	44	47	42	36	0	19	40	0
11	Daniel Audette (R)	X				100.00	37	37	37	37	51	37	37	37	37	37	37	37	37	32	30	0	37	39	0
12	Joe Piskula				X	100.00	50	35	67	61	69	54	33	33	35	33	33	64	47	41	38	0	38	51	0
13	Stu Bickel			X	X	100.00	65	50	30	60	70	38	33	36	35	39	33	59	47	43	38	0	55	50	0
14	Ahtti Oksanen (R)				X	100.00	45	45	45	45	69	45	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	37	46	0
15	Andrew Nielsen (R)				X	100.00	43	43	43	43	69	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	37	44	0
16	Sergey Zborovskiy (R)				X	100.00	43	43	43	43	65	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	37	44	0
17	Brandon Hickey (R)				X	100.00	43	43	43	43	54	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	33	43	0
18	Colby Cohen				X	100.00	51	93	27	32	66	33	42	33	35	33	33	33	47	35	32	0	26	39	0
19	Gustav Forsling (R)				X	100.00	37	37	37	37	53	37	37	37	37	37	37	37	37	32	30	0	26	39	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	47	48	53	51	65	44	39	39	43	40	38	49	45	36	33	0	37	45

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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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	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Yann Danis	100.00	45	45	45	64	45	45	45	45	45	65	70	44	40	0	14	48	0
2	Leland Irving	100.00	52	44	45	64	48	43	45	43	41	39	38	37	34	0	26	45	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	49	45	45	64	47	44	45	44	43	52	54	41	37	0	20	47

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Keith McCambridge	54	69	74	49	71	69	64	CAN	42	2	500,000$

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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	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	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	John McCarthy	Marlies (Tor)	LW	82	30	38	68	-8	14	0	57	167	225	0	13.33%	45	1718	20.96	10	6	16	52	293	0	0	0	4	251	1	2	68.46%	149	0	0	0.79	2	6	0	0	0	4	5	1
2	Ryan Donato	Marlies (Tor)	C	82	23	30	53	-47	77	15	149	184	188	0	12.23%	14	1468	17.91	8	16	24	40	252	0	0	0	2	105	0	3	50.25%	1578	0	0	0.72	0	2	1	0	2	2	3	4
3	Erik Foley	Marlies (Tor)	LW	79	17	25	42	-53	65	5	110	110	175	0	9.71%	9	1341	16.99	4	10	14	31	157	1	0	1	3	111	1	1	48.98%	147	0	0	0.63	1	1	0	0	1	1	0	3
4	John McFarland	Marlies (Tor)	LW/RW	82	11	31	42	-13	39	5	75	108	158	0	6.96%	9	1549	18.89	2	9	11	33	292	0	0	0	2	98	1	0	37.69%	199	0	0	0.54	1	5	0	0	1	1	0	3
5	Joe Piskula	Marlies (Tor)	D	82	11	29	40	-40	41	5	79	88	111	0	9.91%	134	1771	21.61	5	12	17	59	300	0	1	1	1	296	1	0	0.00%	0	0	0	0.45	0	1	0	0	1	2	2	3
6	Ahtti Oksanen	Marlies (Tor)	D	82	9	29	38	-13	97	25	115	68	86	0	10.47%	100	1600	19.51	7	7	14	50	267	0	0	0	0	270	0	0	100.00%	1	0	0	0.47	0	1	0	1	3	1	1	2
7	Brent Gates Jr.	Marlies (Tor)	C	79	25	11	36	-53	36	0	63	148	163	0	15.34%	5	1246	15.78	4	1	5	13	87	0	0	0	1	84	2	1	46.53%	1225	0	0	0.58	0	1	0	0	0	1	1	3
8	Andrew Nielsen	Marlies (Tor)	D	82	9	23	32	-10	74	0	129	61	60	0	15.00%	78	1588	19.38	5	6	11	31	266	0	0	0	0	261	1	0	0.00%	0	0	1	0.40	0	0	0	0	0	1	2	1
9	Marek Hrivik	Marlies (Tor)	C/LW/RW	41	12	17	29	-18	8	0	17	143	95	0	12.63%	21	897	21.90	3	7	10	19	132	0	2	2	3	160	0	0	62.50%	944	0	0	0.65	4	7	0	0	0	2	2	1
10	Brandon Hickey	Marlies (Tor)	D	82	6	21	27	-49	97	5	118	53	56	0	10.71%	91	1255	15.31	1	0	1	13	39	0	1	1	0	134	0	0	100.00%	1	0	0	0.43	0	0	0	0	0	0	0	0
11	Tim Sestito	Marlies (Tor)	C/LW	41	8	17	25	1	51	5	97	86	99	0	8.08%	18	770	18.78	1	5	6	19	133	2	0	2	8	150	1	0	52.94%	170	0	1	0.65	1	7	0	1	0	2	2	0
12	Sergey Zborovskiy	Marlies (Tor)	D	82	6	18	24	-49	74	0	131	60	50	0	12.00%	90	1237	15.09	0	3	3	12	82	0	0	0	1	58	0	0	100.00%	3	0	0	0.39	0	1	0	0	0	0	1	1
13	Cole Schneider	Marlies (Tor)	LW/RW	46	8	14	22	-8	12	0	20	85	88	0	9.09%	11	787	17.13	5	6	11	23	144	0	0	0	0	99	1	0	45.00%	120	0	0	0.56	0	1	0	0	0	0	1	1
14	Stu Bickel	Marlies (Tor)	RW/D	41	3	15	18	-20	91	25	138	31	35	0	8.57%	47	803	19.59	2	7	9	21	136	0	0	0	0	127	1	1	0.00%	0	0	0	0.45	5	6	0	1	4	0	0	0
15	Lane MacDermid	Marlies (Tor)	LW	82	4	9	13	-57	67	15	95	60	89	0	4.49%	13	1079	13.16	0	1	1	4	48	0	0	0	4	106	0	0	49.51%	103	0	0	0.24	1	1	1	2	0	0	0	1
16	Colby Cohen	Marlies (Tor)	D	73	1	5	6	-44	138	20	156	11	16	0	6.25%	18	959	13.15	0	1	1	1	47	0	0	0	0	62	0	0	30.38%	79	0	0	0.13	0	0	1	1	2	0	1	0
17	Daniel Audette	Marlies (Tor)	C	79	1	4	5	-37	26	0	56	49	38	0	2.63%	6	958	12.14	0	1	1	11	140	0	0	0	0	21	0	0	40.18%	331	0	0	0.10	0	0	0	0	0	0	0	0
18	Vladimir Zharkov	Marlies (Tor)	LW/RW	34	2	3	5	-26	29	5	18	12	13	0	15.38%	5	453	13.32	0	0	0	1	17	0	0	0	0	1	0	0	50.00%	24	0	0	0.22	0	0	1	0	0	0	0	0
19	Gustav Forsling	Marlies (Tor)	D	23	0	0	0	-10	10	0	10	5	2	0	0.00%	12	249	10.83	0	0	0	0	12	0	0	0	0	32	0	0	0.00%	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			1274	186	339	525	-554	1046	130	1633	1529	1747	0	10.65%	726	21737	17.06	57	98	155	433	2854	3	4	7	29	2435	10	8	50.67%	5074	0	2	0.48	15	40	4	6	14	17	21	24

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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.
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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	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Yann Danis	Marlies (Tor)	53	15	34	1	0.862	4.58	2661	0	203	1469	0	1	1	0.741	27	53	0	2	0	1
2	Leland Irving	Marlies (Tor)	45	6	23	2	0.862	4.75	1995	0	158	1147	0	2	0	0.647	17	29	81	1	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne		98	21	57	3	0.862	4.65	4657	0	361	2616	0	3	1	0.705	44	82	81	3	0	1

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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	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Salaire Année 4	Link
Ahtti Oksanen	Marlies (Tor)	D	22	1993-03-10	Yes	207 Lbs	6 ft3	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	825,000$	825,000$	825,000$	825,000$	Lien
Andrew Nielsen	Marlies (Tor)	D	18	1996-11-13	Yes	207 Lbs	6 ft3	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	925,000$	925,000$	925,000$	Lien
Brandon Hickey	Marlies (Tor)	D	19	1996-04-13	Yes	177 Lbs	6 ft1	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$	Lien
Brent Gates Jr.	Marlies (Tor)	C	18	1997-08-12	Yes	196 Lbs	6 ft1	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$	Lien
Colby Cohen	Marlies (Tor)	D	26	1989-04-25	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	450,000$	450,000$	450,000$		Lien
Cole Schneider	Marlies (Tor)	LW/RW	25	1990-08-26	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$	Lien
Daniel Audette	Marlies (Tor)	C	19	1996-05-06	Yes	175 Lbs	5 ft8	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	640,000$	640,000$	640,000$	640,000$	Lien
Erik Foley	Marlies (Tor)	LW	18	1997-06-30	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$	Lien
Gustav Forsling	Marlies (Tor)	D	19	1996-06-12	Yes	176 Lbs	5 ft11	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	525,000$	525,000$	525,000$	525,000$	Lien
Joe Piskula	Marlies (Tor)	D	31	1984-07-05	No	208 Lbs	6 ft3	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	500,000$			Lien
John McCarthy	Marlies (Tor)	LW	29	1986-08-09	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	450,000$	450,000$	450,000$		Lien
John McFarland	Marlies (Tor)	LW/RW	23	1992-04-02	Yes	211 Lbs	6 ft0	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	851,000$	851,000$	851,000$	851,000$	Lien
Lane MacDermid	Marlies (Tor)	LW	26	1989-08-25	No	215 Lbs	6 ft3	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	500,000$	500,000$	500,000$	Lien
Leland Irving	Marlies (Tor)	G	27	1988-04-11	No	177 Lbs	6 ft0	Yes	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	500,000$	500,000$		Lien
Marek Hrivik	Marlies (Tor)	C/LW/RW	24	1991-08-28	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	575,000$	575,000$	575,000$	575,000$	Lien
Ryan Donato	Marlies (Tor)	C	19	1996-04-09	Yes	174 Lbs	6 ft0	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	825,000$	825,000$	825,000$	825,000$	Lien
Sergey Zborovskiy	Marlies (Tor)	D	18	1997-02-21	Yes	198 Lbs	6 ft3	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$	Lien
Stu Bickel	Marlies (Tor)	RW/D	29	1986-10-02	No	210 Lbs	6 ft4	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	700,000$			Lien
Tim Sestito	Marlies (Tor)	C/LW	31	1984-08-28	No	195 Lbs	5 ft11	Yes	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	500,000$			Lien
Vladimir Zharkov	Marlies (Tor)	LW/RW	27	1988-01-10	No	205 Lbs	6 ft1	Yes	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	500,000$			Lien
Yann Danis	Marlies (Tor)	G	34	1981-06-21	No	180 Lbs	5 ft11	Yes	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	500,000$	500,000$		Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
21	23.90	195 Lbs	6 ft1	3.43	631,714$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tim Sestito	Marek Hrivik	Cole Schneider	40	1	2	2
2	John McCarthy	Ryan Donato	John McFarland	30	1	2	2
3	Erik Foley	Brent Gates Jr.	Lane MacDermid	20	1	2	2
4	Lane MacDermid	Daniel Audette	Marek Hrivik	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joe Piskula	Stu Bickel	40	1	2	2
2	Ahtti Oksanen	Andrew Nielsen	30	1	2	2
3	Sergey Zborovskiy	Brandon Hickey	20	1	2	2
4	Gustav Forsling	Colby Cohen	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tim Sestito	Marek Hrivik	Cole Schneider	60	1	2	2
2	John McCarthy	Ryan Donato	John McFarland	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joe Piskula	Stu Bickel	60	1	2	2
2	Ahtti Oksanen	Andrew Nielsen	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Marek Hrivik	Tim Sestito	60	1	2	2
2	Cole Schneider	John McCarthy	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joe Piskula	Stu Bickel	60	1	2	2
2	Ahtti Oksanen	Andrew Nielsen	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Marek Hrivik	60	1	2	2	Joe Piskula	Stu Bickel	60	1	2	2
2	Tim Sestito	40	1	2	2	Ahtti Oksanen	Andrew Nielsen	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Marek Hrivik	Tim Sestito	60	1	2	2
2	Cole Schneider	John McCarthy	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joe Piskula	Stu Bickel	60	1	2	2
2	Ahtti Oksanen	Andrew Nielsen	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Tim Sestito	Marek Hrivik	Cole Schneider	Joe Piskula	Stu Bickel

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Tim Sestito	Marek Hrivik	Cole Schneider	Joe Piskula	Stu Bickel

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Brent Gates Jr., Erik Foley, Daniel Audette	Brent Gates Jr., Erik Foley	Daniel Audette

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Sergey Zborovskiy, Brandon Hickey, Gustav Forsling	Sergey Zborovskiy	Brandon Hickey, Gustav Forsling

Tirs de Pénalité
Marek Hrivik, Tim Sestito, Stu Bickel, Cole Schneider, John McCarthy

Gardien
#1 : Yann Danis, #2 : Leland Irving

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

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

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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
Admirals	2	0	2	0	0	0	0	0	3	13	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	0	0.000	3	5	8	0	0	93	70	59	18	36	673	689	694	67	105	31	28	48	4	0	0.00%	13	3	76.92%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Falcons	3	0	2	0	0	0	1	0	4	9	-5	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	0	2	0	0	0	0	0	1	7	-6	2	0.333	4	5	9	0	0	93	70	59	18	57	673	689	694	67	90	32	51	68	11	1	9.09%	23	2	91.30%	1	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Bruins	4	1	2	0	0	0	0	1	10	13	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	2	0	1	0	0	0	0	1	4	6	-2	3	0.375	10	18	28	1	0	93	70	59	18	91	673	689	694	67	130	42	37	75	15	3	20.00%	14	1	92.86%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Crunch	5	1	3	0	0	0	1	0	16	23	-7	2	1	1	0	0	0	0	0	8	10	-2	3	0	2	0	0	0	1	0	8	13	-5	4	0.400	16	27	43	0	0	93	70	59	18	134	673	689	694	67	156	43	43	97	29	4	13.79%	18	6	66.67%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Heat	2	0	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	7	12	19	0	0	93	70	59	18	64	673	689	694	67	66	22	12	31	6	1	16.67%	5	3	40.00%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Phantoms	3	0	3	0	0	0	0	0	5	19	-14	2	0	2	0	0	0	0	0	4	11	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	8	-7	0	0.000	5	8	13	0	0	93	70	59	18	76	673	689	694	67	108	30	36	70	20	2	10.00%	17	6	64.71%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Baby Hawks	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	0.500	6	11	17	0	0	93	70	59	18	53	673	689	694	67	53	23	18	40	14	2	14.29%	9	3	66.67%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Monsters	2	0	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0.000	7	11	18	0	0	93	70	59	18	46	673	689	694	67	76	24	36	37	9	3	33.33%	17	5	70.59%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Jayhawks	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0.000	6	9	15	0	0	93	70	59	18	40	673	689	694	67	56	27	29	57	7	2	28.57%	11	3	72.73%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Cougars	4	0	3	0	0	0	0	1	7	23	-16	2	0	1	0	0	0	0	1	5	13	-8	2	0	2	0	0	0	0	0	2	10	-8	1	0.125	7	13	20	0	0	93	70	59	18	75	673	689	694	67	104	35	48	81	16	1	6.25%	23	4	82.61%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Oil Kings	2	1	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	2	0.500	4	7	11	0	0	93	70	59	18	64	673	689	694	67	52	17	14	40	14	0	0.00%	7	1	85.71%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Sound Tigers	3	0	3	0	0	0	0	0	6	13	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	5	10	-5	0	0.000	6	11	17	0	0	93	70	59	18	62	673	689	694	67	91	22	42	63	10	1	10.00%	15	3	80.00%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Monarchs	2	0	2	0	0	0	0	0	4	10	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	4	8	12	0	0	93	70	59	18	39	673	689	694	67	90	26	32	50	5	2	40.00%	16	3	81.25%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Minnesota	2	1	1	0	0	0	0	0	11	11	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	0.500	11	19	30	0	0	93	70	59	18	74	673	689	694	67	87	15	31	48	2	0	0.00%	14	2	85.71%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Spiders	3	0	3	0	0	0	0	0	7	21	-14	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	6	15	-9	0	0.000	7	13	20	0	0	93	70	59	18	59	673	689	694	67	112	32	35	64	16	5	31.25%	15	3	80.00%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Senators	4	1	2	0	0	0	1	0	16	18	-2	2	0	1	0	0	0	1	0	7	9	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	4	0.500	16	27	43	0	0	93	70	59	18	109	673	689	694	67	160	53	66	71	19	5	26.32%	22	9	59.09%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Manchots	3	1	1	0	0	0	1	0	12	10	2	2	1	0	0	0	0	1	0	9	5	4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	4	0.667	12	19	31	0	0	93	70	59	18	82	673	689	694	67	76	20	29	63	21	3	14.29%	12	3	75.00%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Wolf Pack	3	1	0	0	0	0	2	0	16	13	3	2	1	0	0	0	0	1	0	10	8	2	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	6	1.000	16	27	43	0	0	93	70	59	18	125	673	689	694	67	127	34	49	71	15	6	40.00%	17	5	70.59%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Sharks	2	0	2	0	0	0	0	0	2	8	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	2	4	6	0	0	93	70	59	18	47	673	689	694	67	46	12	19	44	10	0	0.00%	7	2	71.43%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Chiefs	2	0	2	0	0	0	0	0	3	10	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	3	6	9	0	0	93	70	59	18	24	673	689	694	67	67	17	56	54	10	0	0.00%	16	5	68.75%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Thunder	4	0	4	0	0	0	0	0	7	21	-14	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	3	12	-9	0	0.000	7	10	17	0	0	93	70	59	18	91	673	689	694	67	124	41	38	80	21	2	9.52%	14	4	71.43%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Comets	2	0	0	0	1	0	0	1	6	6	0	1	0	0	0	1	0	0	0	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	3	0.750	6	12	18	0	0	93	70	59	18	67	673	689	694	67	56	13	18	36	8	2	25.00%	9	2	77.78%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Cabaret Lady Mary Ann	5	0	4	0	0	0	1	0	18	26	-8	3	0	2	0	0	0	1	0	13	15	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	2	0.200	18	33	51	0	0	93	70	59	18	163	673	689	694	67	239	64	67	127	26	4	15.38%	26	3	88.46%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
IceCaps	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	5	9	14	0	0	93	70	59	18	32	673	689	694	67	68	21	18	37	4	1	25.00%	9	4	55.56%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Chill	2	0	2	0	0	0	0	0	3	8	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	3	6	9	0	0	93	70	59	18	31	673	689	694	67	66	16	28	45	6	1	16.67%	14	1	92.86%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Rocket	4	1	2	0	0	0	0	1	12	20	-8	2	0	1	0	0	0	0	1	7	15	-8	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	3	0.375	12	23	35	0	0	93	70	59	18	119	673	689	694	67	142	27	68	73	23	3	13.04%	19	6	68.42%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Bears	3	2	1	0	0	0	0	0	12	11	1	2	2	0	0	0	0	0	0	10	7	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	4	0.667	12	19	31	0	0	93	70	59	18	74	673	689	694	67	96	30	60	48	12	2	16.67%	17	3	82.35%	2	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Caroline	3	0	3	0	0	0	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	4	7	11	0	0	93	70	59	18	64	673	689	694	67	114	40	42	83	13	2	15.38%	21	5	76.19%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Las Vegas	2	2	0	0	0	0	0	0	11	8	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	4	1.000	11	16	27	0	0	93	70	59	18	78	673	689	694	67	59	14	24	39	18	6	33.33%	11	2	81.82%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Vs Division	14	2	7	0	1	0	1	2	49	66	-17	7	1	3	0	1	0	0	1	24	38	-14	7	1	4	0	0	0	1	1	25	28	-3	10	0.357	49	81	130	0	0	93	70	59	18	347	673	689	694	67	466	141	212	312	64	14	21.88%	87	24	72.41%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Vs Conference	39	7	26	0	1	0	2	3	118	180	-62	19	4	11	0	1	0	1	2	65	96	-31	20	3	15	0	0	0	1	1	53	84	-31	23	0.295	118	206	324	0	0	93	70	59	18	1065	673	689	694	67	1327	381	506	843	195	30	15.38%	206	50	75.73%	0	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Since Last GM Reset	82	13	57	0	1	0	7	4	230	378	-148	41	9	24	0	1	0	5	2	127	187	-60	41	4	33	0	0	0	2	2	103	191	-88	46	0.280	230	395	625	1	0	93	70	59	18	2076	673	689	694	67	2816	823	1074	1740	384	64	16.67%	431	102	76.33%	3	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Total	82	13	57	0	1	0	7	4	230	378	-148	41	9	24	0	1	0	5	2	127	187	-60	41	4	33	0	0	0	2	2	103	191	-88	46	0.280	230	395	625	1	0	93	70	59	18	2076	673	689	694	67	2816	823	1074	1740	384	64	16.67%	431	102	76.33%	3	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535

			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
82	46	SOW2	230	395	625	2076	2816	823	1074	1740	1	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	13	57	1	0	7	4	230	378

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	9	24	1	0	5	2	127	187

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	4	33	0	0	2	2	103	191

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
2	4	0	0	4	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
384	64	16.67%	431	102	76.33%	3

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
673	689	694	67	93	70	59	18

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
1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%

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
1834	1195	2042	657	1097	535

Derniers Match Joués

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
1 - 2016-10-12	1	Marlies	5	Senators	2	W			Sommaire du Match
4 - 2016-10-15	18	Bruins	4	Marlies	2	L			Sommaire du Match
8 - 2016-10-19	50	Marlies	3	IceCaps	4	L			Sommaire du Match
9 - 2016-10-20	57	Marlies	5	Minnesota	6	L			Sommaire du Match
11 - 2016-10-22	69	Marlies	2	Baby Hawks	1	W			Sommaire du Match
14 - 2016-10-25	87	Thunder	5	Marlies	3	L			Sommaire du Match
16 - 2016-10-27	101	Cabaret Lady Mary Ann	5	Marlies	4	L			Sommaire du Match
18 - 2016-10-29	122	Marlies	3	Rocket	4	L			Sommaire du Match
19 - 2016-10-30	126	Marlies	1	Sound Tigers	3	L			Sommaire du Match
21 - 2016-11-01	142	Oil Kings	2	Marlies	3	W			Sommaire du Match
23 - 2016-11-03	149	Marlies	3	Crunch	4	L			Sommaire du Match
25 - 2016-11-05	163	Comets	1	Marlies	2	W	X		Sommaire du Match
28 - 2016-11-08	188	Monarchs	4	Marlies	2	L			Sommaire du Match
31 - 2016-11-11	207	Phantoms	6	Marlies	1	L			Sommaire du Match
32 - 2016-11-12	221	Marlies	3	Manchots	5	L			Sommaire du Match
35 - 2016-11-15	239	Las Vegas	3	Marlies	5	W			Sommaire du Match
37 - 2016-11-17	245	Cabaret Lady Mary Ann	6	Marlies	4	L			Sommaire du Match
39 - 2016-11-19	269	Marlies	2	Rocket	1	W			Sommaire du Match
42 - 2016-11-22	286	Caroline	3	Marlies	1	L			Sommaire du Match
43 - 2016-11-23	289	Marlies	3	Spiders	7	L			Sommaire du Match
46 - 2016-11-26	313	Bears	4	Marlies	5	W			Sommaire du Match
49 - 2016-11-29	338	Marlies	1	Oil Kings	4	L			Sommaire du Match
50 - 2016-11-30	344	Marlies	3	Heat	6	L			Sommaire du Match
53 - 2016-12-03	362	Marlies	4	Comets	5	L	X	X	Sommaire du Match
57 - 2016-12-07	391	Minnesota	5	Marlies	6	W			Sommaire du Match
60 - 2016-12-10	419	Marlies	2	Bruins	3	L			Sommaire du Match
61 - 2016-12-11	425	Monsters	5	Marlies	3	L			Sommaire du Match
63 - 2016-12-13	431	Sharks	4	Marlies	1	L			Sommaire du Match
65 - 2016-12-15	447	Chill	4	Marlies	1	L			Sommaire du Match
67 - 2016-12-17	462	Manchots	3	Marlies	6	W			Sommaire du Match
69 - 2016-12-19	478	Admirals	5	Marlies	1	L			Sommaire du Match
72 - 2016-12-22	503	Marlies	4	Monsters	5	L			Sommaire du Match
73 - 2016-12-23	507	Marlies	2	Chill	4	L			Sommaire du Match
78 - 2016-12-28	527	Marlies	2	Cabaret Lady Mary Ann	4	L			Sommaire du Match
79 - 2016-12-29	535	Marlies	2	Thunder	5	L			Sommaire du Match
82 - 2017-01-01	559	Cougars	5	Marlies	4	L	X	X	Sommaire du Match
84 - 2017-01-03	566	Marlies	2	Bears	4	L			Sommaire du Match
87 - 2017-01-06	586	Marlies	3	Spiders	8	L			Sommaire du Match
88 - 2017-01-07	591	Rocket	6	Marlies	5	L	X	X	Sommaire du Match
94 - 2017-01-13	633	Marlies	6	Wolf Pack	5	W	X	X	Sommaire du Match
95 - 2017-01-14	643	Marlies	4	Senators	7	L			Sommaire du Match
98 - 2017-01-17	665	Crunch	3	Marlies	5	W			Sommaire du Match
100 - 2017-01-19	679	Wolf Pack	4	Marlies	5	W	X	X	Sommaire du Match
102 - 2017-01-21	692	Senators	3	Marlies	4	W	X	X	Sommaire du Match
104 - 2017-01-23	713	Heat	6	Marlies	4	L			Sommaire du Match
106 - 2017-01-25	724	Marlies	1	Cougars	4	L			Sommaire du Match
107 - 2017-01-26	728	Marlies	1	Phantoms	8	L			Sommaire du Match
112 - 2017-01-31	741	Marlies	4	Jayhawks	5	L			Sommaire du Match
114 - 2017-02-02	761	Marlies	1	Chiefs	2	L			Sommaire du Match
116 - 2017-02-04	774	Marlies	2	Bruins	3	L	X	X	Sommaire du Match
118 - 2017-02-06	789	Marlies	4	Sound Tigers	7	L			Sommaire du Match
119 - 2017-02-07	794	Jayhawks	4	Marlies	2	L			Sommaire du Match
121 - 2017-02-09	812	Chiefs	8	Marlies	2	L			Sommaire du Match
123 - 2017-02-11	821	Crunch	7	Marlies	3	L			Sommaire du Match
126 - 2017-02-14	838	Sound Tigers	3	Marlies	1	L			Sommaire du Match
127 - 2017-02-15	843	Marlies	1	Falcons	3	L			Sommaire du Match
130 - 2017-02-18	860	Senators	6	Marlies	3	L			Sommaire du Match
131 - 2017-02-19	872	Marlies	1	Caroline	3	L			Sommaire du Match
133 - 2017-02-21	885	IceCaps	7	Marlies	2	L			Sommaire du Match
135 - 2017-02-23	894	Wolf Pack	4	Marlies	5	W			Sommaire du Match
137 - 2017-02-25	908	Rocket	9	Marlies	2	L			Sommaire du Match
140 - 2017-02-28	924	Marlies	1	Sharks	4	L			Sommaire du Match
142 - 2017-03-02	944	Marlies	2	Monarchs	6	L			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
143 - 2017-03-03	947	Marlies	2	Admirals	8	L			Sommaire du Match
147 - 2017-03-07	975	Cougars	8	Marlies	1	L			Sommaire du Match
149 - 2017-03-09	992	Phantoms	5	Marlies	3	L			Sommaire du Match
151 - 2017-03-11	1006	Marlies	2	Caroline	3	L			Sommaire du Match
154 - 2017-03-14	1025	Marlies	3	Cabaret Lady Mary Ann	7	L			Sommaire du Match
156 - 2017-03-16	1045	Marlies	1	Thunder	7	L			Sommaire du Match
158 - 2017-03-18	1055	Baby Hawks	6	Marlies	4	L			Sommaire du Match
160 - 2017-03-20	1070	Bruins	3	Marlies	4	W			Sommaire du Match
162 - 2017-03-22	1088	Marlies	0	Falcons	4	L			Sommaire du Match
163 - 2017-03-23	1091	Spiders	6	Marlies	1	L			Sommaire du Match
165 - 2017-03-25	1106	Marlies	2	Crunch	7	L			Sommaire du Match
168 - 2017-03-28	1131	Cabaret Lady Mary Ann	4	Marlies	5	W	X	X	Sommaire du Match
170 - 2017-03-30	1142	Marlies	6	Las Vegas	5	W			Sommaire du Match
172 - 2017-04-01	1159	Marlies	1	Cougars	6	L			Sommaire du Match
174 - 2017-04-03	1176	Marlies	3	Crunch	2	W	X	X	Sommaire du Match
175 - 2017-04-04	1190	Bears	3	Marlies	5	W			Sommaire du Match
177 - 2017-04-06	1201	Thunder	4	Marlies	1	L			Sommaire du Match
179 - 2017-04-08	1211	Manchots	2	Marlies	3	W	X	X	Sommaire du Match
180 - 2017-04-09	1222	Falcons	2	Marlies	3	W	X	X	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	59641	29994
Assistance PCT	72.73%	73.16%

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	2186 - 72.87%	61,886$	2,537,345$	3000	100

Dépenses
Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,326,600$	1,326,600$	0$

Dépenses Annuelles à Ce Jour	Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour
1,875,286$	7,329$	1,372,456$

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	10,092$	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
Saison Régulière
2016	82	13	57	0	1	0	7	4	230	378	-148	41	9	24	0	1	0	5	2	127	187	-60	41	4	33	0	0	0	2	2	103	191	-88	26	230	395	625	1	0	93	70	59	18	2076	673	689	694	67	2816	823	1074	1740	384	64	16.67%	431	102	76.33%	3	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535
Total Saison Régulière	82	13	57	0	1	0	7	4	230	378	-148	41	9	24	0	1	0	5	2	127	187	-60	41	4	33	0	0	0	2	2	103	191	-88	26	230	395	625	1	0	93	70	59	18	2076	673	689	694	67	2816	823	1074	1740	384	64	16.67%	431	102	76.33%	3	1257	2362	53.22%	1424	2705	52.64%	764	1446	52.84%	1834	1195	2042	657	1097	535