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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 Backes	X		X		100.00	83	49	75	74	82	58	64	62	46	66	57	61	57	85	89	0	50	63	0	35	1	8,000,000$
2	Gemel Smith	X	X	X		100.00	69	65	79	72	68	68	76	67	68	57	65	67	65	56	56	0	50	62	0	25	1	1,200,000$
3	Nick Shore (R)	X				100.00	73	43	89	77	71	53	67	59	79	55	57	83	25	51	51	0	50	61	0	27	5	1,300,000$
4	Dylan Sikura	X	X	X		100.00	66	58	86	61	58	80	84	64	80	61	62	61	59	47	47	0	50	60	0	24	2	925,000$
5	Phillip Di Giuseppe		X	X		100.00	82	50	91	79	73	56	74	58	30	59	56	64	25	57	57	0	50	60	0	25	1	700,000$
6	Boris Katchouk		X			100.00	75	71	84	61	71	80	85	60	50	56	59	64	56	44	44	0	50	59	0	21	2	742,500$
7	Nathan Bastian			X		100.00	77	75	74	62	78	77	81	58	50	53	59	65	59	44	44	0	50	59	0	21	2	742,500$
8	Bob Carpenter (R)	X	X			100.00	76	72	84	66	72	53	52	57	71	56	53	63	50	44	44	0	50	56	0	23	1	600,000$
9	Ryan Gropp		X			100.00	79	71	93	68	72	68	70	50	50	49	49	64	46	44	44	0	50	56	0	23	1	825,000$
10	Shea Theodore				X	100.00	61	49	90	84	74	84	92	80	25	68	58	63	80	62	64	0	50	68	0	24	3	5,200,000$
11	Dakota Mermis				X	100.00	83	52	85	67	67	76	80	59	25	48	47	74	79	55	55	0	50	64	0	25	4	655,000$
12	Philippe Myers				X	100.00	81	50	84	80	76	69	82	59	31	53	47	66	25	53	53	0	50	64	0	22	3	700,000$
13	Josh Brown				X	100.00	81	72	79	62	87	63	75	56	25	45	46	63	25	57	57	0	50	61	0	25	1	800,000$
14	Jaycob Megna				X	100.00	81	74	84	60	86	71	80	51	27	39	42	71	39	52	52	0	50	61	0	26	3	969,006$
15	Jakub Zboril				X	100.00	76	72	80	66	75	70	75	49	25	43	40	64	39	48	48	0	50	59	0	22	1	895,000$
16	Evan McEneny				X	100.00	77	74	80	63	75	56	59	46	25	35	43	64	40	51	51	0	50	56	0	25	3	1,154,888$
Rayé
1	Antoine Morand (R)	X				100.00	71	66	83	67	66	70	75	50	63	49	47	59	45	44	44	0	50	55	0	20	4	778,334$
2	Ty Rattie			X		100.00	53	35	92	66	57	55	42	49	49	47	51	60	44	47	42	0	50	51	0	26	1	900,000$
3	Kirill Kaprizov (R)		X	X		100.00	32	37	37	37	56	31	31	32	37	32	32	37	34	32	30	0	50	35	0	22	1	525,000$
4	Jack Rathbone (R)				X	100.00	52	47	83	69	68	59	68	55	25	59	41	53	43	54	54	0	50	56	0	20	4	925,000$
5	Sean Day				X	100.00	82	84	77	53	84	51	53	48	25	39	41	64	39	44	44	0	50	55	0	21	2	742,500$
6	Igor Ozhiganov (R)				X	100.00	61	35	87	62	69	47	42	40	35	37	43	62	47	35	32	0	50	51	0	26	3	925,000$

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	71	59	82	66	72	63	69	55	43	50	50	63	46	50	50	0	50	58

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2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Dan Vladar	100.00	64	58	73	80	66	67	68	71	69	68	30	44	44	0	50	64	0
2	Alex Lyon	100.00	62	68	83	75	62	65	55	65	64	60	30	45	45	0	50	61	0
Rayé
1	Gilles Senn (R)	100.00	52	54	68	86	51	54	53	58	54	54	30	44	44	0	50	56	0
2	Kaden Fulcher (R)	100.00	43	45	45	66	43	43	43	43	43	62	42	35	32	0	50	46	0
3	Linus Soderstrom (R)	100.00	35	40	37	69	34	32	32	32	32	32	32	32	30	0	50	37	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	51	53	61	75	51	52	50	54	52	55	33	40	39	0	50	53

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

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Gemel Smith	Bears (Was)	C/LW/RW	82	87	34	121	35	76	10	250	254	714	209	511	12.18%	57	1692	20.64	18	11	29	127	243	1	45	15	4	48.37%	184	1	5	1.43	3	9	1	0	1	16	15	4
2	Philippe Myers	Bears (Was)	D	82	11	89	100	40	82	0	298	147	280	104	174	3.93%	200	1878	22.91	7	17	24	125	238	1	229	1	1	0.00%	0	0	0	1.06	0	0	0	0	0	2	11	8
3	Nick Shore	Bears (Was)	C	82	43	46	89	36	8	0	34	302	340	102	251	12.65%	25	1346	16.42	4	16	20	52	163	3	47	9	2	62.66%	2046	0	2	1.32	0	6	0	0	0	6	4	3
4	Phillip Di Giuseppe	Bears (Was)	LW/RW	82	25	41	66	35	42	0	81	123	268	68	174	9.33%	11	1294	15.79	5	4	9	36	163	0	0	5	0	40.38%	104	0	0	1.02	0	0	0	0	0	4	4	4
5	Dylan Sikura	Bears (Was)	C/LW/RW	82	22	38	60	20	10	0	34	177	237	66	170	9.28%	5	996	12.16	0	1	1	8	26	0	11	2	0	59.37%	1292	0	0	1.20	1	1	0	0	0	1	4	1
6	Dakota Mermis	Bears (Was)	D	81	14	45	59	30	54	0	127	89	162	51	98	8.64%	117	1515	18.71	4	10	14	66	174	4	179	1	0	0.00%	0	0	0	0.78	0	1	0	0	0	0	3	4
7	Boris Katchouk	Bears (Was)	LW	82	23	33	56	20	26	0	73	93	218	68	184	10.55%	23	983	12.00	0	0	0	1	3	2	44	3	1	44.74%	76	0	1	1.14	0	0	0	0	0	3	1	6
8	John Hayden	Washington	LW/RW	75	19	34	53	27	87	15	228	101	265	66	191	7.17%	13	1177	15.69	7	7	14	43	150	0	0	3	1	47.52%	101	0	0	0.90	1	3	2	0	1	0	2	6
9	Nathan Bastian	Bears (Was)	RW	82	15	32	47	20	72	10	119	87	208	62	138	7.21%	17	925	11.28	0	1	1	1	9	0	0	2	2	46.05%	76	0	0	1.02	0	0	1	0	1	3	1	1
10	Bob Carpenter	Bears (Was)	C/LW	82	21	10	31	13	18	0	82	96	166	45	119	12.65%	21	460	5.62	0	0	0	0	0	0	0	2	2	57.12%	548	0	1	1.35	0	0	0	0	0	1	0	4
11	Byron Froese	Washington	C/RW	24	10	18	28	7	21	5	84	32	147	35	92	6.80%	10	598	24.93	1	11	12	30	93	7	81	1	0	60.00%	50	0	1	0.94	0	3	0	1	0	2	3	0
12	Shea Theodore	Bears (Was)	D	23	9	19	28	8	10	0	23	37	68	32	57	13.24%	45	600	26.12	7	2	9	33	89	1	75	1	0	0.00%	0	0	0	0.93	0	0	0	0	0	2	1	1
13	Jakub Zboril	Bears (Was)	D	82	7	21	28	16	50	0	126	39	69	20	41	10.14%	77	1017	12.41	0	0	0	2	2	1	97	1	0	0.00%	0	0	0	0.55	0	0	0	0	0	1	0	0
14	Josh Brown	Bears (Was)	D	82	6	19	25	32	50	0	177	41	85	24	57	7.06%	97	1531	18.67	3	3	6	31	175	1	179	0	0	0.00%	0	0	0	0.33	0	0	0	0	0	1	1	1
15	Jaycob Megna	Bears (Was)	D	82	5	14	19	15	86	20	130	50	71	20	50	7.04%	60	945	11.53	0	0	0	7	18	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0.40	0	0	1	0	2	0	0	1
16	Filip Chytil	Washington	C/LW/RW	8	1	3	4	-2	0	0	2	34	28	8	24	3.57%	0	194	24.35	0	1	1	9	32	0	27	0	0	49.80%	249	0	0	0.41	0	1	0	0	0	0	0	0
17	Evan McEneny	Bears (Was)	D	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	10	3.66	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1116	318	496	814	352	692	60	1868	1702	3326	980	2331	9.56%	778	17172	15.39	56	84	140	571	1587	21	1020	46	13	58.48%	4726	1	10	0.95	5	24	5	1	5	42	50	44

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Dan Vladar	Bears (Was)	82	52	24	5	0.923	2.99	4857	10	3	242	3159	4	1	0.829	41	82	0	8	8	9
2	Alex Lyon	Bears (Was)	3	1	0	0	0.971	1.12	107	0	0	2	70	0	0	0.000	0	0	82	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			85	53	24	5	0.924	2.95	4965	10	3	244	3229	4	1	0.829	41	82	82	8	8	9

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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.
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	Salaire Année 5	Link
Alex Lyon	Bears (Was)	G	26	1992-12-08	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	874,125$	87,412$	0$	No	874,125$				Lien
Antoine Morand	Bears (Was)	C	20	1999-02-18	Yes	185 Lbs	5 ft10	No	No	No	4	Pro & Farm	778,334$	77,833$	0$	No	778,334$	778,334$	778,334$		Lien
Bob Carpenter	Bears (Was)	C/LW	23	1996-08-16	Yes	201 Lbs	5 ft11	Yes	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	60,000$	0$	No					Lien
Boris Katchouk	Bears (Was)	LW	21	1998-06-18	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	742,500$				Lien
Dakota Mermis	Bears (Was)	D	25	1994-01-05	No	188 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	655,000$	65,500$	0$	No	655,000$	655,000$	655,000$		Lien
Dan Vladar	Bears (Was)	G	22	1997-08-20	No	185 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No					Lien
David Backes	Bears (Was)	C/RW	35	1984-05-01	No	221 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	8,000,000$	800,000$	0$	No					Lien
Dylan Sikura	Bears (Was)	C/LW/RW	24	1995-06-01	No	158 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$				Lien
Evan McEneny	Bears (Was)	D	25	1994-05-22	No	203 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	1,154,888$	115,489$	0$	No	1,154,888$	1,154,888$			Lien
Gemel Smith	Bears (Was)	C/LW/RW	25	1994-04-16	No	190 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	1,200,000$	120,000$	0$	No					Lien
Gilles Senn	Bears (Was)	G	23	1996-03-01	Yes	203 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	817,500$	81,750$	0$	No	817,500$				Lien
Igor Ozhiganov	Bears (Was)	D	26	1992-10-13	Yes	210 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$			Lien
Jack Rathbone	Bears (Was)	D	20	1999-05-20	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$	925,000$		Lien
Jakub Zboril	Bears (Was)	D	22	1997-02-21	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	895,000$	89,500$	0$	No					Lien
Jaycob Megna	Bears (Was)	D	26	1992-12-10	No	225 Lbs	6 ft6	No	No	No	3	Pro & Farm	969,006$	96,901$	0$	No	969,006$	969,006$			Lien
Josh Brown	Bears (Was)	D	25	1994-01-21	No	225 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	80,000$	0$	No					Lien
Kaden Fulcher	Bears (Was)	G	21	1998-09-23	Yes	182 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	1,200,000$	120,000$	0$	No	1,200,000$				Lien
Kirill Kaprizov	Bears (Was)	LW/RW	22	1997-04-26	Yes	185 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	525,000$	52,500$	0$	No					Lien
Linus Soderstrom	Bears (Was)	G	23	1996-08-23	Yes	187 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No					Lien
Nathan Bastian	Bears (Was)	RW	21	1997-12-06	No	205 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	742,500$				Lien
Nick Shore	Bears (Was)	C	27	1992-09-26	Yes	194 Lbs	6 ft1	No	No	No	5	Pro & Farm	1,300,000$	130,000$	0$	No	1,300,000$	1,300,000$	1,300,000$	1,300,000$	Lien
Philippe Myers	Bears (Was)	D	22	1997-01-25	No	196 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$	700,000$			Lien
Phillip Di Giuseppe	Bears (Was)	LW/RW	25	1993-10-09	No	201 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No					Lien
Ryan Gropp	Bears (Was)	LW	23	1996-09-16	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No					Lien
Sean Day	Bears (Was)	D	21	1998-01-08	No	231 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	742,500$				Lien
Shea Theodore	Bears (Was)	D	24	1995-08-03	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	5,200,000$	520,000$	0$	No	5,200,000$	5,200,000$			Lien
Ty Rattie	Bears (Was)	RW	26	1993-02-05	No	183 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	90,000$	0$	No					Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
27	23.81	197 Lbs	6 ft2	2.11	1,275,791$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Gemel Smith			40	1	2	2
2		Nick Shore	Phillip Di Giuseppe	30	1	2	2
3	Boris Katchouk	Dylan Sikura	Nathan Bastian	20	1	2	2
4		Bob Carpenter		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Philippe Myers	40	1	2	2
2	Dakota Mermis	Josh Brown	30	1	2	2
3	Jaycob Megna	Jakub Zboril	20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Gemel Smith			60	1	2	2
2		Nick Shore	Phillip Di Giuseppe	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Philippe Myers	60	1	2	2
2	Dakota Mermis	Josh Brown	40	1	2	2

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

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Philippe Myers	60	1	2	2
2	Dakota Mermis	Josh Brown	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		Philippe Myers	60	1	2	2
2		40	1	2	2	Dakota Mermis	Josh Brown	40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Philippe Myers	60	1	2	2
2	Dakota Mermis	Josh Brown	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Gemel Smith				Philippe Myers

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Gemel Smith				Philippe Myers

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Dylan Sikura, Nathan Bastian, Boris Katchouk	Dylan Sikura, Nathan Bastian	Boris Katchouk

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Jaycob Megna, Jakub Zboril,	Jaycob Megna	Jakub Zboril,

Tirs de Pénalité
, , Gemel Smith, Nick Shore,

Gardien
#1 : Dan Vladar, #2 : Alex Lyon

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

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

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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.
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	2	0	1	0	0	0	1	0	5	5	0	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0.500	5	7	12	0	0	146	105	83	8	89	1259	1152	1201	65	78	25	11	50	3	0	0.00%	3	0	100.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
2	Baby Hawks	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.500	5	8	13	0	0	146	105	83	8	67	1259	1152	1201	65	64	15	10	51	8	1	12.50%	3	1	66.67%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
3	Bruins	3	0	1	0	0	0	1	1	11	12	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	2	0	1	0	0	0	0	1	5	7	-2	3	0.500	11	17	28	0	0	146	105	83	8	126	1259	1152	1201	65	130	45	24	70	10	1	10.00%	11	4	63.64%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
4	Cabaret Lady Mary Ann	3	3	0	0	0	0	0	0	22	10	12	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	2	2	0	0	0	0	0	0	15	7	8	6	1.000	22	38	60	0	0	146	105	83	8	237	1259	1152	1201	65	133	31	12	89	7	1	14.29%	6	3	50.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
5	Caroline	4	3	1	0	0	0	0	0	14	11	3	2	1	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	2	0	0	0	0	0	0	10	5	5	6	0.750	14	23	37	0	0	146	105	83	8	166	1259	1152	1201	65	165	41	36	94	9	0	0.00%	18	4	77.78%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
6	Chiefs	2	1	0	0	0	0	0	1	7	5	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	3	0.750	7	11	18	0	0	146	105	83	8	91	1259	1152	1201	65	75	22	10	48	9	3	33.33%	5	1	80.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
7	Chill	2	0	2	0	0	0	0	0	8	10	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	8	12	20	0	0	146	105	83	8	63	1259	1152	1201	65	105	26	20	49	8	2	25.00%	9	2	77.78%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
8	Comets	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	9	16	25	0	0	146	105	83	8	81	1259	1152	1201	65	69	16	18	51	8	3	37.50%	8	1	87.50%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
9	Cougars	3	1	1	0	0	0	0	1	11	13	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	9	10	-1	3	0.500	11	15	26	0	0	146	105	83	8	101	1259	1152	1201	65	129	44	26	76	10	5	50.00%	13	3	76.92%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
10	Crunch	3	3	0	0	0	0	0	0	12	5	7	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	6	1.000	12	20	32	0	0	146	105	83	8	173	1259	1152	1201	65	122	32	25	83	16	4	25.00%	8	2	75.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
11	Heat	2	2	0	0	0	0	0	0	12	5	7	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	4	1.000	12	23	35	0	0	146	105	83	8	98	1259	1152	1201	65	54	23	20	43	9	3	33.33%	8	2	75.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
12	Jayhawks	2	1	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0.500	9	18	27	0	0	146	105	83	8	76	1259	1152	1201	65	74	20	20	59	6	4	66.67%	9	2	77.78%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
13	Las Vegas	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	5	8	13	0	0	146	105	83	8	81	1259	1152	1201	65	79	34	18	62	7	3	42.86%	8	3	62.50%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
14	Manchots	4	3	0	0	0	0	1	0	18	12	6	2	1	0	0	0	0	1	0	7	5	2	2	2	0	0	0	0	0	0	11	7	4	8	1.000	18	29	47	0	0	146	105	83	8	178	1259	1152	1201	65	185	49	40	90	9	2	22.22%	20	1	95.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
15	Marlies	3	2	1	0	0	0	0	0	9	7	2	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	4	0.667	9	18	27	1	1	146	105	83	8	92	1259	1152	1201	65	103	36	42	59	14	1	7.14%	19	4	78.95%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
16	Minnesota	2	2	0	0	0	0	0	0	14	5	9	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	4	1.000	14	22	36	0	0	146	105	83	8	142	1259	1152	1201	65	98	22	17	46	3	1	33.33%	6	1	83.33%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
17	Monarchs	2	1	1	0	0	0	0	0	11	8	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.500	11	17	28	0	0	146	105	83	8	96	1259	1152	1201	65	111	27	14	69	8	4	50.00%	7	0	100.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
18	Monsters	4	1	2	0	1	0	0	0	11	14	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	2	8	-6	2	1	0	0	1	0	0	0	9	6	3	4	0.500	11	14	25	0	0	146	105	83	8	158	1259	1152	1201	65	134	46	38	92	11	1	9.09%	18	6	66.67%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
19	Monsters	2	1	1	0	0	0	0	0	9	4	5	1	1	0	0	0	0	0	0	7	1	6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0.500	9	16	25	0	0	146	105	83	8	92	1259	1152	1201	65	61	24	14	46	4	2	50.00%	6	0	100.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
20	Oceanics	2	0	1	0	0	0	0	1	7	10	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	5	6	-1	1	0.250	7	11	18	0	0	146	105	83	8	71	1259	1152	1201	65	112	25	18	55	3	1	33.33%	9	1	88.89%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
21	Oil Kings	2	2	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	4	1.000	6	8	14	0	1	146	105	83	8	74	1259	1152	1201	65	75	19	23	41	10	2	20.00%	9	0	100.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
22	Phantoms	4	1	2	0	0	0	0	1	14	15	-1	2	0	1	0	0	0	0	1	7	9	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	3	0.375	14	25	39	0	0	146	105	83	8	165	1259	1152	1201	65	146	38	26	79	15	4	26.67%	13	3	76.92%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
23	Rocket	3	2	1	0	0	0	0	0	15	9	6	2	1	1	0	0	0	0	0	8	6	2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	4	0.667	15	28	43	0	0	146	105	83	8	141	1259	1152	1201	65	141	27	30	81	13	2	15.38%	14	4	71.43%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
24	Senators	3	2	1	0	0	0	0	0	12	9	3	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	4	0.667	12	21	33	0	0	146	105	83	8	151	1259	1152	1201	65	136	41	28	59	13	2	15.38%	14	2	85.71%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
25	Sharks	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	4	1.000	9	17	26	0	1	146	105	83	8	74	1259	1152	1201	65	84	20	14	47	4	0	0.00%	7	0	100.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
26	Sound Tigers	4	4	0	0	0	0	0	0	17	9	8	2	2	0	0	0	0	0	0	8	5	3	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	8	1.000	17	27	44	0	0	146	105	83	8	170	1259	1152	1201	65	142	37	33	105	6	0	0.00%	11	3	72.73%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
27	Spiders	4	1	2	0	0	0	1	0	16	13	3	2	1	1	0	0	0	0	0	8	4	4	2	0	1	0	0	0	1	0	8	9	-1	4	0.500	16	25	41	0	0	146	105	83	8	152	1259	1152	1201	65	147	49	42	108	10	0	0.00%	16	1	93.75%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
28	Stars	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	6	11	17	0	0	146	105	83	8	78	1259	1152	1201	65	68	28	32	35	11	4	36.36%	6	3	50.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
29	Thunder	3	2	0	0	0	0	1	0	12	7	5	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	6	1.000	12	18	30	0	0	146	105	83	8	146	1259	1152	1201	65	82	29	22	57	3	0	0.00%	10	3	70.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
	Total	82	47	24	0	1	0	5	5	340	250	90	41	24	12	0	0	0	3	2	164	123	41	41	23	12	0	1	0	2	3	176	127	49	111	0.677	340	568	908	1	3	146	105	83	8	3637	1259	1152	1201	65	3230	917	724	1986	258	57	22.09%	312	67	78.53%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
30	Wolf Pack	4	4	0	0	0	0	0	0	24	12	12	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	8	1.000	24	45	69	0	0	146	105	83	8	208	1259	1152	1201	65	128	26	41	92	11	1	9.09%	18	7	61.11%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
	_Since Last GM Reset	82	47	24	0	1	0	5	5	340	250	90	41	24	12	0	0	0	3	2	164	123	41	41	23	12	0	1	0	2	3	176	127	49	111	0.677	340	568	908	1	3	146	105	83	8	3637	1259	1152	1201	65	3230	917	724	1986	258	57	22.09%	312	67	78.53%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514
	_Vs Conference	46	23	14	0	1	0	5	3	184	145	39	24	12	8	0	0	0	3	1	91	75	16	22	11	6	0	1	0	2	2	93	70	23	61	0.663	184	303	487	1	2	146	105	83	8	1939	1259	1152	1201	65	1823	519	413	1081	128	19	14.84%	185	37	80.00%	0	1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%	2005	1417	1936	585	1031	514

			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	111	W4	340	568	908	3637	3230	917	724	1986	1	3

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	47	24	1	0	5	5	340	250

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	24	12	0	0	3	2	164	123

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	23	12	1	0	2	3	176	127

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
9	1	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
258	57	22.09%	312	67	78.53%	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
1259	1152	1201	65	146	105	83	8

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
1675	3228	51.89%	1418	3180	44.59%	664	1415	46.93%

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
2005	1417	1936	585	1031	514

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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
1 - 2020-10-22	2	Bears	2	Chiefs	3	L	X	X	Sommaire du Match
3 - 2020-10-24	15	Bears	6	Sound Tigers	2	W			Sommaire du Match
4 - 2020-10-25	23	Caroline	4	Bears	1	L			Sommaire du Match
7 - 2020-10-28	39	Stars	5	Bears	3	L			Sommaire du Match
9 - 2020-10-30	52	Bears	2	Chill	3	L			Sommaire du Match
11 - 2020-11-01	70	Bears	3	Stars	4	L			Sommaire du Match
13 - 2020-11-03	83	Monsters	1	Bears	7	W			Sommaire du Match
15 - 2020-11-05	93	Marlies	4	Bears	2	L			Sommaire du Match
17 - 2020-11-07	109	Wolf Pack	2	Bears	6	W			Sommaire du Match
19 - 2020-11-09	126	Bears	3	Baby Hawks	4	L			Sommaire du Match
21 - 2020-11-11	142	Bears	7	Heat	3	W			Sommaire du Match
23 - 2020-11-13	154	Bears	2	Oil Kings	0	W			Sommaire du Match
24 - 2020-11-14	160	Bears	4	Comets	3	W			Sommaire du Match
28 - 2020-11-18	180	Bears	5	Marlies	3	W			Sommaire du Match
31 - 2020-11-21	198	Crunch	2	Bears	4	W			Sommaire du Match
33 - 2020-11-23	218	Heat	2	Bears	5	W			Sommaire du Match
37 - 2020-11-27	238	Bears	7	Cabaret Lady Mary Ann	5	W			Sommaire du Match
39 - 2020-11-29	258	Las Vegas	5	Bears	3	L			Sommaire du Match
41 - 2020-12-01	270	Jayhawks	4	Bears	7	W			Sommaire du Match
43 - 2020-12-03	283	Bears	3	Phantoms	4	L			Sommaire du Match
45 - 2020-12-05	296	Rocket	2	Bears	6	W			Sommaire du Match
46 - 2020-12-06	303	Bears	2	Bruins	3	L	X	X	Sommaire du Match
48 - 2020-12-08	316	Admirals	2	Bears	3	W	X	X	Sommaire du Match
50 - 2020-12-10	332	Bears	6	Wolf Pack	4	W			Sommaire du Match
53 - 2020-12-13	348	Comets	3	Bears	5	W			Sommaire du Match
57 - 2020-12-17	383	Cabaret Lady Mary Ann	3	Bears	7	W			Sommaire du Match
59 - 2020-12-19	398	Thunder	2	Bears	3	W			Sommaire du Match
60 - 2020-12-20	407	Bears	6	Cougars	5	W			Sommaire du Match
63 - 2020-12-23	433	Bears	5	Sharks	0	W			Sommaire du Match
64 - 2020-12-24	437	Bears	4	Monarchs	5	L			Sommaire du Match
66 - 2020-12-26	451	Bears	2	Admirals	3	L			Sommaire du Match
69 - 2020-12-29	469	Monsters	5	Bears	1	L			Sommaire du Match
71 - 2020-12-31	484	Bruins	5	Bears	6	W	X	X	Sommaire du Match
74 - 2021-01-03	509	Bears	4	Thunder	3	W	X	X	Sommaire du Match
76 - 2021-01-05	521	Bears	3	Monsters	1	W			Sommaire du Match
80 - 2021-01-09	549	Bears	3	Spiders	5	L			Sommaire du Match
81 - 2021-01-10	559	Thunder	2	Bears	5	W			Sommaire du Match
83 - 2021-01-12	571	Bears	3	Bruins	4	L			Sommaire du Match
87 - 2021-01-16	585	Monsters	3	Bears	1	L			Sommaire du Match
88 - 2021-01-17	598	Bears	4	Caroline	3	W			Sommaire du Match
91 - 2021-01-20	614	Sound Tigers	4	Bears	5	W			Sommaire du Match
94 - 2021-01-23	639	Bears	6	Caroline	2	W			Sommaire du Match
96 - 2021-01-25	653	Sharks	2	Bears	4	W			Sommaire du Match
98 - 2021-01-27	667	Senators	4	Bears	2	L			Sommaire du Match
99 - 2021-01-28	676	Bears	4	Phantoms	2	W			Sommaire du Match
102 - 2021-01-31	696	Spiders	1	Bears	6	W			Sommaire du Match
104 - 2021-02-02	712	Caroline	2	Bears	3	W			Sommaire du Match
107 - 2021-02-05	732	Spiders	3	Bears	2	L			Sommaire du Match
109 - 2021-02-07	743	Bears	3	Sound Tigers	2	W			Sommaire du Match
118 - 2021-02-16	768	Bears	7	Rocket	3	W			Sommaire du Match
120 - 2021-02-18	777	Chill	7	Bears	6	L			Sommaire du Match
122 - 2021-02-20	787	Bears	5	Senators	2	W			Sommaire du Match
124 - 2021-02-22	806	Manchots	1	Bears	2	W			Sommaire du Match
126 - 2021-02-24	817	Monarchs	3	Bears	7	W			Sommaire du Match
130 - 2021-02-28	850	Phantoms	6	Bears	5	L	X	X	Sommaire du Match
132 - 2021-03-02	862	Sound Tigers	1	Bears	3	W			Sommaire du Match
135 - 2021-03-05	888	Bears	2	Monsters	3	L			Sommaire du Match
137 - 2021-03-07	904	Bears	2	Jayhawks	3	L			Sommaire du Match
139 - 2021-03-09	918	Bears	2	Las Vegas	3	L			Sommaire du Match
142 - 2021-03-12	935	Rocket	4	Bears	2	L			Sommaire du Match
144 - 2021-03-14	948	Bears	5	Spiders	4	W	X	X	Sommaire du Match
145 - 2021-03-15	959	Manchots	4	Bears	5	W	X	X	Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
147 - 2021-03-17	973	Oceanics	4	Bears	2	L			Sommaire du Match
149 - 2021-03-19	992	Bears	5	Oceanics	6	L	X	X	Sommaire du Match
152 - 2021-03-22	1014	Bears	7	Minnesota	3	W			Sommaire du Match
155 - 2021-03-25	1029	Phantoms	3	Bears	2	L			Sommaire du Match
156 - 2021-03-26	1036	Bears	6	Wolf Pack	2	W			Sommaire du Match
158 - 2021-03-28	1050	Bears	6	Manchots	4	W			Sommaire du Match
160 - 2021-03-30	1066	Bears	4	Crunch	2	W			Sommaire du Match
163 - 2021-04-02	1087	Cougars	3	Bears	2	L	X	X	Sommaire du Match
165 - 2021-04-04	1103	Baby Hawks	1	Bears	2	W			Sommaire du Match
167 - 2021-04-06	1120	Oil Kings	3	Bears	4	W			Sommaire du Match
170 - 2021-04-09	1141	Bears	6	Monsters	5	W	X		Sommaire du Match
171 - 2021-04-10	1147	Senators	3	Bears	5	W			Sommaire du Match
173 - 2021-04-12	1164	Bears	5	Manchots	3	W			Sommaire du Match
175 - 2021-04-14	1181	Chiefs	2	Bears	5	W			Sommaire du Match
177 - 2021-04-16	1194	Wolf Pack	4	Bears	6	W			Sommaire du Match
179 - 2021-04-18	1210	Bears	3	Cougars	5	L			Sommaire du Match
181 - 2021-04-20	1224	Bears	4	Crunch	1	W			Sommaire du Match
182 - 2021-04-21	1231	Marlies	0	Bears	2	W			Sommaire du Match
184 - 2021-04-23	1248	Minnesota	2	Bears	7	W			Sommaire du Match
186 - 2021-04-25	1265	Bears	8	Cabaret Lady Mary Ann	2	W			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	40	20
Assistance	63,189	27,294
Assistance PCT	77.06%	66.57%

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	2207 - 73.56%	74,962$	3,073,440$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
3,588,702$	3,444,636$	3,444,636$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
18,520$	3,588,702$	27	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	18,520$	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