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Centre de jeu
	Comets 42-31-9, 93pts	4	FINAL	5	Admirals 31-44-7, 69pts

Team Stats
W1	Streak	W2
22-15-4	Home Record	17-21-3
20-16-5	Away Record	14-23-4
6-2-2	Last 10 Games	4-6-0
3.62	Buts par match	3.20
3.45	Buts contre par match	3.89
18.46%	Pourcentage en avantage numérique	20.88%
78.81%	Pourcentage en désavantage numérique	77.49%

Comets
42-31-9, 93pts

FINAL

Jayhawks
42-35-5, 89pts

Team Stats
W1	Streak	L2
22-15-4	Home Record	18-20-3
20-16-5	Away Record	24-15-2
6-2-2	Last 10 Games	3-6-1
3.62	Buts par match	3.44
3.45	Buts contre par match	3.44
18.46%	Pourcentage en avantage numérique	23.29%
78.81%	Pourcentage en désavantage numérique	77.72%

Meneurs d'équipe
	Buts Joe Snively 34	Passes Greg McKegg 50

	Points Greg McKegg 81	Plus/Moins Brad Malone 23

	Victoires Lukas Dostal 15	Pourcentage d’arrêts Matej Tomek 0.923

Statistiques d’équipe
Buts pour 297 3.62 GFG	Tirs pour 3212 39.17 Avg	Pourcentage en avantage numérique 18.5% 48 GF	Début de zone offensive 39.5%
Buts contre 283 3.45 GAA	Tirs contre 3058 37.29 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 78.8%% 57 GA	Début de la zone défensive 40.6%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Samuel Gendron-Mallet
	Division	Nord
	Conférence	Ouest
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,871
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	25
	Équipe Mineure	19
	Limite contact	44 / 50
	Espoirs	11

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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	Brad Malone	X	X			100.00	93	47	91	68	79	51	69	60	56	61	64	74	25	65	65	0	50	63	0	32	2	600,000$
2	Greg McKegg	X	X	X		100.00	77	44	95	71	70	58	56	58	55	57	57	77	25	65	65	0	50	61	0	29	1	900,000$
3	Sheldon Rempal		X	X		100.00	65	60	76	62	60	68	68	71	50	66	72	62	68	45	45	0	50	61	0	26	1	700,000$
4	Joe Snively		X			100.00	59	40	94	67	64	59	54	59	25	70	75	65	25	45	45	0	50	60	0	25	3	900,000$
5	Brett Ritchie			X		100.00	84	59	80	77	83	55	63	60	31	52	58	58	25	67	67	0	50	60	0	28	2	850,000$
6	Aleksi Heponiemi		X	X		100.00	65	57	85	72	57	63	64	62	50	63	56	59	53	45	45	0	50	58	0	22	2	925,001$
7	Givani Smith		X	X		100.00	84	99	42	71	81	51	69	56	44	57	59	61	25	55	55	0	50	58	0	23	2	750,000$
8	Filip Hallander (R)	X	X			100.00	77	72	88	69	72	58	59	57	71	51	59	64	56	44	44	0	50	57	0	21	3	764,167$
9	Semyon Der-Arguchintsev (R)	X				100.00	69	60	89	68	60	54	52	62	78	59	61	61	58	44	44	0	50	57	0	21	3	766,667$
10	Aidan Dudas (R)	X				100.00	67	57	91	65	57	63	66	55	69	50	56	58	53	44	44	0	50	55	0	21	3	786,667$
11	Maksim Sushko			X		100.00	75	71	85	65	71	54	55	53	50	45	56	62	53	44	44	0	50	54	0	22	2	775,002$
12	Andre Lee (R)	X	X			100.00	78	79	75	66	79	37	35	49	61	48	44	62	42	44	44	0	50	52	0	21	2	900,000$
13	Bulat Shafigullin (R)	X				100.00	47	42	78	66	61	62	88	40	49	31	40	43	44	54	54	0	50	48	0	21	3	700,000$
14	Kyle Capobianco				X	100.00	75	43	76	73	72	69	61	65	25	52	48	70	25	52	52	0	50	62	0	24	4	1,100,000$
15	Max Gildon				X	100.00	78	73	91	70	73	50	51	47	25	38	41	62	39	44	44	0	50	55	0	22	2	700,000$
16	Markus Phillips				X	100.00	76	73	83	66	73	55	58	45	25	36	39	60	37	44	44	0	50	55	0	22	2	796,667$
17	Case McCarthy (R)				X	100.00	49	45	99	63	71	50	66	37	25	35	33	45	35	54	54	0	50	50	0	20	4	650,000$
18	Stanislav Demin (R)				X	100.00	54	53	70	61	71	43	57	33	25	29	30	49	33	50	50	0	50	48	0	21	3	700,000$
Rayé
1	Mathias Laferriere (R)	X		X		100.00	77	69	96	69	69	51	52	48	60	45	46	62	44	44	44	0	50	53	0	21	2	700,000$
2	Ivan Lodnia (R)			X		100.00	75	67	94	61	67	46	46	49	50	45	48	61	46	44	44	0	50	51	0	22	2	747,500$
3	Malte Stromwall		X	X		100.00	37	45	45	45	54	34	34	37	45	36	36	45	41	32	30	0	50	39	0	27	1	900,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	70	60	82	66	69	54	58	53	46	49	51	60	41	49	49	0	50	55

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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Troy Grosenick	100.00	65	42	53	70	70	67	72	74	75	74	30	44	44	0	50	64	0	32	2	1,100,000$
2	Lukas Dostal (R)	100.00	59	52	65	67	63	62	55	63	62	61	30	44	44	0	50	58	0	21	3	822,500$
Rayé
1	Matthew Villalta (R)	100.00	50	40	50	70	53	50	50	55	52	52	30	44	44	0	50	51	0	22	1	778,333$
2	Matej Tomek (R)	100.00	36	43	40	66	35	34	35	33	33	33	32	32	28	0	50	38	0	24	1	650,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	53	44	52	68	55	53	53	56	56	55	31	41	40	0	50	53

Nom de l’entraîneur	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
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Greg McKegg	Comets (Van)	C/LW/RW	82	31	50	81	15	12	0	71	205	358	103	261	8.66%	45	1748	21.33	4	12	16	65	210	1	0	1	10	243	5	1	49.11%	672	0	0	0.93	1	8	0	0	0	3	9	4
2	Joe Snively	Comets (Van)	LW	82	34	42	76	5	4	0	19	135	343	116	262	9.91%	32	1536	18.74	6	11	17	80	211	1	0	1	4	129	3	3	35.00%	140	0	0	0.99	1	3	0	0	0	2	8	3
3	Sheldon Rempal	Comets (Van)	LW/RW	82	33	41	74	11	26	10	59	142	373	109	281	8.85%	13	1655	20.19	6	9	15	72	215	0	0	0	12	166	3	2	45.38%	390	1	3	0.89	3	7	1	0	1	6	7	2
4	Brad Malone	Comets (Van)	C/LW	59	26	43	69	23	38	0	187	189	231	76	206	11.26%	29	1263	21.42	6	9	15	41	158	0	0	0	6	169	4	0	52.63%	1938	0	1	1.09	0	7	0	0	0	9	2	2
5	Filip Hallander	Comets (Van)	C/LW	82	30	34	64	4	50	20	126	194	248	61	168	12.10%	22	1378	16.81	8	5	13	44	209	0	0	0	0	9	3	2	57.42%	1785	0	0	0.93	0	1	3	0	1	8	2	2
6	Aleksi Heponiemi	Comets (Van)	LW/RW	82	17	38	55	7	4	0	30	118	204	55	135	8.33%	22	1166	14.23	3	5	8	10	56	0	1	1	1	51	1	1	47.62%	126	0	0	0.94	0	0	0	0	0	1	2	1
7	Timothy Liljegren	Vancouver	D	60	10	44	54	1	42	0	104	120	129	39	88	7.75%	98	1471	24.52	6	8	14	67	151	0	0	0	1	162	2	1	0.00%	0	0	0	0.73	0	0	0	0	0	0	4	2
8	Brett Ritchie	Comets (Van)	RW	82	15	38	53	-11	38	0	193	105	259	57	207	5.79%	11	1449	17.68	3	11	14	42	214	0	0	0	0	37	2	1	39.80%	98	1	0	0.73	1	2	0	0	0	3	0	1
9	Kyle Capobianco	Comets (Van)	D	80	9	42	51	5	52	0	176	93	141	49	102	6.38%	139	1922	24.03	2	8	10	53	208	0	1	1	2	203	1	0	0.00%	0	0	0	0.53	0	0	0	0	0	1	1	3
10	Semyon Der-Arguchintsev	Comets (Van)	C	82	24	25	49	7	6	0	10	174	200	57	154	12.00%	18	1050	12.82	0	1	1	1	10	1	1	2	6	55	4	2	53.88%	1236	0	0	0.93	0	1	0	0	0	2	1	3
11	Givani Smith	Comets (Van)	LW/RW	82	13	31	44	8	104	20	200	102	210	57	155	6.19%	17	1061	12.94	1	2	3	6	22	0	0	0	0	13	1	0	44.52%	146	0	0	0.83	0	0	2	1	1	2	1	2
12	Maksim Sushko	Comets (Van)	RW	82	11	18	29	2	10	0	22	62	124	35	102	8.87%	13	733	8.95	0	2	2	2	10	0	0	0	0	2	1	0	53.49%	43	0	0	0.79	0	0	0	0	0	0	0	1
13	Aidan Dudas	Comets (Van)	C	82	11	16	27	0	22	0	57	84	105	22	73	10.48%	40	896	10.93	0	0	0	1	4	0	0	0	3	46	2	0	54.62%	639	0	0	0.60	0	0	0	0	0	0	1	1
14	Max Gildon	Comets (Van)	D	82	6	19	25	7	65	15	134	45	66	26	52	9.09%	117	1702	20.76	2	2	4	21	194	0	1	1	1	189	1	0	0.00%	0	0	0	0.29	0	0	1	0	2	0	0	0
15	Markus Phillips	Comets (Van)	D	74	8	12	20	13	56	0	162	36	62	21	51	12.90%	103	1509	20.40	1	0	1	16	181	0	0	0	2	169	2	0	0.00%	0	0	0	0.26	0	0	0	0	0	1	0	0
16	Andre Lee	Comets (Van)	C/LW	78	7	11	18	-4	35	5	56	45	87	22	43	8.05%	6	599	7.69	0	0	0	0	2	0	0	0	0	2	1	0	60.42%	48	0	0	0.60	0	0	0	1	0	0	0	1
17	Stanislav Demin	Comets (Van)	D	82	3	11	14	7	68	0	166	13	26	3	14	11.54%	91	1310	15.98	0	0	0	3	32	0	0	0	0	80	1	1	0.00%	1	0	0	0.21	0	0	0	0	0	0	0	1
18	Case McCarthy	Comets (Van)	D	82	2	7	9	13	18	0	60	14	22	3	11	9.09%	66	1393	17.00	0	1	1	3	82	0	0	0	1	62	0	0	0.00%	0	0	0	0.13	0	0	0	0	0	0	0	1
19	Mathias Laferriere	Comets (Van)	C/RW	27	3	2	5	3	0	0	15	22	21	8	17	14.29%	5	199	7.40	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	1	0	30.43%	23	0	0	0.50	0	0	0	0	0	0	1	0
20	Bulat Shafigullin	Comets (Van)	C	8	0	1	1	-2	0	0	0	1	2	0	3	0.00%	1	47	5.94	0	0	0	0	4	0	0	0	0	2	0	0	50.00%	42	0	0	0.42	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1452	293	525	818	114	650	70	1847	1899	3211	919	2385	9.12%	888	24098	16.60	48	86	134	528	2184	3	4	7	49	1797	38	14	52.68%	7327	2	4	0.68	6	29	7	2	5	38	39	30

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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
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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 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	Lukas Dostal	Comets (Van)	37	15	15	6	0.904	3.50	2055	2	1	120	1250	2	0	0.933	15	34	22	1	0	2
2	Matthew Villalta	Comets (Van)	29	14	11	1	0.909	3.30	1636	0	0	90	987	0	1	0.600	5	26	32	1	2	2
3	Troy Grosenick	Comets (Van)	21	13	4	2	0.916	3.10	1182	4	2	61	729	0	0	0.667	9	21	0	1	1	0
4	Matej Tomek	Comets (Van)	3	0	1	0	0.923	4.20	100	2	0	7	91	0	0	0.00%	0	1	28	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			90	42	31	9	0.909	3.35	4974	8	3	278	3057	2	1		29	82	82	3	3	4

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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 joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Link
Aidan Dudas	Comets (Van)	C	21	2000-06-15	Yes	162 Lbs	5 ft8	No	No	No	3	Pro & Farm	786,667$	0$	0$	No	786,667$	786,667$		Lien
Aleksi Heponiemi	Comets (Van)	LW/RW	22	1999-01-08	No	155 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Pro & Farm	925,001$	0$	0$	No	925,001$			Lien
Andre Lee	Comets (Van)	C/LW	21	2000-07-26	Yes	205 Lbs	6 ft5	Yes	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$			Lien
Brad Malone (contrat à 1 volet)	Comets (Van)	C/LW	32	1989-05-19	No	217 Lbs	6 ft2	Yes	No	Yes	2	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$			Lien
Brett Ritchie (contrat à 1 volet)	Comets (Van)	RW	28	1993-06-30	No	220 Lbs	6 ft4	No	No	Yes	2	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No	850,000$			Lien
Bulat Shafigullin	Comets (Van)	C	21	1999-12-29	Yes	161 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	700,000$		Lien
Case McCarthy	Comets (Van)	D	20	2001-01-09	Yes	198 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	650,000$	650,000$	Lien
Filip Hallander	Comets (Van)	C/LW	21	2000-06-29	Yes	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	764,167$	0$	0$	No	764,167$	764,167$		Lien
Givani Smith	Comets (Van)	LW/RW	23	1998-02-27	No	210 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$			Lien
Greg McKegg (contrat à 1 volet)	Comets (Van)	C/LW/RW	29	1992-06-17	No	192 Lbs	6 ft0	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No				Lien
Ivan Lodnia	Comets (Van)	RW	22	1999-08-31	Yes	187 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	747,500$	0$	0$	No	747,500$			Lien
Joe Snively	Comets (Van)	LW	25	1996-01-01	No	181 Lbs	5 ft9	Yes	No	Yes	3	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$		Lien
Kyle Capobianco	Comets (Van)	D	24	1997-08-13	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	Yes	4	Pro & Farm	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	1,100,000$	1,100,000$	Lien
Lukas Dostal	Comets (Van)	G	21	2000-06-22	Yes	174 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	822,500$	0$	0$	No	822,500$	822,500$		Lien
Maksim Sushko	Comets (Van)	RW	22	1999-02-10	No	198 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	775,002$	0$	0$	No	775,002$			Lien
Malte Stromwall (contrat à 1 volet)	Comets (Van)	LW/RW	27	1994-08-24	No	180 Lbs	5 ft10	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No				Lien
Markus Phillips	Comets (Van)	D	22	1999-03-21	No	202 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	796,667$	0$	0$	No	796,667$			Lien
Matej Tomek	Comets (Van)	G	24	1997-05-24	Yes	180 Lbs	6 ft3	Yes	No	Yes	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No				Lien
Mathias Laferriere	Comets (Van)	C/RW	21	2000-06-27	Yes	181 Lbs	6 ft2	Yes	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$			Lien
Matthew Villalta	Comets (Van)	G	22	1999-06-03	Yes	165 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	778,333$	0$	0$	No				Lien
Max Gildon	Comets (Van)	D	22	1999-05-17	No	194 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$			Lien
Semyon Der-Arguchintsev	Comets (Van)	C	21	2000-09-15	Yes	165 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	766,667$	0$	0$	No	766,667$	766,667$		Lien
Sheldon Rempal (contrat à 1 volet)	Comets (Van)	LW/RW	26	1995-08-07	No	165 Lbs	5 ft10	No	No	Yes	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No				Lien
Stanislav Demin	Comets (Van)	D	21	2000-04-04	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	700,000$		Lien
Troy Grosenick (contrat à 1 volet)	Comets (Van)	G	32	1989-08-27	No	185 Lbs	6 ft1	Yes	No	Yes	2	Pro & Farm	1,100,000$	200,000$	0$	No	1,100,000$			Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
25	23.60	186 Lbs	6 ft1	2.24	798,500$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Greg McKegg	Brad Malone	Sheldon Rempal	40	1	2	2
2	Joe Snively	Filip Hallander	Brett Ritchie	30	1	2	2
3	Givani Smith	Semyon Der-Arguchintsev	Aleksi Heponiemi	20	1	2	2
4	Andre Lee	Aidan Dudas	Maksim Sushko	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Kyle Capobianco	Max Gildon	40	1	2	2
2	Markus Phillips	Case McCarthy	30	1	2	2
3	Stanislav Demin	Aidan Dudas	20	1	2	2
4	Kyle Capobianco	Max Gildon	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Greg McKegg	Brad Malone	Sheldon Rempal	60	1	2	2
2	Joe Snively	Filip Hallander	Brett Ritchie	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Kyle Capobianco	Max Gildon	60	1	2	2
2	Markus Phillips	Case McCarthy	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Brad Malone	Greg McKegg	60	1	2	2
2	Sheldon Rempal	Brett Ritchie	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Kyle Capobianco	Max Gildon	60	1	2	2
2	Markus Phillips	Case McCarthy	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brad Malone	60	1	2	2	Kyle Capobianco	Max Gildon	60	1	2	2
2	Greg McKegg	40	1	2	2	Markus Phillips	Case McCarthy	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Brad Malone	Greg McKegg	60	1	2	2
2	Sheldon Rempal	Brett Ritchie	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Kyle Capobianco	Max Gildon	60	1	2	2
2	Markus Phillips	Case McCarthy	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Greg McKegg	Brad Malone	Sheldon Rempal	Kyle Capobianco	Max Gildon

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Greg McKegg	Brad Malone	Sheldon Rempal	Kyle Capobianco	Max Gildon

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Bulat Shafigullin, Givani Smith, Aleksi Heponiemi	Bulat Shafigullin, Givani Smith	Aleksi Heponiemi

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Stanislav Demin, Markus Phillips, Case McCarthy	Stanislav Demin	Markus Phillips, Case McCarthy

Tirs de pénalité
Brad Malone, Greg McKegg, Sheldon Rempal, Brett Ritchie, Joe Snively

Gardien
#1 : Troy Grosenick, #2 : Lukas Dostal

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , , , , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Admirals	4	1	1	0	0	0	1	1	16	16	0	2	1	0	0	0	0	1	0	8	6	2	2	0	1	0	0	0	0	1	8	10	-2	5	0.625	16	29	45	0	0	116	92	82	9	153	1088	1049	1032	72	161	37	42	104	11	3	27.27%	15	5	66.67%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
2	Baby Hawks	3	1	1	0	0	0	0	1	7	8	-1	2	1	0	0	0	0	0	1	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	3	0.500	7	13	20	0	0	116	92	82	9	90	1088	1049	1032	72	110	29	30	74	3	0	0.00%	14	2	85.71%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
3	Bears	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	4	6	10	0	0	116	92	82	9	71	1088	1049	1032	72	62	25	7	40	8	1	12.50%	1	0	100.00%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
4	Bruins	2	1	0	0	0	0	1	0	11	7	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	4	1.000	11	17	28	0	0	116	92	82	9	94	1088	1049	1032	72	75	18	17	53	8	3	37.50%	6	4	33.33%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
5	Cabaret Lady Mary Ann	2	2	0	0	0	0	0	0	13	8	5	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	4	1.000	13	25	38	0	0	116	92	82	9	131	1088	1049	1032	72	80	25	16	53	2	0	0.00%	8	1	87.50%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
6	Caroline	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	5	9	14	0	0	116	92	82	9	71	1088	1049	1032	72	64	22	12	48	7	0	0.00%	6	2	66.67%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
7	Chiefs	3	3	0	0	0	0	0	0	12	9	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	2	0	0	0	0	0	0	8	6	2	6	1.000	12	20	32	0	0	116	92	82	9	112	1088	1049	1032	72	85	30	10	43	17	5	29.41%	5	0	100.00%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
8	Chill	3	2	1	0	0	0	0	0	13	7	6	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	4	0.667	13	25	38	0	1	116	92	82	9	135	1088	1049	1032	72	129	28	26	60	6	3	50.00%	12	1	91.67%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
9	Cougars	2	0	1	0	0	1	0	0	8	10	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.250	8	14	22	0	0	116	92	82	9	80	1088	1049	1032	72	79	24	37	47	8	1	12.50%	9	2	77.78%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
10	Crunch	2	0	2	0	0	0	0	0	3	9	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	3	5	8	1	0	116	92	82	9	72	1088	1049	1032	72	77	32	12	44	8	1	12.50%	5	1	80.00%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
11	Heat	4	0	2	0	1	1	0	0	12	14	-2	2	0	1	0	1	0	0	0	7	7	0	2	0	1	0	0	1	0	0	5	7	-2	3	0.375	12	21	33	0	0	116	92	82	9	140	1088	1049	1032	72	155	50	32	84	17	1	5.88%	15	0	100.00%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
12	Jayhawks	3	1	1	0	0	0	0	1	10	12	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	2	1	0	0	0	0	0	1	9	7	2	3	0.500	10	19	29	0	0	116	92	82	9	133	1088	1049	1032	72	111	37	14	73	4	0	0.00%	7	1	85.71%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
13	Las Vegas	3	1	1	0	1	0	0	0	12	10	2	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	4	0.667	12	22	34	0	1	116	92	82	9	110	1088	1049	1032	72	126	32	35	53	8	2	25.00%	15	4	73.33%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
14	Manchots	2	1	0	0	1	0	0	0	6	4	2	1	0	0	0	1	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	6	11	17	0	0	116	92	82	9	69	1088	1049	1032	72	57	22	18	42	4	0	0.00%	8	1	87.50%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
15	Marlies	2	2	0	0	0	0	0	0	14	2	12	1	1	0	0	0	0	0	0	6	0	6	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	4	1.000	14	26	40	0	1	116	92	82	9	82	1088	1049	1032	72	46	15	6	49	6	3	50.00%	3	0	100.00%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
16	Minnesota	3	2	0	0	0	0	0	1	13	8	5	2	1	0	0	0	0	0	1	10	6	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	5	0.833	13	26	39	0	0	116	92	82	9	136	1088	1049	1032	72	107	38	19	60	8	0	0.00%	5	3	40.00%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
17	Monarchs	4	3	1	0	0	0	0	0	15	12	3	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	6	0.750	15	26	41	0	0	116	92	82	9	193	1088	1049	1032	72	154	34	27	98	11	1	9.09%	10	3	70.00%	1	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
18	Monsters	2	1	1	0	0	0	0	0	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0.500	6	9	15	0	0	116	92	82	9	72	1088	1049	1032	72	72	22	15	53	3	0	0.00%	5	2	60.00%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
19	Monsters	3	3	0	0	0	0	0	0	17	7	10	2	2	0	0	0	0	0	0	14	5	9	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	6	1.000	17	29	46	0	0	116	92	82	9	121	1088	1049	1032	72	99	28	25	62	12	3	25.00%	9	3	66.67%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
20	Oceanics	3	2	0	0	0	1	0	0	14	12	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	1	0	0	0	1	0	0	10	10	0	5	0.833	14	25	39	0	0	116	92	82	9	132	1088	1049	1032	72	122	26	16	58	15	4	26.67%	7	3	57.14%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
21	Oil Kings	3	0	2	0	0	0	1	0	10	13	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0	1	0	0	0	1	0	7	8	-1	2	0.333	10	15	25	0	0	116	92	82	9	127	1088	1049	1032	72	105	33	36	62	10	2	20.00%	11	2	81.82%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
22	Phantoms	2	1	1	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.500	6	11	17	0	0	116	92	82	9	88	1088	1049	1032	72	65	12	10	45	8	1	12.50%	5	0	100.00%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
23	Rocket	2	1	1	0	0	0	0	0	10	10	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0.500	10	18	28	0	0	116	92	82	9	58	1088	1049	1032	72	90	26	25	56	5	1	20.00%	9	2	77.78%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
24	Seattle	4	1	2	0	0	1	0	0	11	16	-5	2	0	1	0	0	1	0	0	5	9	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	3	0.375	11	22	33	0	0	116	92	82	9	168	1088	1049	1032	72	165	35	24	91	19	6	31.58%	12	4	66.67%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
25	Senators	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	10	15	0	0	116	92	82	9	67	1088	1049	1032	72	57	21	18	43	6	1	16.67%	7	1	85.71%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
26	Sharks	4	2	1	0	0	0	1	0	14	14	0	2	1	0	0	0	0	1	0	9	7	2	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	6	0.750	14	23	37	0	0	116	92	82	9	146	1088	1049	1032	72	188	63	34	92	11	1	9.09%	17	2	88.24%	1	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
27	Sound Tigers	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	4	7	11	0	0	116	92	82	9	75	1088	1049	1032	72	70	27	16	47	10	1	10.00%	7	2	71.43%	1	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
28	Spiders	2	1	0	0	0	1	0	0	8	6	2	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	3	0.750	8	13	21	0	0	116	92	82	9	51	1088	1049	1032	72	72	19	14	52	7	3	42.86%	7	1	85.71%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
29	Stars	3	0	3	0	0	0	0	0	6	15	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	4	11	-7	0	0.000	6	11	17	0	0	116	92	82	9	103	1088	1049	1032	72	112	32	33	69	8	1	12.50%	13	2	84.62%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
30	Thunder	2	0	2	0	0	0	0	0	4	10	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	4	6	10	0	0	116	92	82	9	67	1088	1049	1032	72	85	28	14	56	7	0	0.00%	7	2	71.43%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
31	Wolf Pack	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	2	0.500	8	12	20	0	0	116	92	82	9	65	1088	1049	1032	72	78	19	18	51	3	0	0.00%	9	1	88.89%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
	Total	82	35	31	0	3	5	4	4	297	283	14	41	18	15	0	2	2	2	2	147	133	14	41	17	16	0	1	3	2	2	150	150	0	93	0.567	297	525	822	1	3	116	92	82	9	3212	1088	1049	1032	72	3058	889	658	1862	260	48	18.46%	269	57	78.81%	3	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
	_Since Last GM Reset	82	35	31	0	3	5	4	4	297	283	14	41	18	15	0	2	2	2	2	147	133	14	41	17	16	0	1	3	2	2	150	150	0	93	0.567	297	525	822	1	3	116	92	82	9	3212	1088	1049	1032	72	3058	889	658	1862	260	48	18.46%	269	57	78.81%	3	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
	_Vs Conference	42	16	17	0	2	3	1	3	149	156	-7	21	8	9	0	1	1	0	2	80	79	1	21	8	8	0	1	2	1	1	69	77	-8	44	0.524	149	269	418	1	1	116	92	82	9	1652	1088	1049	1032	72	1565	473	360	919	136	23	16.91%	143	29	79.72%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534
	_Vs Division	24	4	6	0	0	0	0	0	92	78	14	12	3	2	0	0	0	0	0	50	32	18	12	1	4	0	0	0	0	0	42	46	-4	8	0.167	92	168	260	0	1	116	92	82	9	962	1088	1049	1032	72	875	248	173	499	73	16	21.92%	72	15	79.17%	0	1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%	1956	1350	1946	610	1075	534

			Total pour les joueurs
Matchs joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs pour	Tirs contre	Tirs bloqués	Minutes de pénalités	Mises en échec	Buts en filet désert	Blanchissages
82	93	W1	297	525	822	3212	3058	889	658	1862	1	3

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	35	31	3	5	4	4	297	283

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	18	15	2	2	2	2	147	133

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	17	16	1	3	2	2	150	150

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	2	0	1	0	1

Tentatives en avantage numérique	Buts en avantage numérique	% en avantage numérique	Tentatives en désavantage numérique	Buts contre en désavantage numérique	% en désavantage numérique	Buts pour en désavantage numérique
260	48	18.46%	269	57	78.81%	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
1088	1049	1032	72	116	92	82	9

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
1546	2894	53.42%	1507	2978	50.60%	807	1455	55.46%

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
1956	1350	1946	610	1075	534

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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
6 - 2022-10-12	10	Comets	2	Oil Kings	4	AL			Sommaire du match
9 - 2022-10-15	26	Comets	5	Phantoms	2	AW			Sommaire du match
11 - 2022-10-17	43	Comets	2	Bears	3	AL			Sommaire du match
12 - 2022-10-18	50	Comets	1	Monsters	3	AL			Sommaire du match
14 - 2022-10-20	67	Comets	3	Minnesota	2	AW			Sommaire du match
16 - 2022-10-22	84	Crunch	5	Comets	1	BL			Sommaire du match
18 - 2022-10-24	97	Caroline	5	Comets	2	BL			Sommaire du match
21 - 2022-10-27	118	Comets	5	Seattle	3	AW			Sommaire du match
22 - 2022-10-28	125	Manchots	1	Comets	2	BW	X		Sommaire du match
26 - 2022-11-01	157	Spiders	4	Comets	3	BL	X		Sommaire du match
28 - 2022-11-03	171	Admirals	2	Comets	3	BW			Sommaire du match
30 - 2022-11-05	186	Chill	0	Comets	4	BW			Sommaire du match
33 - 2022-11-08	200	Comets	3	Senators	4	AL			Sommaire du match
34 - 2022-11-09	209	Comets	4	Rocket	6	AL			Sommaire du match
37 - 2022-11-12	230	Comets	8	Marlies	2	AW			Sommaire du match
38 - 2022-11-13	241	Comets	6	Bruins	5	AW	X	X	Sommaire du match
40 - 2022-11-15	252	Comets	2	Crunch	4	AL			Sommaire du match
43 - 2022-11-18	273	Monarchs	4	Comets	0	BL			Sommaire du match
46 - 2022-11-21	300	Las Vegas	6	Comets	2	BL			Sommaire du match
48 - 2022-11-23	317	Comets	3	Monsters	2	AW			Sommaire du match
51 - 2022-11-26	340	Comets	5	Las Vegas	4	AW	X		Sommaire du match
52 - 2022-11-27	344	Comets	4	Sharks	3	AW			Sommaire du match
54 - 2022-11-29	359	Bears	4	Comets	2	BL			Sommaire du match
56 - 2022-12-01	373	Cabaret Lady Mary Ann	4	Comets	7	BW			Sommaire du match
58 - 2022-12-03	388	Jayhawks	5	Comets	1	BL			Sommaire du match
60 - 2022-12-05	402	Rocket	4	Comets	6	BW			Sommaire du match
62 - 2022-12-07	418	Comets	1	Sharks	4	AL			Sommaire du match
65 - 2022-12-10	441	Minnesota	1	Comets	6	BW			Sommaire du match
69 - 2022-12-14	468	Comets	2	Heat	3	AL			Sommaire du match
72 - 2022-12-17	495	Oceanics	2	Comets	4	BW			Sommaire du match
74 - 2022-12-19	509	Chiefs	3	Comets	4	BW			Sommaire du match
77 - 2022-12-22	530	Seattle	3	Comets	0	BL			Sommaire du match
78 - 2022-12-23	542	Comets	5	Oil Kings	4	AW	X	X	Sommaire du match
82 - 2022-12-27	556	Sharks	3	Comets	4	BW	X	X	Sommaire du match
84 - 2022-12-29	570	Comets	6	Oceanics	5	AW			Sommaire du match
86 - 2022-12-31	587	Comets	3	Heat	4	AL	X		Sommaire du match
89 - 2023-01-03	607	Sound Tigers	4	Comets	1	BL			Sommaire du match
91 - 2023-01-05	619	Monsters	2	Comets	8	BW			Sommaire du match
94 - 2023-01-08	638	Comets	4	Oceanics	5	AL	X		Sommaire du match
96 - 2023-01-10	652	Comets	4	Manchots	3	AW			Sommaire du match
98 - 2023-01-12	667	Comets	2	Thunder	4	AL			Sommaire du match
100 - 2023-01-14	684	Comets	6	Cabaret Lady Mary Ann	4	AW			Sommaire du match
101 - 2023-01-15	692	Comets	3	Caroline	2	AW			Sommaire du match
104 - 2023-01-18	714	Thunder	6	Comets	2	BL			Sommaire du match
106 - 2023-01-20	731	Monsters	3	Comets	6	BW			Sommaire du match
107 - 2023-01-21	744	Oil Kings	5	Comets	3	BL			Sommaire du match
110 - 2023-01-24	765	Baby Hawks	2	Comets	1	BL	X	X	Sommaire du match
111 - 2023-01-25	770	Comets	1	Seattle	4	AL			Sommaire du match
113 - 2023-01-27	787	Monsters	2	Comets	5	BW			Sommaire du match
123 - 2023-02-06	810	Comets	5	Spiders	2	AW			Sommaire du match
125 - 2023-02-08	819	Comets	6	Wolf Pack	2	AW			Sommaire du match
126 - 2023-02-09	826	Comets	3	Sound Tigers	5	AL			Sommaire du match
128 - 2023-02-11	832	Comets	3	Cougars	4	AL	X		Sommaire du match
130 - 2023-02-13	853	Cougars	6	Comets	5	BL			Sommaire du match
132 - 2023-02-15	869	Wolf Pack	5	Comets	2	BL			Sommaire du match
135 - 2023-02-18	890	Phantoms	2	Comets	1	BL			Sommaire du match
138 - 2023-02-21	914	Comets	4	Chill	5	AL			Sommaire du match
140 - 2023-02-23	926	Comets	4	Chiefs	3	AW			Sommaire du match
142 - 2023-02-25	938	Bruins	2	Comets	5	BW			Sommaire du match
144 - 2023-02-27	955	Comets	2	Stars	5	AL			Sommaire du match
147 - 2023-03-02	981	Minnesota	5	Comets	4	BL	X	X	Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
149 - 2023-03-04	994	Marlies	0	Comets	6	BW			Sommaire du match
151 - 2023-03-06	1010	Chill	2	Comets	5	BW			Sommaire du match
153 - 2023-03-08	1024	Admirals	4	Comets	5	BW	X	X	Sommaire du match
156 - 2023-03-11	1050	Senators	1	Comets	2	BW			Sommaire du match
159 - 2023-03-14	1073	Stars	4	Comets	2	BL			Sommaire du match
161 - 2023-03-16	1088	Comets	3	Jayhawks	4	AL	X	X	Sommaire du match
163 - 2023-03-18	1104	Comets	5	Monarchs	3	AW			Sommaire du match
164 - 2023-03-19	1114	Comets	4	Admirals	5	AL			Sommaire du match
166 - 2023-03-21	1132	Las Vegas	0	Comets	5	BW			Sommaire du match
168 - 2023-03-23	1145	Sharks	4	Comets	5	BW			Sommaire du match
170 - 2023-03-25	1158	Comets	2	Stars	6	AL			Sommaire du match
171 - 2023-03-26	1168	Comets	1	Baby Hawks	3	AL			Sommaire du match
173 - 2023-03-28	1181	Comets	4	Chiefs	3	AW			Sommaire du match
176 - 2023-03-31	1202	Heat	5	Comets	4	BL			Sommaire du match
178 - 2023-04-02	1224	Monarchs	2	Comets	6	BW			Sommaire du match
180 - 2023-04-04	1238	Seattle	6	Comets	5	BL	X		Sommaire du match
182 - 2023-04-06	1254	Baby Hawks	3	Comets	5	BW			Sommaire du match
184 - 2023-04-08	1270	Heat	2	Comets	3	BW	X		Sommaire du match
186 - 2023-04-10	1284	Comets	4	Monarchs	3	AW			Sommaire du match
187 - 2023-04-11	1294	Comets	4	Admirals	5	AL	X	X	Sommaire du match
189 - 2023-04-13	1311	Comets	6	Jayhawks	3	AW			Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	50	20
Assistance	78,937	38,777
Assistance PCT	96.26%	94.58%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2871 - 95.70%	73,322$	3,006,215$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
1,542,809$	1,491,251$	1,491,251$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
7,849$	1,542,809$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	7,849$	0$

Comets Leaders statistiques (saison régulière)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Comets Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

Comets Statistiques de l'Équipe de Carrière

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	Total											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT

Comets Leaders statistiques (séries éliminatoires)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Comets Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

	Comets
	GP: 82 \| W: 42 \| L: 31 \| OTL: 9 \| P: 93 GF: 297 \| GA: 283 \| PP%: 18.46% \| PK%: 78.81% DG: Samuel Gendron-Mallet \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 55