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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	Filip Chytil	0	X				100.00	60	35	75	68	82	82	88	67	68	67	66	60	67	53	51	84	80	69	0
2	Robert Thomas (R)	0	X				100.00	57	35	75	71	72	81	83	70	71	74	65	61	68	53	51	84	80	69	0
3	Tobias Rieder	0		X	X		100.00	67	35	75	65	70	80	80	64	54	67	60	69	62	65	55	57	80	68	0
4	Joel Eriksson Ek (R)	0	X				100.00	75	35	72	64	79	78	80	63	76	63	63	68	63	56	52	82	80	68	0
5	Denis Malgin	0	X				100.00	65	35	75	68	65	80	63	67	68	67	66	65	67	56	52	62	80	66	0
6	Lias Andersson	0	X				100.00	63	41	69	66	75	64	91	66	70	60	59	59	61	52	51	87	80	65	0
7	Jakob Forsbacka Karlsson	0	X				100.00	56	35	75	68	74	64	64	68	70	63	61	58	64	51	50	73	80	63	0
8	Dylan Sikura	0			X		100.00	52	35	73	69	66	61	66	68	50	67	63	57	65	52	50	48	80	62	0
9	Alexander Nylander	0		X	X		100.00	51	35	71	69	76	56	56	69	54	63	63	54	64	51	50	87	80	61	0
10	Curtis McKenzie	0		X			100.00	56	89	47	70	81	50	50	70	50	63	63	57	63	54	51	41	80	61	0
11	Janne Kuokkanen	0	X				100.00	51	35	70	68	76	54	53	68	50	62	62	53	62	50	50	74	86	60	0
12	Victor Ejdsell	0	X				100.00	64	89	67	68	92	50	50	68	50	58	58	50	58	50	50	43	97	60	0
13	Filip Hronek (R)	0				X	100.00	63	35	73	71	68	71	90	70	30	70	69	61	70	52	56	71	80	69	0
14	Gustav Forsling	0				X	100.00	64	35	75	63	72	77	61	63	30	60	60	70	67	55	51	58	81	64	0
15	Joakim Ryan	0				X	100.00	67	41	75	64	69	73	57	64	30	63	55	68	65	54	51	47	80	63	0
16	Oliver Kylington	0				X	100.00	55	35	75	67	71	65	69	67	30	61	59	59	68	52	50	68	80	62	0
17	Tyler Wotherspoon	0				X	100.00	57	89	66	64	82	49	50	64	30	47	42	50	52	51	50	66	80	55	0
Rayé
1	Carter Camper	0	X				100.00	50	89	67	70	65	50	50	70	70	62	62	50	62	50	50	34	38	58	0
2	Max Gortz (R)	0			X		100.00	49	35	79	68	77	47	43	57	30	54	50	51	53	60	50	71	31	56	0
3	Grayson Downing	0	X		X		100.00	50	89	69	56	73	47	50	56	70	52	52	50	52	50	50	37	27	54	0
4	Trevor Murphy	0				X	100.00	50	89	56	68	66	50	50	68	30	50	45	51	55	50	50	43	27	54	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	58	51	70	67	74	63	64	66	51	62	59	58	62	53	51	63	72	62

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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	Nick Ellis	100.00	65	62	77	73	67	74	68	66	66	66	63	50	58	43	80	60	0
2	Joni Ortio	100.00	57	62	71	69	67	67	63	64	65	62	55	62	62	63	80	58	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	61	62	74	71	67	71	66	65	66	64	59	56	60	53	80	59

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Willie Desjardins	75	76	76	79	81	81	48	CAN	62	3	150,000$

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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	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Filip Chytil	STOCKTON Flames (CGY)	C	63	45	56	101	91	18	0	67	109	348	87	229	12.93%	13	1377	21.87	3	6	9	25	148	0	0	7	147	2	1	64.20%	1377	2	1.47	0	4	0	0	0	5	5	5
2	Dylan Sikura	STOCKTON Flames (CGY)	RW	64	28	58	86	94	12	0	38	51	225	70	220	12.44%	9	1283	20.06	3	7	10	14	136	0	0	0	0	5	2	59.76%	82	0	1.34	0	0	0	0	0	2	7	2
3	Filip Hronek	STOCKTON Flames (CGY)	D	63	15	67	82	78	28	0	61	56	168	45	87	8.93%	52	1505	23.90	5	10	15	56	149	0	0	2	119	2	0	0.00%	0	0	1.09	0	0	0	0	0	1	6	3
4	Tobias Rieder	STOCKTON Flames (CGY)	LW/RW	53	31	49	80	90	45	5	107	74	287	65	219	10.80%	16	1391	26.25	3	3	6	20	116	0	0	8	84	4	1	56.20%	121	1	1.15	0	3	0	1	0	6	6	7
5	Robert Thomas	STOCKTON Flames (CGY)	C	49	33	46	79	70	14	0	58	111	278	78	200	11.87%	10	1180	24.10	2	6	8	20	101	0	0	5	83	4	1	65.99%	1082	4	1.34	1	2	0	0	0	11	1	3
6	Curtis McKenzie	STOCKTON Flames (CGY)	LW	64	26	44	70	72	45	5	94	49	224	56	177	11.61%	8	1111	17.36	3	2	5	15	83	0	0	1	52	2	1	49.33%	75	0	1.26	0	0	0	0	1	4	2	1
7	Joel Eriksson Ek	STOCKTON Flames (CGY)	C	64	40	30	70	65	30	0	122	87	282	69	177	14.18%	12	1032	16.13	2	4	6	13	59	0	0	2	29	8	0	73.00%	711	2	1.36	1	2	0	0	0	5	2	5
8	Joakim Ryan	STOCKTON Flames (CGY)	D	64	17	45	62	67	57	5	94	30	121	37	78	14.05%	41	1313	20.52	6	5	11	34	134	0	0	1	106	3	0	0.00%	0	0	0.94	0	0	0	0	1	1	4	1
9	Oliver Kylington	STOCKTON Flames (CGY)	D	64	7	54	61	86	24	0	44	40	85	22	74	8.24%	32	1197	18.70	1	3	4	23	72	0	0	0	83	2	0	0.00%	0	0	1.02	0	0	0	0	0	0	0	3
10	Gustav Forsling	STOCKTON Flames (CGY)	D	64	16	41	57	62	25	5	76	57	142	43	109	11.27%	61	1432	22.38	4	8	12	50	142	0	0	2	116	2	0	0.00%	0	0	0.80	0	0	1	0	0	1	1	4
11	Alexander Nylander	STOCKTON Flames (CGY)	LW/RW	64	20	32	52	53	10	0	31	44	192	61	151	10.42%	2	1192	18.63	1	3	4	19	134	0	0	0	18	1	0	60.56%	71	1	0.87	0	0	0	0	0	1	1	2
12	Denis Malgin	STOCKTON Flames (CGY)	C	64	23	26	49	41	19	5	65	92	259	76	190	8.88%	11	1001	15.65	0	2	2	12	26	0	0	2	54	2	0	65.31%	640	2	0.98	0	0	0	1	0	1	0	1
13	Lias Andersson	STOCKTON Flames (CGY)	C	64	20	20	40	40	9	5	32	26	136	30	95	14.71%	3	612	9.56	0	1	1	2	31	0	0	0	12	2	1	73.77%	122	1	1.31	0	0	0	1	0	0	2	0
14	Jakob Forsbacka Karlsson	STOCKTON Flames (CGY)	C	64	7	13	20	22	0	0	10	8	71	21	47	9.86%	0	308	4.82	1	2	3	3	9	0	0	0	0	1	0	77.27%	22	0	1.30	0	0	0	0	0	0	0	0
15	Tyler Wotherspoon	STOCKTON Flames (CGY)	D	41	1	13	14	46	47	15	29	5	19	6	11	5.26%	21	667	16.29	0	0	0	2	15	1	1	0	38	0	0	0.00%	0	0	0.42	0	0	1	0	2	0	0	0
16	Victor Ejdsell	STOCKTON Flames (CGY)	C	8	7	0	7	-2	4	0	19	8	32	6	26	21.87%	15	94	11.80	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	71.57%	102	1	1.48	0	0	0	0	0	0	0	0
17	Janne Kuokkanen	STOCKTON Flames (CGY)	C	35	3	3	6	-11	4	0	11	13	30	11	29	10.00%	25	163	4.68	0	1	1	0	5	0	0	1	19	0	0	58.27%	139	0	0.73	0	0	0	0	0	0	0	2
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				952	339	597	936	964	391	45	958	860	2899	783	2119	11.69%	331	16865	17.72	34	63	97	308	1366	1	1	31	964	40	7	65.87%	4544	14	1.11	2	11	2	3	4	38	37	39

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	S1	S2	S3
1	Nick Ellis	STOCKTON Flames (CGY)	64	44	14	6	0.906	1.69	3869	6	14	109	1159	2	2	0.667	12	64	1	1	0
2	Pavel Francouz	CALGARY Flames	51	38	12	1	0.910	1.67	3055	2	13	85	943	0	1	0.933	15	51	1	3	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			115	82	26	7	0.908	1.68	6925	8	27	194	2102	2	3	0.815	27	115	2	4	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.
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Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Link
Alexander Nylander	STOCKTON Flames (CGY)	LW/RW	21	1998-03-02	No	87 Kg	185 CM	No	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Carter Camper	STOCKTON Flames (CGY)	C	31	1988-07-06	No	80 Kg	175 CM	No	No	No	6	Sans Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Curtis McKenzie	STOCKTON Flames (CGY)	LW	28	1991-02-22	No	93 Kg	188 CM	No	No	No	6	Sans Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Denis Malgin	STOCKTON Flames (CGY)	C	22	1997-01-18	No	80 Kg	175 CM	No	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	1,200,000$	0$	0$	No	Lien
Dylan Sikura	STOCKTON Flames (CGY)	RW	24	1995-06-01	No	75 Kg	180 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Filip Chytil	STOCKTON Flames (CGY)	C	19	1999-09-05	No	95 Kg	188 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Filip Hronek	STOCKTON Flames (CGY)	D	21	1997-11-02	Yes	77 Kg	183 CM	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Grayson Downing	STOCKTON Flames (CGY)	C/RW	27	1992-04-18	No	89 Kg	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Gustav Forsling	STOCKTON Flames (CGY)	D	23	1996-06-12	No	85 Kg	183 CM	No	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	1,500,000$	0$	0$	No	Lien
Jakob Forsbacka Karlsson	STOCKTON Flames (CGY)	C	22	1996-10-31	No	84 Kg	185 CM	No	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Janne Kuokkanen	STOCKTON Flames (CGY)	C	21	1998-05-25	No	88 Kg	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Joakim Ryan	STOCKTON Flames (CGY)	D	26	1993-06-17	No	84 Kg	180 CM	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Joel Eriksson Ek	STOCKTON Flames (CGY)	C	22	1997-01-29	Yes	95 Kg	185 CM	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Joni Ortio	STOCKTON Flames (CGY)	G	28	1991-04-16	No	86 Kg	185 CM	No	No	No	6	Sans Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Lias Andersson	STOCKTON Flames (CGY)	C	20	1998-10-13	No	86 Kg	185 CM	No	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	Lien
Max Gortz	STOCKTON Flames (CGY)	RW	26	1993-01-28	Yes	95 Kg	188 CM	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Nick Ellis	STOCKTON Flames (CGY)	G	25	1994-01-18	No	82 Kg	185 CM	No	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Oliver Kylington	STOCKTON Flames (CGY)	D	22	1997-05-19	No	83 Kg	183 CM	No	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Robert Thomas	STOCKTON Flames (CGY)	C	20	1999-07-02	Yes	85 Kg	183 CM	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Tobias Rieder	STOCKTON Flames (CGY)	LW/RW	26	1993-01-10	No	85 Kg	180 CM	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	Lien
Trevor Murphy	STOCKTON Flames (CGY)	D	24	1995-07-17	No	82 Kg	178 CM	No	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien
Tyler Wotherspoon	STOCKTON Flames (CGY)	D	26	1993-03-12	No	94 Kg	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	Lien
Victor Ejdsell	STOCKTON Flames (CGY)	C	24	1995-06-06	No	97 Kg	196 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
23	23.83	86 Kg	183 CM	4.26	817,391$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tobias Rieder	Filip Chytil	Dylan Sikura	31	1	2	2
2	Curtis McKenzie	Robert Thomas	Alexander Nylander	26	1	2	2
3	Tobias Rieder	Joel Eriksson Ek	Dylan Sikura	23	1	2	2
4	Tobias Rieder	Denis Malgin	Dylan Sikura	20	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek	Gustav Forsling	31	1	2	2
2	Joakim Ryan	Oliver Kylington	26	1	2	2
3	Tyler Wotherspoon	Filip Hronek	23	1	2	2
4	Gustav Forsling	Joakim Ryan	20	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tobias Rieder	Filip Chytil	Dylan Sikura	55	1	2	2
2	Curtis McKenzie	Robert Thomas	Alexander Nylander	45	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek	Gustav Forsling	55	1	2	2
2	Joakim Ryan	Oliver Kylington	45	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Chytil	Tobias Rieder	55	1	2	2
2	Robert Thomas	Curtis McKenzie	45	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek	Gustav Forsling	55	1	2	2
2	Joakim Ryan	Oliver Kylington	45	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Chytil	55	1	2	2	Filip Hronek	Gustav Forsling	55	1	2	2
2	Robert Thomas	45	1	2	2	Joakim Ryan	Oliver Kylington	45	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Chytil	Tobias Rieder	55	1	2	2
2	Robert Thomas	Curtis McKenzie	45	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek	Gustav Forsling	55	1	2	2
2	Joakim Ryan	Oliver Kylington	45	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Tobias Rieder	Filip Chytil	Dylan Sikura	Filip Hronek	Gustav Forsling

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Tobias Rieder	Filip Chytil	Dylan Sikura	Filip Hronek	Gustav Forsling

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Denis Malgin, Lias Andersson, Jakob Forsbacka Karlsson	Denis Malgin, Lias Andersson	Denis Malgin

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Joakim Ryan, Oliver Kylington, Tyler Wotherspoon	Joakim Ryan	Joakim Ryan, Oliver Kylington

Tirs de Pénalité
Filip Chytil, Robert Thomas, Tobias Rieder, Joel Eriksson Ek, Denis Malgin

Gardien
#1 : Nick Ellis, #2 : Joni Ortio

Lignes d'Attaque Perso. en Prol.
Filip Chytil, Robert Thomas, Tobias Rieder, Joel Eriksson Ek, Denis Malgin, Lias Andersson, Lias Andersson, Jakob Forsbacka Karlsson, Dylan Sikura, Alexander Nylander, Curtis McKenzie

Lignes de Défense Perso. en Prol.
Filip Hronek, Gustav Forsling, Joakim Ryan, Oliver Kylington, Tyler Wotherspoon

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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

	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	BELLEVILLE Senators	4	3	1	0	0	0	0	0	15	7	8	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	2	1	1	0	0	0	0	0	6	5	1	6	0.750	15	28	43	0	0	178	109	73	4	236	1004	1022	1065	28	57	17	18	72	6	1	16.67%	9	3	66.67%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
2	BRIDGEPORT Sound Tigers	3	1	1	0	0	1	0	0	4	7	-3	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	3	0.500	4	8	12	0	0	178	109	73	4	91	1004	1022	1065	28	90	16	18	51	14	0	0.00%	6	0	100.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
3	BROOKLYN Wolfpack	2	2	0	0	0	0	0	0	20	1	19	1	1	0	0	0	0	0	0	9	1	8	1	1	0	0	0	0	0	0	11	0	11	4	1.000	20	38	58	0	1	178	109	73	4	142	1004	1022	1065	28	12	1	6	29	0	0	0.00%	3	0	100.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
4	CHICAGO Wolves	2	2	0	0	0	0	0	0	19	2	17	1	1	0	0	0	0	0	0	13	0	13	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	4	1.000	19	35	54	0	1	178	109	73	4	127	1004	1022	1065	28	19	6	2	25	4	1	25.00%	1	0	100.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
5	CLEVELAND Monsters	2	2	0	0	0	0	0	0	24	1	23	1	1	0	0	0	0	0	0	13	1	12	1	1	0	0	0	0	0	0	11	0	11	4	1.000	24	46	70	0	1	178	109	73	4	150	1004	1022	1065	28	18	5	2	24	2	1	50.00%	1	0	100.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
6	COLORADO Eagles	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	6	11	17	1	0	178	109	73	4	58	1004	1022	1065	28	49	17	39	41	16	2	12.50%	9	1	88.89%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
7	CORNWALL Aces	4	4	0	0	0	0	0	0	39	1	38	2	2	0	0	0	0	0	0	16	1	15	2	2	0	0	0	0	0	0	23	0	23	8	1.000	39	75	114	0	3	178	109	73	4	301	1004	1022	1065	28	14	5	4	47	1	0	0.00%	2	0	100.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
8	HERSEY Bears	2	1	0	0	0	1	0	0	5	5	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	3	0.750	5	9	14	0	0	178	109	73	4	44	1004	1022	1065	28	44	12	8	32	6	2	33.33%	4	1	75.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
9	HOLLYWOOD Oscar	3	3	0	0	0	0	0	0	36	3	33	1	1	0	0	0	0	0	0	13	1	12	2	2	0	0	0	0	0	0	23	2	21	6	1.000	36	69	105	0	0	178	109	73	4	215	1004	1022	1065	28	15	6	6	48	1	1	100.00%	3	0	100.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
10	IOWA Wild	4	1	1	0	0	0	1	1	11	17	-6	2	1	1	0	0	0	0	0	6	12	-6	2	0	0	0	0	0	1	1	5	5	0	5	0.625	11	16	27	0	0	178	109	73	4	152	1004	1022	1065	28	173	51	33	74	9	1	11.11%	13	2	84.62%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
11	LAVAL Rockets	2	0	1	0	1	0	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	1	0	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	3	5	8	0	1	178	109	73	4	49	1004	1022	1065	28	63	23	22	30	8	1	12.50%	11	2	81.82%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
12	LEHIGH VALLEY Phantoms	4	3	0	0	0	0	0	1	21	8	13	2	1	0	0	0	0	0	1	5	3	2	2	2	0	0	0	0	0	0	16	5	11	7	0.875	21	40	61	0	0	178	109	73	4	109	1004	1022	1065	28	78	30	20	70	17	3	17.65%	9	1	88.89%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
13	MANITOBA Moose	4	2	2	0	0	0	0	0	9	23	-14	2	1	1	0	0	0	0	0	5	10	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	4	13	-9	4	0.500	9	16	25	0	0	178	109	73	4	64	1004	1022	1065	28	188	59	14	42	14	4	28.57%	7	1	85.71%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
14	MILWAUKEE Admirals	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	10	16	0	0	178	109	73	4	43	1004	1022	1065	28	53	13	22	25	3	1	33.33%	10	1	90.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
15	MONT-LAURIER Sommet	3	1	2	0	0	0	0	0	7	5	2	2	1	1	0	0	0	0	0	6	3	3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	0.333	7	13	20	0	1	178	109	73	4	117	1004	1022	1065	28	45	19	14	45	13	3	23.08%	7	1	85.71%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
16	PROVIDENCE Bruins	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	4	7	11	1	0	178	109	73	4	55	1004	1022	1065	28	63	20	60	51	11	1	9.09%	11	2	81.82%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
17	PV Sharapovas	3	1	2	0	0	0	0	0	6	28	-22	1	0	1	0	0	0	0	0	2	11	-9	2	1	1	0	0	0	0	0	4	17	-13	2	0.333	6	9	15	0	0	178	109	73	4	36	1004	1022	1065	28	204	59	8	23	15	3	20.00%	4	1	75.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
18	ROCKFORD IceHogs	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0.500	5	7	12	0	0	178	109	73	4	57	1004	1022	1065	28	59	20	28	32	7	1	14.29%	12	2	83.33%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
19	SAN DIEGO Gulls	4	2	2	0	0	0	0	0	17	14	3	2	1	1	0	0	0	0	0	13	7	6	2	1	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	4	0.500	17	31	48	0	2	178	109	73	4	242	1004	1022	1065	28	165	31	6	82	0	0	0.00%	3	0	100.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
20	SYRACUSE Crunch	4	2	1	0	0	1	0	0	20	7	13	2	0	1	0	0	1	0	0	5	7	-2	2	2	0	0	0	0	0	0	15	0	15	5	0.625	20	37	57	0	2	178	109	73	4	176	1004	1022	1065	28	78	24	10	59	9	1	11.11%	5	0	100.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
21	TORONTO Marlies	4	2	1	0	0	0	0	1	24	19	5	2	1	0	0	0	0	0	1	15	5	10	2	1	1	0	0	0	0	0	9	14	-5	5	0.625	24	45	69	0	0	178	109	73	4	180	1004	1022	1065	28	147	32	18	59	10	4	40.00%	9	1	88.89%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
22	TUSCON Roadrunners	2	1	0	0	1	0	0	0	7	5	2	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	7	14	21	0	0	178	109	73	4	50	1004	1022	1065	28	52	11	14	35	6	1	16.67%	6	1	83.33%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
	Total	72	41	22	0	2	3	1	3	363	198	165	34	18	10	0	2	2	0	2	173	86	87	38	23	12	0	0	1	1	1	190	112	78	94	0.653	363	673	1036	2	14	178	109	73	4	3106	1004	1022	1065	28	1816	512	425	1133	194	37	19.07%	166	23	86.14%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
24	UTICA Comets	2	0	2	0	0	0	0	0	3	9	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	3	6	9	0	0	178	109	73	4	55	1004	1022	1065	28	53	19	12	29	7	0	0.00%	6	2	66.67%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
25	VICTORIAVILLE Tigres	2	1	1	0	0	0	0	0	8	5	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	8	5	3	2	0.500	8	13	21	0	0	178	109	73	4	45	1004	1022	1065	28	45	10	37	44	11	3	27.27%	13	1	92.31%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
26	WILKIES-BARRIE Penguins	4	4	0	0	0	0	0	0	44	2	42	2	2	0	0	0	0	0	0	25	1	24	2	2	0	0	0	0	0	0	19	1	18	8	1.000	44	85	129	0	2	178	109	73	4	312	1004	1022	1065	28	32	6	4	64	4	2	50.00%	2	0	100.00%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
	_Since Last GM Reset	72	41	22	0	2	3	1	3	363	198	165	34	18	10	0	2	2	0	2	173	86	87	38	23	12	0	0	1	1	1	190	112	78	94	0.653	363	673	1036	2	14	178	109	73	4	3106	1004	1022	1065	28	1816	512	425	1133	194	37	19.07%	166	23	86.14%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
	_Vs Conference	43	27	11	0	0	1	1	3	240	125	115	20	12	5	0	0	1	0	2	107	56	51	23	15	6	0	0	0	1	1	133	69	64	60	0.698	240	446	686	0	8	178	109	73	4	1943	1004	1022	1065	28	1076	318	186	647	110	26	23.64%	83	11	86.75%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
	_Vs Division	23	11	6	0	0	0	1	2	111	73	38	11	5	3	0	0	0	0	1	50	29	21	12	6	3	0	0	0	1	1	61	44	17	26	0.565	111	206	317	1	6	178	109	73	4	1033	1004	1022	1065	28	626	180	140	341	60	11	18.33%	51	9	82.35%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427

			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
72	94	W2	363	673	1036	3106	1816	512	425	1133	2	14

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
72	41	22	2	3	1	3	363	198

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
34	18	10	2	2	0	2	173	86

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
38	23	12	0	1	1	1	190	112

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	3	0	0	0	1

Tentatives en Avantage Numérique	Buts en Avantage Numérique	% en Avantage Numérique	Tentatives en Désavantage Numérique	Buts Contre en Désavantage Numérique	% en Désavantage Numérique	Buts Pour en Désavantage Numérique
194	37	19.07%	166	23	86.14%	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
1004	1022	1065	28	178	109	73	4

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
1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%

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
2223	1756	1355	389	773	427

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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	RI	Lien
1 - 2019-07-30	4	MANITOBA Moose	8	STOCKTON Flames	1	L				Sommaire du Match
2 - 2019-07-31	25	IOWA Wild	11	STOCKTON Flames	3	L				Sommaire du Match
3 - 2019-08-01	35	STOCKTON Flames	0	PV Sharapovas	15	L				Sommaire du Match
4 - 2019-08-02	51	PV Sharapovas	11	STOCKTON Flames	2	L				Sommaire du Match
6 - 2019-08-04	61	STOCKTON Flames	1	SAN DIEGO Gulls	7	L				Sommaire du Match
8 - 2019-08-06	78	STOCKTON Flames	0	MANITOBA Moose	12	L				Sommaire du Match
9 - 2019-08-07	84	SAN DIEGO Gulls	7	STOCKTON Flames	2	L				Sommaire du Match
10 - 2019-08-08	103	STOCKTON Flames	6	TORONTO Marlies	13	L				Sommaire du Match
11 - 2019-08-09	114	LEHIGH VALLEY Phantoms	2	STOCKTON Flames	1	L	X	X		Sommaire du Match
12 - 2019-08-10	124	STOCKTON Flames	11	SYRACUSE Crunch	0	W				Sommaire du Match
14 - 2019-08-12	134	TORONTO Marlies	1	STOCKTON Flames	12	W				Sommaire du Match
16 - 2019-08-14	153	STOCKTON Flames	6	LEHIGH VALLEY Phantoms	1	W				Sommaire du Match
17 - 2019-08-15	164	STOCKTON Flames	1	MONT-LAURIER Sommet	2	L				Sommaire du Match
18 - 2019-08-16	176	CORNWALL Aces	0	STOCKTON Flames	9	W				Sommaire du Match
20 - 2019-08-18	189	STOCKTON Flames	11	HOLLYWOOD Oscar	1	W				Sommaire du Match
21 - 2019-08-19	199	BELLEVILLE Senators	1	STOCKTON Flames	4	W				Sommaire du Match
23 - 2019-08-21	218	MONT-LAURIER Sommet	0	STOCKTON Flames	4	W				Sommaire du Match
24 - 2019-08-22	230	STOCKTON Flames	3	SAN DIEGO Gulls	0	W				Sommaire du Match
25 - 2019-08-23	242	STOCKTON Flames	1	BELLEVILLE Senators	3	L				Sommaire du Match
26 - 2019-08-24	248	STOCKTON Flames	12	WILKIES-BARRIE Penguins	0	W				Sommaire du Match
27 - 2019-08-25	262	BRIDGEPORT Sound Tigers	2	STOCKTON Flames	1	L	X			Sommaire du Match
28 - 2019-08-26	278	STOCKTON Flames	4	MANITOBA Moose	1	W				Sommaire du Match
29 - 2019-08-27	287	CHICAGO Wolves	0	STOCKTON Flames	13	W				Sommaire du Match
30 - 2019-08-28	306	BROOKLYN Wolfpack	1	STOCKTON Flames	9	W				Sommaire du Match
31 - 2019-08-29	317	STOCKTON Flames	5	MILWAUKEE Admirals	2	W				Sommaire du Match
32 - 2019-08-30	330	COLORADO Eagles	5	STOCKTON Flames	3	L				Sommaire du Match
34 - 2019-09-01	341	STOCKTON Flames	2	LAVAL Rockets	4	L				Sommaire du Match
35 - 2019-09-02	355	STOCKTON Flames	10	LEHIGH VALLEY Phantoms	4	W				Sommaire du Match
36 - 2019-09-03	364	TORONTO Marlies	4	STOCKTON Flames	3	L	X	X		Sommaire du Match
37 - 2019-09-04	385	LEHIGH VALLEY Phantoms	1	STOCKTON Flames	4	W				Sommaire du Match
39 - 2019-09-06	400	STOCKTON Flames	3	BRIDGEPORT Sound Tigers	2	W				Sommaire du Match
40 - 2019-09-07	405	MONT-LAURIER Sommet	3	STOCKTON Flames	2	L				Sommaire du Match
42 - 2019-09-09	422	STOCKTON Flames	3	COLORADO Eagles	2	W				Sommaire du Match
43 - 2019-09-10	437	CORNWALL Aces	1	STOCKTON Flames	7	W				Sommaire du Match
44 - 2019-09-11	444	STOCKTON Flames	6	VICTORIAVILLE Tigres	2	W			R3	Sommaire du Match
46 - 2019-09-13	463	IOWA Wild	1	STOCKTON Flames	3	W				Sommaire du Match
47 - 2019-09-14	473	STOCKTON Flames	1	UTICA Comets	5	L				Sommaire du Match
48 - 2019-09-15	489	LAVAL Rockets	0	STOCKTON Flames	1	W	X			Sommaire du Match
49 - 2019-09-16	498	STOCKTON Flames	11	BROOKLYN Wolfpack	0	W				Sommaire du Match
50 - 2019-09-17	515	BELLEVILLE Senators	1	STOCKTON Flames	5	W				Sommaire du Match
51 - 2019-09-18	526	MANITOBA Moose	2	STOCKTON Flames	4	W				Sommaire du Match
53 - 2019-09-20	541	STOCKTON Flames	0	BRIDGEPORT Sound Tigers	3	L				Sommaire du Match
54 - 2019-09-21	553	MILWAUKEE Admirals	2	STOCKTON Flames	1	L				Sommaire du Match
56 - 2019-09-23	567	STOCKTON Flames	2	PROVIDENCE Bruins	4	L				Sommaire du Match
58 - 2019-09-25	582	SAN DIEGO Gulls	0	STOCKTON Flames	11	W				Sommaire du Match
59 - 2019-09-26	592	STOCKTON Flames	12	HOLLYWOOD Oscar	1	W				Sommaire du Match
60 - 2019-09-27	601	STOCKTON Flames	6	CHICAGO Wolves	2	W				Sommaire du Match
61 - 2019-09-28	609	STOCKTON Flames	3	TORONTO Marlies	1	W				Sommaire du Match
64 - 2019-10-01	621	HOLLYWOOD Oscar	1	STOCKTON Flames	13	W				Sommaire du Match
65 - 2019-10-02	634	STOCKTON Flames	3	HERSEY Bears	4	L	X			Sommaire du Match
67 - 2019-10-04	650	UTICA Comets	4	STOCKTON Flames	2	L				Sommaire du Match
69 - 2019-10-06	670	WILKIES-BARRIE Penguins	0	STOCKTON Flames	14	W				Sommaire du Match
70 - 2019-10-07	678	STOCKTON Flames	4	SYRACUSE Crunch	0	W				Sommaire du Match
71 - 2019-10-08	690	STOCKTON Flames	4	TUSCON Roadrunners	3	W				Sommaire du Match
73 - 2019-10-10	700	CLEVELAND Monsters	1	STOCKTON Flames	13	W				Sommaire du Match
74 - 2019-10-11	716	STOCKTON Flames	11	CLEVELAND Monsters	0	W				Sommaire du Match
75 - 2019-10-12	726	SYRACUSE Crunch	5	STOCKTON Flames	4	L	X			Sommaire du Match
77 - 2019-10-14	746	ROCKFORD IceHogs	2	STOCKTON Flames	3	W				Sommaire du Match
78 - 2019-10-15	758	STOCKTON Flames	2	ROCKFORD IceHogs	5	L				Sommaire du Match
79 - 2019-10-16	768	STOCKTON Flames	7	WILKIES-BARRIE Penguins	1	W				Sommaire du Match
80 - 2019-10-17	778	HERSEY Bears	1	STOCKTON Flames	2	W				Sommaire du Match
82 - 2019-10-19	794	WILKIES-BARRIE Penguins	1	STOCKTON Flames	11	W				Sommaire du Match
83 - 2019-10-20	810	STOCKTON Flames	4	PV Sharapovas	2	W				Sommaire du Match
84 - 2019-10-21	819	STOCKTON Flames	3	IOWA Wild	4	L	X	X		Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
85 - 2019-10-22	829	TUSCON Roadrunners	2	STOCKTON Flames	3	W	X			Sommaire du Match
86 - 2019-10-23	846	PROVIDENCE Bruins	3	STOCKTON Flames	2	L				Sommaire du Match
87 - 2019-10-24	851	STOCKTON Flames	2	IOWA Wild	1	W	X	X		Sommaire du Match
89 - 2019-10-26	869	STOCKTON Flames	13	CORNWALL Aces	0	W				Sommaire du Match
90 - 2019-10-27	880	SYRACUSE Crunch	2	STOCKTON Flames	1	L				Sommaire du Match
91 - 2019-10-28	889	STOCKTON Flames	2	VICTORIAVILLE Tigres	3	L			R3	Sommaire du Match
92 - 2019-10-29	894	STOCKTON Flames	10	CORNWALL Aces	0	W				Sommaire du Match
93 - 2019-10-30	905	STOCKTON Flames	5	BELLEVILLE Senators	2	W				Sommaire du Match
94 - 2019-10-31	912	MANITOBA Moose	-	STOCKTON Flames	-
96 - 2019-11-02	936	HOLLYWOOD Oscar	-	STOCKTON Flames	-
98 - 2019-11-04	946	STOCKTON Flames	-	MONT-LAURIER Sommet	-
100 - 2019-11-06	961	PV Sharapovas	-	STOCKTON Flames	-
103 - 2019-11-09	987	VICTORIAVILLE Tigres	-	STOCKTON Flames	-
106 - 2019-11-12	1013	VICTORIAVILLE Tigres	-	STOCKTON Flames	-

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	35	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
5	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,874,113$	1,880,000$	1,880,000$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	1,743,730$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	14	18,972$	265,608$

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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
32	72	41	22	0	2	3	1	3	363	198	165	34	18	10	0	2	2	0	2	173	86	87	38	23	12	0	0	1	1	1	190	112	78	94	363	673	1036	2	14	178	109	73	4	3106	1004	1022	1065	28	1816	512	425	1133	194	37	19.07%	166	23	86.14%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427
Total Saison Régulière	72	41	22	0	2	3	1	3	363	198	165	34	18	10	0	2	2	0	2	173	86	87	38	23	12	0	0	1	1	1	190	112	78	94	363	673	1036	2	14	178	109	73	4	3106	1004	1022	1065	28	1816	512	425	1133	194	37	19.07%	166	23	86.14%	0	1469	2258	65.06%	891	1629	54.70%	748	1179	63.44%	2223	1756	1355	389	773	427