Maple Leafs
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Statistiques d’équipe
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Centre de jeu
	Penguins 33-40-7, 73pts	1	FINAL	4	Marlies 34-38-8, 76pts

Team Stats
L2	Séquence	L1
16-20-4	Fiche domicile	18-19-3
17-20-3	Fiche domicile	16-19-5
3-7-0	Derniers 10 matchs	7-2-1
3.60	Buts par match	3.65
4.15	Buts contre par match	4.05
21.33%	Pourcentage en avantage numérique	22.30%
76.79%	Pourcentage en désavantage numérique	80.63%

Marlies
34-38-8, 76pts

FINAL

Phantoms
41-37-2, 84pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
18-19-3	Fiche domicile	19-19-2
16-19-5	Fiche domicile	22-18-0
7-2-1	Derniers 10 matchs	6-4-0
3.65	Buts par match	4.03
4.05	Buts contre par match	4.01
22.30%	Pourcentage en avantage numérique	22.57%
80.63%	Pourcentage en désavantage numérique	75.15%

Meneurs d'équipe
	Buts Martin Necas 34	Passes Pierre-Olivier Joseph 59

	Points Colton Sissons 86	Plus/Moins Aleksi Saarela 8

	Victoires Maxime Lagace 24	Pourcentage d’arrêts Logan Thompson 0.885

Statistiques d’équipe
Buts pour 292 3.65 GFG	Tirs pour 2518 31.48 Avg	Pourcentage en avantage numérique 22.3% 62 GF	Début de zone offensive 35.9%
Buts contre 324 4.05 GAA	Tirs contre 2661 33.26 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 80.6%% 61 GA	Début de la zone défensive 37.4%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Pascal Landry
	Entraîneur	Tony Twist
	Division	Fritz-Kraatz
	Conférence	Robert-Lebel
	Capitaine	Colton Sissons
	Assistant #1	Aleksi Saarela
	Assistant #2	Jeff Corbett
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,788
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	38
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	58 / 250
	Espoirs	0

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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
1	Colton Sissons (C)	X				100.00	79	52	73	78	76	73	74	75	78	74	69	71	76	65	53	34	49	72	0	25	1	995,000$
2	Aleksi Saarela (R) (A)	X				100.00	71	25	78	83	69	72	68	77	70	71	75	63	78	55	47	62	49	71	0	21	2	800,000$
3	Logan Brown (R)	X				100.00	78	48	70	77	79	65	82	73	64	75	74	64	64	45	44	69	40	70	0	20	2	900,000$
4	Tyler Benson (R)		X			100.00	79	43	72	74	80	62	79	73	61	72	75	71	58	49	44	66	47	70	0	20	2	900,000$
5	Mathieu Olivier (R)			X		100.00	77	43	76	75	82	59	71	71	67	73	72	68	64	47	47	58	49	69	0	21	2	900,000$
6	Martin Necas (R)			X		100.00	62	34	79	72	56	69	71	68	83	87	74	53	58	44	42	75	48	68	0	19	1	500,000$
7	Alex Formenton (R)		X			100.00	70	23	83	64	84	66	73	68	65	70	82	54	62	44	42	77	55	67	0	19	1	500,000$
8	Kole Sherwood (R)			X		100.00	83	41	71	71	72	58	80	71	59	70	71	65	57	45	44	51	54	67	0	21	2	900,000$
9	Matthew Highmore (R)	X				100.00	71	21	83	63	69	69	72	72	75	72	69	52	70	47	47	49	55	66	0	22	3	500,000$
10	Joel Farabee (R)		X			100.00	50	38	78	83	49	62	52	84	71	64	64	60	85	40	40	90	22	65	0	18	2	500,000$
11	Tobias Lindberg (R)			X		100.00	70	42	72	73	58	63	67	65	70	65	66	58	68	45	46	35	56	64	0	23	1	500,000$
12	Hugh McGing (R)		X			100.00	73	44	70	66	81	51	71	66	49	72	63	55	56	43	44	65	28	63	0	20	2	500,000$
13	Brendan Guhle (R)				X	100.00	71	36	86	72	72	72	78	72	49	75	65	86	55	61	45	59	44	73	0	21	2	1,300,000$
14	Jeff Corbett (R) (A)				X	100.00	69	35	87	69	60	78	73	66	51	72	76	74	60	59	51	38	41	70	0	24	1	700,000$
15	Pierre-Olivier Joseph (R)				X	100.00	53	28	81	89	63	69	73	89	41	85	62	72	53	48	42	80	46	70	0	19	1	500,000$
16	Lucas Carlsson (R)				X	100.00	73	38	87	71	72	72	71	66	46	65	56	76	52	49	45	61	58	69	0	21	2	900,000$
17	Keaton Thompson (R)				X	100.00	64	39	74	75	63	64	74	67	51	75	64	74	59	54	48	42	40	68	0	23	2	600,000$
18	Rasmus Dahlin (R)				X	100.00	54	35	78	87	56	54	68	85	38	80	61	69	47	40	40	87	52	67	0	18	2	500,000$
Rayé
1	Henri Ikonen (R)		X			100.00	72	45	68	68	65	53	72	66	62	71	68	66	48	46	46	35	32	64	0	23	1	550,000$
2	Isac Lundestrom (R)	X				100.00	57	34	67	55	69	60	69	61	66	71	76	51	65	41	43	76	20	62	0	19	2	500,000$
3	Otto Koivula (R)		X			100.00	55	32	67	60	72	69	61	69	69	58	69	51	68	43	43	58	20	61	0	20	2	750,000$
4	Jakob Forsbacka-Karlsson (R)	X				100.00	68	40	66	69	57	61	57	57	63	52	70	56	56	45	45	43	20	60	0	22	2	500,000$
5	Jaden Lindo (R)			X		100.00	65	34	63	56	64	57	58	63	53	61	64	51	58	44	44	42	19	58	0	22	1	350,000$
6	Jonathan Davidsson (R)			X		100.00	58	21	72	60	62	60	55	61	60	70	55	44	56	43	47	52	19	57	0	21	3	650,000$
7	Jan Jenik (R)			X		100.00	63	32	61	65	75	55	64	57	53	59	53	48	47	40	40	72	19	56	0	18	2	500,000$
8	Jonathan Gruden (R)	X				100.00	62	43	56	56	62	50	64	57	40	60	57	44	47	40	40	72	20	54	0	18	2	500,000$
9	Radovan Bondra (R)			X		100.00	68	25	58	55	56	48	61	60	38	65	56	52	42	43	43	42	19	54	0	21	1	350,000$
10	Mike Hardman (R)		X			100.00	64	32	51	60	70	51	64	57	48	50	51	50	50	41	41	53	19	53	0	19	1	500,000$
11	Marc McLaughlin (R)	X				100.00	47	34	65	49	52	57	61	60	53	53	55	40	63	41	41	61	18	52	0	19	1	500,000$
12	Dennis Gilbert (R)				X	100.00	72	36	75	69	59	67	66	55	46	70	53	75	42	47	47	41	18	66	0	22	1	500,000$
13	Dmitri Samorukov (R)				X	100.00	64	23	82	70	62	62	73	49	38	67	51	75	46	42	42	65	20	64	0	19	1	500,000$
14	Brycen Martin (R)				X	100.00	61	29	65	70	57	51	57	70	29	69	49	68	41	45	45	45	19	61	0	22	1	350,000$
15	Jacob Bernard-Docker (R)				X	100.00	57	41	64	58	64	64	56	62	42	59	54	63	44	40	40	76	19	59	0	18	2	500,000$
16	Xavier Bernard (R)				X	100.00	52	29	62	65	48	41	53	66	29	64	41	56	35	40	40	72	19	54	0	18	2	500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	66	35	72	68	66	61	67	67	55	68	64	61	57	46	44	59	34	64

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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	Âge	Contrat	Salaire
1	Maxime Lagace	100.00	67	67	65	75	69	74	77	75	71	67	66	52	53	41	64	70	0	25	1	500,000$
2	Logan Thompson	99.00	81	57	75	80	76	66	58	72	70	57	87	48	46	66	48	68	0	21	1	500,000$
Rayé
1	Veini Vehvilainen (R)	100.00	72	72	74	57	52	70	70	58	54	78	71	47	47	59	20	63	0	21	2	500,000$
2	Matthew Thiessen (R)	100.00	57	38	50	63	62	44	52	55	53	41	50	40	40	69	20	52	0	18	2	500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	99.75	69	59	66	69	65	64	64	65	62	61	69	47	47	59	38	63

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Tony Twist	76	56	69	70	33	56	63	USA	54	1	550,000$

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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	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FL	FT	S1	S2	S3
1	Colton Sissons	Marlies (TOR)	C	80	30	56	86	-28	74	0	148	153	243	59	152	12.35%	45	1606	20.08	8	25	33	45	201	0	1	1	2	258	5	3	53.49%	1993	51	34	0	1	1.07	2	7	0	0	6	6	2
2	Pierre-Olivier Joseph	Marlies (TOR)	D	80	21	59	80	-18	32	0	63	143	250	96	106	8.40%	98	1921	24.01	12	17	29	58	240	0	2	2	2	188	2	2	0%	0	50	44	0	0	0.83	0	0	0	0	4	3	2
3	Aleksi Saarela	Marlies (TOR)	C	68	28	42	70	8	44	0	126	128	223	75	153	12.56%	30	1310	19.28	5	7	12	21	169	0	2	2	4	96	2	1	50.95%	1478	58	23	0	0	1.07	1	7	0	0	5	4	4
4	Martin Necas	Marlies (TOR)	RW	80	34	36	70	-2	50	0	107	78	221	67	113	15.38%	25	1430	17.89	9	14	23	32	216	0	0	0	1	4	2	2	52.31%	130	42	21	0	1	0.98	1	3	0	0	3	3	4
5	Joel Farabee	Marlies (TOR)	LW	75	30	35	65	0	27	5	65	74	212	59	122	14.15%	23	1104	14.72	6	5	11	16	101	0	0	0	0	5	2	1	50.75%	67	48	21	0	0	1.18	1	3	1	0	3	4	2
6	Mathieu Olivier	Marlies (TOR)	RW	80	29	23	52	-27	59	5	143	109	165	54	93	17.58%	30	1441	18.02	8	9	17	26	206	1	0	1	6	106	3	2	37.50%	104	27	31	1	1	0.72	1	3	0	1	2	1	3
7	Tyler Benson	Marlies (TOR)	LW	70	22	27	49	-22	72	0	116	85	168	48	105	13.10%	40	1372	19.61	8	9	17	25	170	2	1	3	7	203	4	4	48.39%	93	30	32	1	0	0.71	1	3	0	0	2	1	2
8	Brendan Guhle	Marlies (TOR)	D	80	6	37	43	-3	14	0	127	181	116	57	60	5.17%	124	2226	27.83	2	9	11	19	237	0	1	1	3	302	0	0	0%	0	45	93	0	0	0.39	0	0	0	0	2	1	2
9	Logan Brown	Marlies (TOR)	C	78	19	24	43	-7	50	0	118	81	142	65	98	13.38%	25	1005	12.89	1	0	1	1	51	3	2	5	7	77	2	2	46.10%	551	27	16	0	0	0.86	2	6	0	0	1	2	1
10	Rasmus Dahlin	Marlies (TOR)	D	80	3	28	31	-15	10	0	25	83	84	60	43	3.57%	61	1179	14.75	2	2	4	5	84	0	0	0	1	59	1	0	0%	0	27	36	0	0	0.53	0	0	0	0	0	0	0
11	Jeff Corbett	Marlies (TOR)	D	80	4	25	29	-11	18	0	94	124	101	39	38	3.96%	123	1847	23.09	1	9	10	9	196	1	0	1	4	279	1	1	0%	0	30	66	0	0	0.31	0	1	0	0	1	0	4
12	Alex Formenton	Marlies (TOR)	LW	80	17	12	29	-1	12	0	132	67	98	30	56	17.35%	35	1292	16.15	0	2	2	2	149	1	0	1	4	126	2	0	42.86%	70	14	13	0	0	0.45	0	0	0	0	3	3	0
13	Kole Sherwood	Marlies (TOR)	RW	80	13	14	27	-8	40	0	136	60	112	30	52	11.61%	16	956	11.95	0	0	0	1	8	0	0	0	2	40	0	0	56.06%	66	12	14	1	0	0.56	0	0	0	0	1	1	3
14	Matthew Highmore	Marlies (TOR)	C	80	14	10	24	-7	12	0	54	35	98	27	73	14.29%	7	693	8.67	0	1	1	0	12	0	0	0	0	14	1	0	50.99%	253	12	8	0	1	0.69	2	2	0	0	1	0	1
15	Tobias Lindberg	Marlies (TOR)	RW	80	7	11	18	-7	22	0	75	44	65	26	42	10.77%	16	679	8.49	0	0	0	0	11	0	0	0	0	0	2	1	8.33%	12	17	12	0	0	0.53	0	1	0	0	1	0	1
16	Keaton Thompson	Marlies (TOR)	D	75	0	15	15	-16	43	5	54	69	40	15	21	0%	54	949	12.66	0	0	0	1	5	0	1	1	0	21	0	0	0%	0	9	33	0	0	0.32	0	0	0	0	0	0	0
17	Lucas Carlsson	Marlies (TOR)	D	80	2	13	15	-12	8	0	67	115	63	16	25	3.17%	93	1443	18.04	0	0	0	5	108	0	1	1	0	184	0	0	0%	0	9	41	0	0	0.21	0	0	0	0	0	1	0
18	Henri Ikonen	Marlies (TOR)	LW	61	2	12	14	-16	36	0	65	48	73	20	44	2.74%	18	619	10.15	0	0	0	0	7	0	0	0	1	77	0	0	29.41%	17	11	10	0	0	0.45	0	0	0	0	1	0	0
19	Hugh McGing	Marlies (TOR)	LW	36	3	4	7	6	14	0	43	15	31	8	14	9.68%	6	296	8.22	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	75.00%	4	3	4	0	0	0.47	0	0	0	0	0	1	0
20	Isac Lundestrom	Marlies (TOR)	C	15	3	0	3	-4	8	0	12	5	9	2	6	33.33%	1	144	9.61	0	0	0	0	1	0	0	0	0	14	0	1	45.31%	64	1	4	0	0	0.42	0	1	0	0	0	0	1
21	Jakob Forsbacka-Karlsson	Marlies (TOR)	C	5	1	0	1	0	0	0	1	0	2	0	1	50.00%	0	18	3.71	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	20.00%	5	0	0	0	0	1.08	0	0	0	0	0	0	0
22	Brycen Martin	Marlies (TOR)	D	3	0	0	0	-1	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0.29	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
23	Dennis Gilbert	Marlies (TOR)	D	8	0	0	0	5	2	0	4	10	2	0	1	0%	5	76	9.62	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0%	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
24	Dmitri Samorukov	Marlies (TOR)	D	3	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	6	2.02	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
25	Otto Koivula	Marlies (TOR)	LW	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0.25	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1460	288	483	771	-185	647	15	1775	1707	2518	853	1418	11.44%	875	23623	16.18	62	109	171	266	2181	8	11	19	44	2065	30	20	50.83%	4907	523	557	3	4	0.65	11	37	1	1	36	31	32

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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 gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Maxime Lagace	Marlies (TOR)	52	24	19	5	0.880	3.91	2812	0	183	1520	736	2	1	0.710	31	46	31	2	4	2
2	Logan Thompson	Marlies (TOR)	36	8	17	2	0.885	3.82	1744	8	111	969	493	1	3	0.500	2	28	43	1	1	1
3	Veini Vehvilainen	Marlies (TOR)	6	2	3	1	0.861	4.84	335	0	27	194	101	0	1	0	0	6	17	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			94	34	39	8	0.880	3.94	4891	8	321	2683	1330	3	5		33	80	91	3	5	3

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial Non Activé	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Salaire annuel 5	Salaire annuel 6	Salaire annuel 7	Salaire annuel 8	Salaire annuel 9	Salaire annuel 10	Non-échange Année 2	Non-échange Année 3	Non-échange Année 4	Non-échange Année 5	Non-échange Année 6	Non-échange Année 7	Non-échange Année 8	Non-échange Année 9	Non-échange Année 10	Lien
Aleksi Saarela	Marlies (TOR)	C	21	1997-01-01	Yes	200 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	800,000$	3,980$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Alex Formenton	Marlies (TOR)	LW	19	1999-01-01	Yes	195 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Brendan Guhle	Marlies (TOR)	D	21	1997-01-01	Yes	197 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	1,300,000$	6,468$	0$	0$	No	2,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Brycen Martin	Marlies (TOR)	D	22	1996-01-01	Yes	198 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	350,000$	1,741$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Colton Sissons	Marlies (TOR)	C	25	1993-01-01	No	187 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	995,000$	4,950$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Dennis Gilbert	Marlies (TOR)	D	22	1996-01-01	Yes	216 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Dmitri Samorukov	Marlies (TOR)	D	19	1999-01-01	Yes	188 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Henri Ikonen	Marlies (TOR)	LW	23	1995-01-01	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	550,000$	2,736$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Hugh McGing	Marlies (TOR)	LW	20	1998-01-01	Yes	176 Lbs	5 ft8	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Isac Lundestrom	Marlies (TOR)	C	19	1999-01-01	Yes	193 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jacob Bernard-Docker	Marlies (TOR)	D	18	2000-01-01	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jaden Lindo	Marlies (TOR)	RW	22	1996-01-01	Yes	215 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	350,000$	1,741$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Jakob Forsbacka-Karlsson	Marlies (TOR)	C	22	1996-01-01	Yes	184 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	550,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jan Jenik	Marlies (TOR)	RW	18	2000-01-01	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jeff Corbett	Marlies (TOR)	D	24	1994-01-01	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	700,000$	3,483$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Joel Farabee	Marlies (TOR)	LW	18	2000-01-01	Yes	180 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jonathan Davidsson	Marlies (TOR)	RW	21	1997-01-01	Yes	181 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	3	False	False	Pro & Farm	650,000$	3,234$	0$	0$	No	650,000$	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Jonathan Gruden	Marlies (TOR)	C	18	2000-01-01	Yes	172 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Keaton Thompson	Marlies (TOR)	D	23	1995-01-01	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	600,000$	2,985$	0$	0$	No	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Kole Sherwood	Marlies (TOR)	RW	21	1997-01-01	Yes	212 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	900,000$	4,478$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Logan Brown	Marlies (TOR)	C	20	1998-01-01	Yes	227 Lbs	6 ft6	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	900,000$	4,478$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Logan Thompson	Marlies (TOR)	G	21	1997-01-01	No	201 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Lucas Carlsson	Marlies (TOR)	D	21	1997-01-01	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	900,000$	4,478$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Marc McLaughlin	Marlies (TOR)	C	19	1999-01-01	Yes	210 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Martin Necas	Marlies (TOR)	RW	19	1999-01-01	Yes	189 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Mathieu Olivier	Marlies (TOR)	RW	21	1997-01-01	Yes	209 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	900,000$	4,478$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Matthew Highmore	Marlies (TOR)	C	22	1996-01-01	Yes	188 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	3	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Matthew Thiessen	Marlies (TOR)	G	18	2000-01-01	Yes	208 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Maxime Lagace	Marlies (TOR)	G	25	1993-01-01	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Mike Hardman	Marlies (TOR)	LW	19	1999-01-01	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Otto Koivula	Marlies (TOR)	LW	20	1998-01-01	Yes	220 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	750,000$	3,731$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Pierre-Olivier Joseph	Marlies (TOR)	D	19	1999-01-01	Yes	185 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Radovan Bondra	Marlies (TOR)	RW	21	1997-01-01	Yes	217 Lbs	6 ft5	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	350,000$	1,741$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Rasmus Dahlin	Marlies (TOR)	D	18	2000-01-01	Yes	202 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tobias Lindberg	Marlies (TOR)	RW	23	1995-01-01	Yes	185 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	1	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Tyler Benson	Marlies (TOR)	LW	20	1998-01-01	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	900,000$	4,478$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Veini Vehvilainen	Marlies (TOR)	G	21	1997-01-01	Yes	174 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Xavier Bernard	Marlies (TOR)	D	18	2000-01-01	Yes	200 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	2	False	False	Pro & Farm	500,000$	2,488$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
38	20.55	195 Lbs	6 ft1	1.63	602,500$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Joel Farabee	Aleksi Saarela	Martin Necas	40	1	2	2
2	Tyler Benson	Colton Sissons	Mathieu Olivier	30	1	2	2
3	Alex Formenton	Logan Brown	Kole Sherwood	20	1	2	2
4	Hugh McGing	Matthew Highmore	Tobias Lindberg	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brendan Guhle	Pierre-Olivier Joseph	40	1	2	2
2	Jeff Corbett	Rasmus Dahlin	30	1	2	2
3	Keaton Thompson	Lucas Carlsson	20	1	2	2
4	Brendan Guhle	Jeff Corbett	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Benson	Colton Sissons	Martin Necas	60	1	1	3
2	Joel Farabee	Aleksi Saarela	Mathieu Olivier	40	1	1	3

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brendan Guhle	Pierre-Olivier Joseph	60	1	1	3
2	Jeff Corbett	Rasmus Dahlin	40	1	1	3

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Colton Sissons	Tyler Benson	60	1	2	2
2	Logan Brown	Mathieu Olivier	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brendan Guhle	Jeff Corbett	60	1	2	2
2	Pierre-Olivier Joseph	Rasmus Dahlin	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Colton Sissons	60	1	2	2	Brendan Guhle	Jeff Corbett	60	1	2	2
2	Tyler Benson	40	1	2	2	Pierre-Olivier Joseph	Rasmus Dahlin	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Colton Sissons	Martin Necas	60	1	2	2
2	Logan Brown	Mathieu Olivier	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brendan Guhle	Pierre-Olivier Joseph	60	1	2	2
2	Jeff Corbett	Rasmus Dahlin	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Joel Farabee	Colton Sissons	Martin Necas	Brendan Guhle	Pierre-Olivier Joseph

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Tyler Benson	Colton Sissons	Mathieu Olivier	Brendan Guhle	Lucas Carlsson

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Kole Sherwood, Tyler Benson, Martin Necas	Mathieu Olivier, Martin Necas	Logan Brown

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Lucas Carlsson, Keaton Thompson, Rasmus Dahlin	Lucas Carlsson	Lucas Carlsson, Keaton Thompson

Tirs de pénalité
Logan Brown, Aleksi Saarela, Martin Necas, Colton Sissons, Mathieu Olivier

Gardien
#1 : Logan Thompson, #2 : Maxime Lagace

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Colton Sissons, Joel Farabee, Aleksi Saarela, Martin Necas, Logan Brown, Tyler Benson, Tyler Benson, Alex Formenton, Mathieu Olivier, Kole Sherwood, Matthew Highmore

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Pierre-Olivier Joseph, Brendan Guhle, Rasmus Dahlin, Jeff Corbett, Keaton Thompson

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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

	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	3	0	2	0	1	0	0	0	11	13	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0	1	0	1	0	0	0	7	8	-1	2	0.333	11	16	27	0	0	68	102	112	16	97	752	892	838	70	109	45	22	72	9	2	22.22%	11	4	63.64%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
2	Americans	3	1	1	0	0	1	0	0	10	11	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	3	0.500	10	18	28	0	0	68	102	112	16	103	752	892	838	70	89	30	36	66	5	3	60.00%	18	1	94.44%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
3	Barracuda	3	0	2	0	1	0	0	0	12	15	-3	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	0	2	0	0	0	0	0	8	12	-4	2	0.333	12	23	35	1	0	68	102	112	16	104	752	892	838	70	95	32	30	42	2	0	0.00%	15	3	80.00%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
4	Bears	2	1	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	0.500	3	5	8	0	0	68	102	112	16	59	752	892	838	70	72	20	10	51	3	1	33.33%	5	0	100.00%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
5	Canucks	4	1	1	0	1	0	1	0	13	13	0	3	1	0	0	1	0	1	0	11	8	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	6	0.750	13	19	32	0	0	68	102	112	16	130	752	892	838	70	126	54	39	81	11	4	36.36%	13	1	92.31%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
6	Checkers	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	8	12	20	1	0	68	102	112	16	66	752	892	838	70	71	24	14	53	7	2	28.57%	7	1	85.71%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
7	Comets	3	2	1	0	0	0	0	0	15	10	5	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	2	1	1	0	0	0	0	0	9	8	1	4	0.667	15	23	38	0	0	68	102	112	16	94	752	892	838	70	111	23	24	78	5	2	40.00%	13	1	92.31%	3	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
8	Condors	3	1	2	0	0	0	0	0	11	12	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0.333	11	20	31	0	0	68	102	112	16	93	752	892	838	70	106	32	20	67	13	3	23.08%	10	3	70.00%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
9	Crunch	2	1	0	0	0	1	0	0	10	5	5	1	1	0	0	0	0	0	0	7	1	6	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	3	0.750	10	18	28	0	0	68	102	112	16	71	752	892	838	70	49	21	8	38	8	2	25.00%	4	0	100.00%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
10	Eagles	2	0	1	0	0	1	0	0	6	9	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.250	6	10	16	0	0	68	102	112	16	57	752	892	838	70	65	25	10	54	6	1	16.67%	5	1	80.00%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
11	Griffins	3	1	2	0	0	0	0	0	7	11	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.333	7	10	17	1	0	68	102	112	16	87	752	892	838	70	101	37	18	66	12	1	8.33%	9	2	77.78%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
12	Icehogs	3	1	2	0	0	0	0	0	11	13	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	2	0.333	11	18	29	0	0	68	102	112	16	76	752	892	838	70	96	30	26	65	11	2	18.18%	12	3	75.00%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
13	Islander	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.500	6	9	15	0	0	68	102	112	16	81	752	892	838	70	60	28	8	51	10	0	0.00%	4	2	50.00%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
14	Little Stars	3	0	2	0	0	1	0	0	10	18	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	2	0	1	0	0	1	0	0	7	10	-3	1	0.167	10	19	29	0	0	68	102	112	16	96	752	892	838	70	105	38	16	53	7	0	0.00%	8	1	87.50%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
15	Moose	5	1	4	0	0	0	0	0	13	25	-12	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	3	0	3	0	0	0	0	0	6	17	-11	2	0.200	13	23	36	0	0	68	102	112	16	149	752	892	838	70	171	49	41	117	16	3	18.75%	18	4	77.78%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
16	Penguins	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	8	13	21	0	0	68	102	112	16	69	752	892	838	70	51	20	12	51	9	2	22.22%	6	1	83.33%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
17	Phantoms	6	2	3	0	0	0	0	1	21	26	-5	3	1	2	0	0	0	0	0	9	12	-3	3	1	1	0	0	0	0	1	12	14	-2	5	0.417	21	37	58	0	0	68	102	112	16	199	752	892	838	70	193	57	67	117	33	9	27.27%	30	6	80.00%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
18	Punishers	2	0	2	0	0	0	0	0	10	14	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	6	9	-3	0	0.000	10	17	27	0	0	68	102	112	16	70	752	892	838	70	76	16	14	34	8	4	50.00%	7	1	85.71%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
19	Reign	7	2	4	0	1	0	0	0	24	30	-6	4	0	3	0	1	0	0	0	12	17	-5	3	2	1	0	0	0	0	0	12	13	-1	6	0.429	24	39	63	1	0	68	102	112	16	201	752	892	838	70	241	81	72	164	27	7	25.93%	37	10	72.97%	1	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
20	Rocket	3	0	3	0	0	0	0	0	8	12	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	8	12	20	0	0	68	102	112	16	88	752	892	838	70	104	34	24	69	10	1	10.00%	12	2	83.33%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
21	Senators	3	2	0	0	0	0	0	1	15	7	8	2	1	0	0	0	0	0	1	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	1	5	5	0.833	15	24	39	0	0	68	102	112	16	88	752	892	838	70	108	36	18	69	9	2	22.22%	9	1	88.89%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
22	Silver Knights	2	1	0	0	1	0	0	0	8	6	2	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	8	15	23	0	0	68	102	112	16	72	752	892	838	70	57	19	8	46	8	1	12.50%	4	1	75.00%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
23	Thunderbirds	4	1	1	0	0	0	1	1	18	19	-1	2	1	0	0	0	0	0	1	9	9	0	2	0	1	0	0	0	1	0	9	10	-1	5	0.625	18	27	45	0	0	68	102	112	16	131	752	892	838	70	129	40	36	88	14	3	21.43%	17	5	70.59%	3	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
24	Wolfpack	2	1	0	0	0	0	1	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	1	0	0	0	0	0	1	0	2	1	1	4	1.000	9	15	24	0	0	68	102	112	16	58	752	892	838	70	68	21	24	46	4	2	50.00%	12	1	91.67%	0	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
25	Wranglers	6	1	2	0	1	1	1	0	25	26	-1	3	0	1	0	0	1	1	0	12	14	-2	3	1	1	0	1	0	0	0	13	12	1	7	0.583	25	41	66	1	0	68	102	112	16	179	752	892	838	70	208	63	58	137	31	5	16.13%	29	6	79.31%	1	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
	Total	80	24	38	0	6	5	4	3	292	324	-32	40	12	19	0	4	1	2	2	149	157	-8	40	12	19	0	2	4	2	1	143	167	-24	76	0.475	292	483	775	5	0	68	102	112	16	2518	752	892	838	70	2661	875	655	1775	278	62	22.30%	315	61	80.63%	8	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
	_Since Last GM Reset	80	24	38	0	6	5	4	3	292	324	-32	40	12	19	0	4	1	2	2	149	157	-8	40	12	19	0	2	4	2	1	143	167	-24	76	0.475	292	483	775	5	0	68	102	112	16	2518	752	892	838	70	2661	875	655	1775	278	62	22.30%	315	61	80.63%	8	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
	_Vs Conference	48	12	27	0	4	2	1	2	168	201	-33	24	5	14	0	2	1	1	1	81	96	-15	24	7	13	0	2	1	0	1	87	105	-18	38	0.396	168	281	449	4	0	68	102	112	16	1464	752	892	838	70	1621	526	432	1051	178	38	21.35%	210	45	78.57%	2	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716
	_Vs Division	19	5	9	0	2	1	1	1	70	82	-12	10	1	6	0	1	1	1	0	33	43	-10	9	4	3	0	1	0	0	1	37	39	-2	18	0.474	70	117	187	2	0	68	102	112	16	579	752	892	838	70	642	201	197	418	91	21	23.08%	96	22	77.08%	2	927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%	1703	943	1714	752	1440	716

			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
80	76	L1	292	483	775	2518	2661	875	655	1775	5	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
80	24	38	6	5	4	3	292	324

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	12	19	4	1	2	2	149	157

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	12	19	2	4	2	1	143	167

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	2	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
278	62	22.30%	315	61	80.63%	8

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
752	892	838	70	68	102	112	16

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
927	1739	53.31%	916	1815	50.47%	651	1296	50.23%

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
1703	943	1714	752	1440	716

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

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
3	14	Reign	5	Marlies	3	L			R1	Sommaire du match
5	27	Canucks	2	Marlies	3	W	X			Sommaire du match
9	53	Phantoms	6	Marlies	3	L			R1	Sommaire du match
11	61	Marlies	4	Phantoms	5	L	X	X		Sommaire du match
13	74	Marlies	1	Griffins	4	L				Sommaire du match
15	81	Wranglers	8	Marlies	7	L	X		R1	Sommaire du match
17	95	Marlies	4	Wranglers	3	W	X			Sommaire du match
20	109	Marlies	1	Moose	3	L				Sommaire du match
22	117	Reign	4	Marlies	2	L			R1	Sommaire du match
24	130	Marlies	3	Reign	6	L				Sommaire du match
26	140	Rocket	4	Marlies	2	L				Sommaire du match
28	150	Marlies	5	Icehogs	3	W				Sommaire du match
31	167	Senators	5	Marlies	4	L	X	X		Sommaire du match
34	182	Marlies	4	Wranglers	2	W			R1	Sommaire du match
36	190	Marlies	5	Admirals	4	W	X			Sommaire du match
37	200	Wranglers	4	Marlies	2	L			R1	Sommaire du match
41	219	Griffins	6	Marlies	4	L				Sommaire du match
45	237	Checkers	7	Marlies	5	L				Sommaire du match
50	261	Moose	3	Marlies	5	W				Sommaire du match
53	275	Marlies	3	Crunch	4	L	X			Sommaire du match
55	283	Marlies	4	Condors	6	L				Sommaire du match
57	293	Canucks	3	Marlies	4	W	X	X		Sommaire du match
59	300	Marlies	6	Reign	5	W			R1	Sommaire du match
61	314	Marlies	6	Thunderbirds	5	W	X	X		Sommaire du match
63	324	Bears	4	Marlies	1	L				Sommaire du match
66	339	Marlies	2	Moose	6	L				Sommaire du match
67	350	Little Stars	8	Marlies	3	L				Sommaire du match
70	367	Marlies	4	Barracuda	6	L				Sommaire du match
72	376	Wranglers	2	Marlies	3	W	X	X	R1	Sommaire du match
75	393	Marlies	2	Griffins	1	W				Sommaire du match
77	402	Barracuda	3	Marlies	4	W	X			Sommaire du match
79	412	Marlies	6	Senators	1	W				Sommaire du match
82	427	Canucks	3	Marlies	4	W				Sommaire du match
84	441	Marlies	5	Wranglers	7	L			R1	Sommaire du match
86	451	Marlies	6	Punishers	9	L				Sommaire du match
87	458	Phantoms	3	Marlies	5	W			R1	Sommaire du match
92	480	Americans	4	Marlies	2	L				Sommaire du match
95	498	Silver Knights	4	Marlies	5	W	X			Sommaire du match
97	508	Marlies	4	Penguins	2	W				Sommaire du match
99	517	Marlies	3	Icehogs	4	L				Sommaire du match
101	531	Moose	5	Marlies	2	L				Sommaire du match
104	544	Marlies	2	Canucks	5	L				Sommaire du match
106	557	Phantoms	3	Marlies	1	L			R1	Sommaire du match
111	580	Condors	3	Marlies	5	W				Sommaire du match
113	592	Marlies	3	Silver Knights	2	W				Sommaire du match
115	601	Marlies	3	Moose	8	L				Sommaire du match
116	610	Condors	3	Marlies	2	L				Sommaire du match
120	628	Marlies	3	Eagles	4	L	X			Sommaire du match
121	637	Marlies	2	Comets	6	L				Sommaire du match
122	640	Reign	3	Marlies	4	W	X		R1	Sommaire du match
125	663	Reign	5	Marlies	3	L				Sommaire du match
128	680	Marlies	5	Americans	6	L	X			Sommaire du match
130	687	Marlies	4	Little Stars	6	L				Sommaire du match
131	694	Punishers	5	Marlies	4	L				Sommaire du match
134	712	Comets	2	Marlies	6	W				Sommaire du match
136	721	Marlies	3	Thunderbirds	5	L				Sommaire du match
138	734	Marlies	3	Checkers	2	W				Sommaire du match
140	741	Eagles	5	Marlies	3	L				Sommaire du match
142	756	Marlies	3	Islander	4	L				Sommaire du match
144	768	Marlies	3	Little Stars	4	L	X			Sommaire du match
145	773	Crunch	1	Marlies	7	W				Sommaire du match
146	786	Marlies	3	Reign	2	W			R1	Sommaire du match
149	798	Rocket	4	Marlies	3	L				Sommaire du match
151	810	Marlies	2	Wolfpack	1	W	X	X		Sommaire du match
153	819	Marlies	7	Comets	2	W				Sommaire du match
155	826	Marlies	4	Barracuda	6	L				Sommaire du match
156	831	Senators	1	Marlies	5	W				Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
160	852	Marlies	3	Rocket	4	L				Sommaire du match
161	857	Icehogs	6	Marlies	3	L				Sommaire du match
164	870	Marlies	2	Admirals	4	L				Sommaire du match
167	882	Islander	2	Marlies	3	W				Sommaire du match
170	898	Marlies	2	Bears	1	W				Sommaire du match
171	909	Americans	1	Marlies	3	W				Sommaire du match
176	933	Wolfpack	5	Marlies	7	W				Sommaire du match
180	955	Admirals	5	Marlies	4	L				Sommaire du match
183	975	Thunderbirds	5	Marlies	4	L	X	X		Sommaire du match
188	996	Thunderbirds	4	Marlies	5	W				Sommaire du match
191	1010	Marlies	5	Phantoms	3	W			R1	Sommaire du match
197	1026	Penguins	1	Marlies	4	W				Sommaire du match
198	1031	Marlies	3	Phantoms	6	L			R1	Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	70	40
Assistance	75,051	36,479
Assistance PCT	93.81%	91.20%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2788 - 92.94%	176,209$	7,048,369$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
2,878,174$	2,289,500$	2,254,500$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
11,391$	2,250,775$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	1	14,127$	14,127$

Marlies Leaders statistiques des joueurs (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

Marlies 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

Marlies 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

Marlies Leaders statistiques des joueurs (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

Marlies 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

	Marlies
	GP: 80 \| W: 34 \| L: 38 \| OTL: 8 \| P: 76 GF: 292 \| GA: 324 \| PP%: 22.30% \| PK%: 80.63% DG: Pascal Landry \| Morale : 36 \| Moyenne d’équipe : 64