NorthEastern Hockey League - Niagara Falls Wings

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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	Damon Burlock	0		X			99.50	44	2	99	71	78	77	42	81	40	83	73	86	70	91	63	37	76	72	0
2	Kyle Dvorak	0	X				99.50	66	40	42	68	74	83	44	85	49	80	85	54	50	99	85	63	76	71	0
3	Kyle May	9			X		100.00	55	2	99	66	74	91	41	70	87	65	89	59	70	88	99	33	73	69	0
4	Jeff Thiel	0		X			97.00	40	2	99	71	72	49	55	71	75	56	74	97	66	99	81	13	81	69	0
5	Bruce Akpan	0			X		100.00	55	6	96	64	85	95	91	75	60	63	76	38	80	99	78	26	82	68	0
6	Alan Deane	0			X		100.00	40	1	99	73	68	91	83	44	50	57	70	72	50	99	99	26	81	66	0
7	Connor Ehsan	0			X		100.00	50	22	93	76	72	78	52	70	11	56	85	49	50	79	99	56	72	66	0
8	Jerry Wilkerson	0			X		100.00	84	18	68	63	78	60	75	70	77	66	71	37	68	99	99	28	51	65	0
9	Darrin Adair	0		X			100.00	37	18	99	69	65	77	68	70	65	65	63	62	50	96	46	51	26	64	0
10	Wade Bergholm (R)	0	X				100.00	35	26	96	77	55	75	52	45	32	83	86	53	50	92	56	56	29	64	0
11	Brandon Walthall (R)	0			X		100.00	41	26	99	64	62	81	59	69	75	74	76	37	50	97	66	63	30	64	0
12	Tyson Lockett	0	X				100.00	15	1	99	75	74	67	76	55	73	58	76	44	70	99	99	46	27	63	0
13	Tyler Wieneke	0				X	99.00	1	1	99	66	81	87	97	95	57	87	87	29	50	99	99	5	82	69	0
14	Nick Bisignano	0				X	99.00	7	1	99	69	75	78	81	68	15	58	58	82	50	99	91	17	78	68	0
15	Dakota Buchli	0				X	100.00	51	18	93	75	74	77	70	55	23	42	39	74	50	98	66	52	82	66	0
16	Julian Smithson	0				X	100.00	65	25	66	73	66	75	83	56	13	42	45	73	70	85	43	53	58	64	0
17	Finn Aase	0				X	100.00	65	19	70	63	78	64	75	46	42	47	49	63	50	99	99	37	29	63	0
18	Joey Giannini	0				X	100.00	48	25	99	75	67	79	65	37	11	36	43	85	70	97	40	59	20	63	0
Rayé
1	Frank Roy	0	X				90.79	99	38	25	56	82	72	70	53	43	71	72	63	92	99	99	30	64	67	0
2	Todd Klemm	0			X		100.00	37	30	67	70	70	72	88	67	13	53	60	63	70	93	84	43	23	63	0
3	Omar Gauthier	0		X			100.00	44	4	99	63	84	76	42	60	61	29	83	77	70	99	52	45	27	62	0
4	Corey Falvey	0	X				100.00	51	9	82	65	79	75	73	56	73	40	76	67	70	99	45	48	20	62	0
5	Jeff Duttry	0			X		100.00	40	21	99	70	69	84	65	63	84	45	75	64	70	91	39	52	20	62	0
6	Teddy Frey	0		X			100.00	28	11	87	75	75	71	69	67	60	61	77	27	70	72	67	58	20	61	0
7	Paul Prejean	0	X				100.00	33	14	99	66	72	74	62	66	89	58	79	36	70	84	58	40	20	61	0
8	Austin Spagnola	0		X			100.00	54	21	89	65	68	80	67	60	38	68	70	28	70	80	75	62	20	61	0
9	Seth Martins (R)	0			X		100.00	65	26	64	66	61	74	51	58	72	66	77	42	50	83	68	49	20	61	0
10	Bryant Wilson	0			X		100.00	62	30	65	73	73	78	74	55	27	31	53	75	70	93	50	65	20	60	0
11	Jacob Karshner	0	X				100.00	43	21	86	68	65	76	72	59	54	60	67	48	50	79	50	47	20	60	0
12	David Hallisey (R)	0			X		100.00	55	26	96	79	45	75	73	59	36	43	66	61	50	65	43	62	20	59	0
13	Nate Lacombe	0			X		100.00	40	5	99	73	75	68	86	46	20	41	43	66	70	95	82	31	20	58	0
14	Brian Dell	0		X			100.00	40	13	74	69	69	69	74	57	62	63	65	22	70	80	81	43	20	58	0
15	Nate Torgrimson	0		X			100.00	50	34	23	73	63	73	63	63	43	19	59	62	70	65	97	69	20	57	0
16	Jamie Aschenbrener (R)	0	X				100.00	54	26	67	64	61	81	53	58	66	44	64	53	70	92	39	57	20	57	0
17	Anthony Sennett	0				X	92.16	89	26	44	64	77	76	70	62	39	66	64	66	70	99	86	38	53	69	0
18	Dennis Stieff	0				X	0.00	13	1	99	60	78	87	81	47	10	50	49	80	50	99	99	12	68	66	0
19	Steve Faulk	0				X	100.00	14	1	99	69	76	61	86	63	14	42	51	73	70	87	79	37	27	63	0
20	Sean Wotring	0				X	100.00	20	7	99	60	77	61	79	26	30	22	48	91	70	99	99	48	20	62	0
21	Don Huett	0			X	X	100.00	77	35	74	61	78	88	80	33	10	25	51	60	70	81	78	63	20	61	0
22	Matias Cleland	0				X	100.00	48	26	91	70	72	75	61	53	26	37	45	78	50	79	29	66	20	61	0
23	Taylor Fleming	0				X	100.00	59	28	84	67	64	75	79	48	29	41	34	70	50	68	34	67	20	60	0
24	Stefane Fleury (R)	0				X	100.00	85	30	76	65	61	76	72	50	14	28	26	70	50	60	41	55	20	60	0
25	Matt Nietzer (R)	0				X	100.00	55	26	99	68	63	85	58	42	8	34	31	79	50	70	37	65	20	60	0
26	Tommy Fallen	0				X	100.00	36	11	99	72	70	73	66	43	21	25	42	57	50	78	99	62	20	58	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					97.20	48	18	84	68	71	76	69	59	43	52	63	61	62	89	71	46	39	63

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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	Edward Haran	100.00	72	41	80	77	77	93	79	96	86	77	78	99	86	77	53	79	0
2	Bill Gabriel	99.00	77	71	71	74	74	98	46	72	63	67	69	99	95	49	80	73	0
Rayé
1	Tommy Kemp	100.00	64	82	75	75	68	85	82	82	72	63	87	38	81	69	19	72	0
2	Jared Matalka	100.00	73	63	58	80	70	78	85	64	82	43	71	78	84	55	20	71	0
3	Shelby Kempler	100.00	65	87	74	80	73	78	53	71	65	64	64	99	81	42	19	71	0
4	Andrew Wooley	100.00	67	90	70	77	71	52	63	57	53	64	58	91	99	38	20	67	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	99.83	70	72	71	77	72	81	68	74	70	63	71	84	88	55	35	72

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Glen Johnston	77	82	91	68	67	82	58	CAN	41	2	270,000$

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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	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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 Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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

Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial
Alan Deane	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	28	6/16/1990	No	168 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	525,000$	0$	0$	No
Andrew Wooley	Niagara Falls Wings (Buf)	G	30	12/13/1988	No	197 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	205,000$	0$	0$	No
Anthony Sennett (Sur la Masse Salariale)	Niagara Falls Wings (Buf)	D	23	10/11/1995	No	210 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	425,000$	0$	0$	No
Austin Spagnola	Niagara Falls Wings (Buf)	LW	20	6/14/1998	No	216 Lbs	6 ft7	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	280,217$	0$	0$	No
Bill Gabriel	Niagara Falls Wings (Buf)	G	28	1/12/1991	No	176 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	450,000$	0$	0$	No
Brandon Walthall	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	19	11/13/1999	Yes	207 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	308,329$	0$	0$	No
Brian Dell	Niagara Falls Wings (Buf)	LW	23	1/15/1996	No	181 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	216,308$	0$	0$	No
Bruce Akpan	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	30	12/18/1988	No	229 Lbs	6 ft10	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	565,000$	0$	0$	No
Bryant Wilson	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	22	9/28/1996	No	189 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	248,964$	0$	0$	No
Connor Ehsan	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	19	6/10/1999	No	189 Lbs	6 ft6	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	442,788$	0$	0$	No
Corey Falvey	Niagara Falls Wings (Buf)	C	23	9/16/1995	No	211 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	304,300$	0$	0$	No
Dakota Buchli	Niagara Falls Wings (Buf)	D	19	4/30/1999	No	180 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	446,154$	0$	0$	No
Damon Burlock	Niagara Falls Wings (Buf)	LW	24	10/18/1994	No	197 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	420,000$	0$	0$	No
Darrin Adair	Niagara Falls Wings (Buf)	LW	19	3/4/1999	No	195 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	293,820$	0$	0$	No
David Hallisey	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	24	8/18/1994	Yes	180 Lbs	5 ft10	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	274,232$	0$	0$	No
Dennis Stieff (Sur la Masse Salariale)	Niagara Falls Wings (Buf)	D	27	8/6/1991	No	216 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	405,000$	0$	0$	No
Don Huett	Niagara Falls Wings (Buf)	RW/D	24	12/31/1994	No	214 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	221,854$	0$	0$	No
Edward Haran	Niagara Falls Wings (Buf)	G	20	3/2/1998	No	188 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	288,852$	0$	0$	No
Finn Aase	Niagara Falls Wings (Buf)	D	27	8/20/1991	No	210 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	324,000$	0$	0$	No
Frank Roy (Sur la Masse Salariale)	Niagara Falls Wings (Buf)	C	33	10/21/1985	No	241 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	462,500$	0$	0$	No
Jacob Karshner	Niagara Falls Wings (Buf)	C	19	4/15/1999	No	198 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	273,688$	0$	0$	No
Jamie Aschenbrener	Niagara Falls Wings (Buf)	C	21	4/21/1997	Yes	204 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	245,137$	0$	0$	No
Jared Matalka	Niagara Falls Wings (Buf)	G	21	2/17/1997	No	194 Lbs	6 ft8	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	234,405$	0$	0$	No
Jeff Duttry	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	21	1/7/1998	No	195 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	296,844$	0$	0$	No
Jeff Thiel	Niagara Falls Wings (Buf)	LW	29	12/17/1989	No	184 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No
Jerry Wilkerson	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	34	4/1/1984	No	209 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	410,000$	0$	0$	No
Joey Giannini	Niagara Falls Wings (Buf)	D	22	9/20/1996	No	179 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	252,337$	0$	0$	No
Julian Smithson	Niagara Falls Wings (Buf)	D	21	10/18/1997	No	180 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	265,618$	0$	0$	No
Kyle Dvorak	Niagara Falls Wings (Buf)	C	19	4/25/1999	No	217 Lbs	6 ft7	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	575,962$	0$	0$	No
Kyle May	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	24	12/7/1994	No	195 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	528,000$	0$	0$	No
Matias Cleland	Niagara Falls Wings (Buf)	D	25	1/28/1994	No	182 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	279,129$	0$	0$	No
Matt Nietzer	Niagara Falls Wings (Buf)	D	20	3/17/1998	Yes	201 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	251,423$	0$	0$	No
Nate Lacombe	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	25	5/10/1993	No	187 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	235,000$	0$	0$	No
Nate Torgrimson	Niagara Falls Wings (Buf)	LW	20	4/25/1998	No	187 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	244,898$	0$	0$	No
Nick Bisignano	Niagara Falls Wings (Buf)	D	26	10/16/1992	No	196 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	400,000$	0$	0$	No
Omar Gauthier	Niagara Falls Wings (Buf)	LW	24	9/13/1994	No	228 Lbs	6 ft9	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	268,523$	0$	0$	No
Paul Prejean	Niagara Falls Wings (Buf)	C	21	7/18/1997	No	208 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	352,059$	0$	0$	No
Sean Wotring	Niagara Falls Wings (Buf)	D	24	5/20/1994	No	237 Lbs	6 ft8	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	290,173$	0$	0$	No
Seth Martins	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	19	10/20/1999	Yes	203 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	295,029$	0$	0$	No
Shelby Kempler	Niagara Falls Wings (Buf)	G	30	9/10/1988	No	207 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No
Stefane Fleury	Niagara Falls Wings (Buf)	D	19	11/20/1999	Yes	203 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	260,520$	0$	0$	No
Steve Faulk	Niagara Falls Wings (Buf)	D	23	3/30/1995	No	197 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	275,000$	0$	0$	No
Taylor Fleming	Niagara Falls Wings (Buf)	D	25	2/17/1993	No	202 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	260,003$	0$	0$	No
Teddy Frey	Niagara Falls Wings (Buf)	LW	24	7/21/1994	No	184 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	241,821$	0$	0$	No
Todd Klemm	Niagara Falls Wings (Buf)	RW	24	10/25/1994	No	182 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	277,500$	0$	0$	No
Tommy Fallen	Niagara Falls Wings (Buf)	D	27	4/17/1991	No	180 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	228,249$	0$	0$	No
Tommy Kemp	Niagara Falls Wings (Buf)	G	21	5/25/1997	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	267,240$	0$	0$	No
Tyler Wieneke	Niagara Falls Wings (Buf)	D	29	12/1/1989	No	214 Lbs	6 ft7	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	462,500$	0$	0$	No
Tyson Lockett	Niagara Falls Wings (Buf)	C	26	8/20/1992	No	180 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	303,748$	0$	0$	No
Wade Bergholm	Niagara Falls Wings (Buf)	C	19	9/21/1999	Yes	165 Lbs	5 ft10	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	351,731$	0$	0$	No

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
50	23.68	198 Lbs	6 ft3	2.10	332,677$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Damon Burlock	Kyle Dvorak	Kyle May	40	1	2	2
2	Jeff Thiel	Wade Bergholm	Bruce Akpan	30	1	2	2
3	Darrin Adair	Tyson Lockett	Alan Deane	20	1	2	2
4	Kyle Dvorak	Damon Burlock	Connor Ehsan	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wieneke	Nick Bisignano	40	1	2	2
2	Dakota Buchli	Finn Aase	30	1	2	2
3	Julian Smithson	Joey Giannini	20	1	2	2
4	Tyler Wieneke	Nick Bisignano	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Damon Burlock	Kyle Dvorak	Kyle May	60	1	2	2
2	Jeff Thiel	Wade Bergholm	Bruce Akpan	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wieneke	Nick Bisignano	60	1	2	2
2	Dakota Buchli	Finn Aase	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Damon Burlock	Kyle Dvorak	60	1	2	2
2	Kyle May	Jeff Thiel	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wieneke	Nick Bisignano	60	1	2	2
2	Dakota Buchli	Finn Aase	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Damon Burlock	60	1	2	2	Tyler Wieneke	Nick Bisignano	60	1	2	2
2	Kyle Dvorak	40	1	2	2	Dakota Buchli	Finn Aase	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Damon Burlock	Kyle Dvorak	60	1	2	2
2	Kyle May	Jeff Thiel	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wieneke	Nick Bisignano	60	1	2	2
2	Dakota Buchli	Finn Aase	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Damon Burlock	Kyle Dvorak	Kyle May	Tyler Wieneke	Nick Bisignano

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Damon Burlock	Kyle Dvorak	Kyle May	Tyler Wieneke	Nick Bisignano

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Jerry Wilkerson, Brandon Walthall, Alan Deane	Jerry Wilkerson, Brandon Walthall	Alan Deane

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Julian Smithson, Joey Giannini, Dakota Buchli	Julian Smithson	Joey Giannini, Dakota Buchli

Tirs de Pénalité
Damon Burlock, Kyle Dvorak, Kyle May, Jeff Thiel, Bruce Akpan

Gardien
#1 : Bill Gabriel, #2 : Edward Haran

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

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

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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

	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
	Total	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	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0

			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
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	T	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	T	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	T	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	T
0	0	0	0	0

Tentatives en Avantage Numérique	Buts en Avantage Numérique	% en Avantage Numérique	Tentatives en Désavantage Numérique	Buts Contre en Désavantage Numérique	% en Désavantage Numérique	Buts Pour en Désavantage Numérique
0	0	0.00%	0	0	0.00%	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
0	0	0	0	0	0	0	0

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
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%

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
0	0	0	0	0	0

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score
2 - 2019-09-03	7	Columbia Tigers	-	Niagara Falls Wings	-
4 - 2019-09-05	15	Columbia Tigers	-	Niagara Falls Wings	-
6 - 2019-09-07	23	Niagara Falls Wings	-	Columbia Tigers	-
8 - 2019-09-09	31	Niagara Falls Wings	-	Columbia Tigers	-
10 - 2019-09-11	39	Columbia Tigers	-	Niagara Falls Wings	-
12 - 2019-09-13	47	Niagara Falls Wings	-	Columbia Tigers	-
14 - 2019-09-15	55	Columbia Tigers	-	Niagara Falls Wings	-

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	0.00%	0.00%
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
40	0 - 0.00%	0$	0$	3000	110

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
0$	3,835,338$	3,835,338$	0$

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

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	14	0$	0$

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	Ligue											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
Saison Régulière
16	80	38	27	10	2	3	0	0	324	293	31	40	21	15	4	0	0	0	0	167	147	20	40	17	12	6	2	3	0	0	157	146	11	86	324	532	856	1	0	82	120	120	2	2897	923	1048	907	19	2579	878	462	1628	311	75	24.12%	218	50	77.06%	6	1159	2223	52.14%	1033	1942	53.19%	675	1342	50.30%	1768	1000	1594	740	1494	757
07-08	80	35	29	7	7	2	0	0	287	250	37	40	17	14	5	3	1	0	0	137	120	17	40	18	15	2	4	1	0	0	150	130	20	77	287	459	746	1	2	83	104	93	7	2366	748	849	743	26	2260	752	1193	1815	244	48	19.67%	235	41	82.55%	8	855	1656	51.63%	857	1669	51.35%	686	1326	51.73%	1572	737	1520	832	1757	882
08-09	80	30	28	10	8	4	0	0	258	252	6	40	13	14	7	5	1	0	0	119	116	3	40	17	14	3	3	3	0	0	139	136	3	70	258	419	677	0	4	52	122	76	8	2335	654	877	763	41	2444	819	620	1579	200	52	26.00%	223	44	80.27%	14	871	1713	50.85%	857	1776	48.25%	634	1262	50.24%	1505	684	3784	2032	1789	890
09-10	80	35	31	6	5	3	0	0	243	232	11	40	13	16	6	3	2	0	0	113	113	0	40	22	15	0	2	1	0	0	130	119	11	76	243	400	643	0	3	50	95	93	5	2216	595	751	837	33	2374	750	629	1463	212	39	18.40%	218	43	80.28%	8	804	1615	49.78%	849	1728	49.13%	589	1175	50.13%	1502	656	5707	3083	1830	941
10-11	80	25	34	8	3	10	0	0	249	268	-19	40	12	14	5	1	8	0	0	114	125	-11	40	13	20	3	2	2	0	0	135	143	-8	58	249	408	657	2	1	65	78	103	3	2322	733	704	848	37	2389	786	524	1522	206	40	19.42%	190	39	79.47%	6	885	1739	50.89%	899	1783	50.42%	541	1084	49.91%	1551	703	1516	811	1797	920
11-12	80	35	35	6	1	3	0	0	266	271	-5	40	21	12	4	1	2	0	0	140	117	23	40	14	23	2	0	1	0	0	126	154	-28	76	266	427	693	2	2	82	88	95	1	2464	841	801	801	21	2590	868	313	1459	204	48	23.53%	155	31	80.00%	5	806	1781	45.26%	859	1820	47.20%	523	1143	45.76%	1563	750	1553	788	1717	874
12-13	80	24	30	15	6	5	0	0	278	298	-20	40	15	13	6	2	4	0	0	144	139	5	40	9	17	9	4	1	0	0	134	159	-25	63	278	455	733	1	1	98	89	85	6	2599	989	818	760	32	2706	911	305	1472	193	39	20.21%	137	31	77.37%	3	895	1858	48.17%	913	1943	46.99%	612	1260	48.57%	1568	766	1617	792	1702	873
13-14	80	36	26	9	7	2	0	0	323	305	18	40	24	12	1	3	0	0	0	172	144	28	40	12	14	8	4	2	0	0	151	161	-10	81	323	530	853	1	0	97	112	107	7	2854	929	975	918	32	2796	897	247	1574	209	61	29.19%	126	33	73.81%	4	1143	2053	55.67%	989	1853	53.37%	743	1308	56.80%	1632	835	1584	754	1646	845
14-15	80	27	32	10	6	5	0	0	310	316	-6	40	11	17	7	3	2	0	0	150	164	-14	40	16	15	3	3	3	0	0	160	152	8	64	310	515	825	3	0	103	115	86	6	2916	1038	950	896	32	3022	994	377	1535	213	36	16.90%	172	43	75.00%	5	972	1971	49.32%	973	1991	48.87%	616	1295	47.57%	1607	839	1684	768	1570	796
15-16	80	39	25	5	8	3	0	0	323	294	29	40	21	12	3	4	0	0	0	168	139	29	40	18	13	2	4	3	0	0	155	155	0	83	323	531	854	1	0	96	118	101	8	3033	1133	967	908	25	2850	958	362	1544	256	56	21.88%	158	36	77.22%	1	1242	2206	56.30%	1030	1936	53.20%	714	1303	54.80%	1696	930	1598	753	1553	789
16-17	80	37	29	8	3	3	0	0	278	242	36	40	20	12	4	2	2	0	0	152	127	25	40	17	17	4	1	1	0	0	126	115	11	82	278	461	739	1	2	86	108	81	3	2598	935	866	786	11	2475	837	670	1634	222	55	24.77%	279	65	76.70%	3	1046	1892	55.29%	1035	1872	55.29%	636	1208	52.65%	1719	929	1562	751	1565	790
17-18	80	32	34	9	3	2	0	0	261	264	-3	40	15	15	6	2	2	0	0	133	126	7	40	17	19	3	1	0	0	0	128	138	-10	73	261	447	708	4	0	94	76	88	3	2498	900	841	740	17	2482	850	575	1441	243	52	21.40%	248	58	76.61%	3	942	1901	49.55%	940	1875	50.13%	572	1194	47.91%	1712	927	1589	748	1551	792
Total Saison Régulière	960	393	360	103	59	45	0	0	3400	3285	115	480	203	166	58	29	24	0	0	1709	1577	132	480	190	194	45	30	21	0	0	1691	1708	-17	889	3400	5584	8984	17	15	988	1225	1128	59	31098	10418	10447	9907	326	30967	10300	6277	18666	2713	601	22.15%	2359	514	78.21%	66	11620	22608	51.40%	11234	22188	50.63%	7541	14900	50.61%	19399	9761	25315	12859	19975	10154