NorthEastern Hockey League - Elmira Roadrunners

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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	Max Hoven	0	X				96.75	1	1	99	60	80	66	89	73	98	58	63	92	50	99	88	1	81	68	0
2	Nicolas Perrault	0		X			100.00	41	1	99	63	78	95	79	67	62	70	81	48	50	99	60	44	81	67	0
3	Nickolas Dushaj	0	X				99.50	51	27	45	72	65	77	57	82	20	69	97	45	50	75	55	38	76	67	0
4	Aron Suttell	0			X		97.50	89	11	77	53	88	35	55	73	89	65	78	57	50	99	99	1	80	66	0
5	Dylan Hinkle (R)	0			X		100.00	48	26	99	67	58	81	56	67	63	76	81	48	50	83	71	66	74	66	0
6	Garrett Tuffey (R)	0			X		100.00	56	26	85	79	61	75	79	75	44	71	89	23	50	89	42	54	82	66	0
7	Brad McGowan	0			X		100.00	47	13	87	71	73	77	37	51	76	60	73	88	50	99	43	78	72	65	0
8	Dave Sankar	0		X			100.00	42	15	99	76	67	70	63	70	53	68	80	31	70	81	44	54	43	63	0
9	Craig Balsinger (R)	0		X			100.00	42	26	67	73	58	75	60	65	40	54	65	58	50	99	52	61	23	61	0
10	Roderick Rose	0				X	98.00	36	1	99	76	73	77	37	73	70	85	72	83	70	99	58	62	39	69	0
11	Kyle Couture	0				X	100.00	99	38	31	56	82	64	82	30	1	31	22	83	50	99	97	11	81	66	0
12	Garrett Minard (R)	0				X	100.00	39	26	36	72	64	81	48	39	14	41	38	94	50	62	95	39	73	65	0
13	Drew Gaeddert (R)	0				X	100.00	74	44	52	71	63	79	65	54	14	33	45	73	50	86	64	50	81	64	0
14	Harry Deveney	0				X	100.00	52	19	86	80	74	65	63	28	15	24	36	76	50	99	76	44	28	62	0
15	Rick Hudelson	0				X	100.00	42	20	85	74	69	64	77	46	18	38	39	73	70	90	42	60	20	61	0
16	Stewart White (R)	0				X	100.00	56	29	74	73	62	76	55	47	25	40	42	79	50	71	38	57	30	61	0
Rayé
1	Lee Demeglio	37		X			95.36	56	21	76	76	75	69	74	72	87	78	92	52	70	99	57	44	48	71	0
2	Erik Dickman	0		X			96.25	1	1	99	64	78	57	83	91	62	94	95	4	80	99	81	1	82	69	0
3	Cris Passalacqua	0	X				96.75	99	24	51	57	86	81	88	69	96	74	72	52	50	99	81	11	81	69	0
4	Zeb Knutson (R)	0	X				0.00	72	26	85	81	59	75	27	47	70	66	50	91	50	90	30	92	13	62	0
5	Jamal Hall	0	X				88.50	45	18	94	67	67	75	59	62	38	30	84	65	50	97	43	63	15	60	0
6	Joey Tognazzini	0			X		100.00	38	32	54	72	70	71	87	39	38	36	51	76	70	99	93	80	18	59	0
7	Craig Daniels	0			X		100.00	46	18	99	65	73	78	82	58	70	31	40	65	70	98	99	60	20	59	0
8	Gavin Morrow	0	X				100.00	44	18	99	67	67	71	64	52	43	42	77	55	50	93	55	55	20	59	0
9	Brandon Kupka (R)	0		X			100.00	31	26	99	70	60	76	64	58	7	49	79	48	50	96	36	46	20	59	0
10	Colin Beaton	0			X		100.00	45	18	99	74	65	75	50	52	52	65	59	39	50	78	73	40	20	58	0
11	Nolan Bouwens	0			X		100.00	43	21	94	84	57	79	56	68	69	28	78	33	70	61	65	57	20	58	0
12	Andreas Scheinost	0	X				100.00	40	21	82	74	62	75	28	44	70	25	89	72	70	99	42	53	20	58	0
13	Andy Cibula	0		X			100.00	34	6	96	60	76	68	67	45	58	52	68	54	70	80	38	47	20	57	0
14	Dustin Trivisonno	0				X	95.50	41	9	99	67	77	70	88	62	40	53	69	74	70	84	95	25	81	68	0
15	Ian Brady	0				X	100.00	81	31	56	79	72	73	62	40	45	40	34	54	50	79	87	69	34	61	0
16	Rory Van Steenwyk	0				X	100.00	34	2	99	64	76	75	79	56	56	62	56	53	70	95	44	56	20	60	0
17	Peyton Carkhuff	0				X	100.00	43	21	99	75	64	72	68	44	29	36	42	70	70	86	43	53	20	60	0
18	Kris Meisner	0				X	100.00	47	8	99	74	58	66	54	70	64	44	66	42	70	87	73	37	20	58	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					96.00	49	19	82	70	69	72	64	58	50	53	65	60	59	90	64	47	45	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	Joe Wilson	98.00	62	40	80	90	77	97	64	67	91	68	71	99	99	21	56	76	0
2	Dion Neubert	100.00	89	83	66	66	74	86	78	68	87	57	75	86	91	50	82	76	0
Rayé
1	Chris Rayl (R)	100.00	76	75	63	68	62	84	85	77	85	61	50	71	61	63	17	72	0
2	Mark Bollis	100.00	63	89	82	86	77	67	64	67	47	70	70	98	95	29	20	71	0
3	Nate Ferber (R)	100.00	61	81	80	74	65	85	72	83	83	61	66	39	79	50	20	71	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	99.60	70	74	74	77	71	84	73	72	79	63	66	79	85	43	39	73

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Greg Purcell	69	91	75	57	63	78	62	CAN	42	1	200,000$

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2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	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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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
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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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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
Andreas Scheinost	Elmira Roadrunners (Bin)	C	22	8/29/1996	No	180 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	252,650$	0$	0$	No
Andy Cibula	Elmira Roadrunners (Bin)	LW	22	12/21/1996	No	218 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	231,464$	0$	0$	No
Aron Suttell	Elmira Roadrunners (Bin)	RW	29	9/6/1989	No	264 Lbs	6 ft7	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	490,000$	0$	0$	No
Brad McGowan	Elmira Roadrunners (Bin)	RW	28	4/9/1990	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	401,538$	0$	0$	No
Brandon Kupka	Elmira Roadrunners (Bin)	LW	19	6/9/1999	Yes	192 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	266,723$	0$	0$	No
Chris Rayl	Elmira Roadrunners (Bin)	G	19	10/23/1999	Yes	150 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	248,010$	0$	0$	No
Colin Beaton	Elmira Roadrunners (Bin)	RW	20	7/9/1998	No	201 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	333,846$	0$	0$	No
Craig Balsinger	Elmira Roadrunners (Bin)	LW	18	4/29/2000	Yes	182 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	274,776$	0$	0$	No
Craig Daniels	Elmira Roadrunners (Bin)	RW	20	2/16/1998	No	207 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	266,132$	0$	0$	No
Cris Passalacqua	Elmira Roadrunners (Bin)	C	29	11/5/1989	No	247 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No
Dave Sankar	Elmira Roadrunners (Bin)	LW	21	8/3/1997	No	175 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	261,508$	0$	0$	No
Dion Neubert	Elmira Roadrunners (Bin)	G	25	5/26/1993	No	146 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	355,000$	0$	0$	No
Drew Gaeddert	Elmira Roadrunners (Bin)	D	19	2/9/2000	Yes	195 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	276,408$	0$	0$	No
Dustin Trivisonno	Elmira Roadrunners (Bin)	D	25	6/12/1993	No	202 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	333,333$	0$	0$	No
Dylan Hinkle	Elmira Roadrunners (Bin)	RW	19	10/20/1999	Yes	191 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	486,538$	0$	0$	No
Erik Dickman	Elmira Roadrunners (Bin)	LW	30	10/2/1988	No	208 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	350,000$	0$	0$	No
Garrett Minard	Elmira Roadrunners (Bin)	D	19	10/8/1999	Yes	194 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	340,553$	0$	0$	No
Garrett Tuffey	Elmira Roadrunners (Bin)	RW	18	5/4/2000	Yes	176 Lbs	6 ft5	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	378,558$	0$	0$	No
Gavin Morrow	Elmira Roadrunners (Bin)	C	20	8/12/1998	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	301,075$	0$	0$	No
Harry Deveney	Elmira Roadrunners (Bin)	D	21	9/5/1997	No	183 Lbs	6 ft9	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	240,648$	0$	0$	No
Ian Brady	Elmira Roadrunners (Bin)	D	24	5/22/1994	No	199 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	264,655$	0$	0$	No
Jamal Hall (Sur la Masse Salariale)	Elmira Roadrunners (Bin)	C	20	11/25/1998	No	205 Lbs	6 ft6	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	276,952$	0$	0$	No
Joe Wilson	Elmira Roadrunners (Bin)	G	29	1/12/1990	No	240 Lbs	6 ft11	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No
Joey Tognazzini	Elmira Roadrunners (Bin)	RW	21	4/7/1997	No	176 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	262,124$	0$	0$	No
Kris Meisner	Elmira Roadrunners (Bin)	D	21	5/22/1997	No	188 Lbs	6 ft7	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	217,797$	0$	0$	No
Kyle Couture	Elmira Roadrunners (Bin)	D	29	2/26/1989	No	235 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	455,000$	0$	0$	No
Lee Demeglio	Elmira Roadrunners (Bin)	LW	21	6/4/1997	No	180 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	275,015$	0$	0$	No
Mark Bollis	Elmira Roadrunners (Bin)	G	29	3/18/1989	No	230 Lbs	6 ft7	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	285,500$	0$	0$	No
Max Hoven	Elmira Roadrunners (Bin)	C	29	5/26/1989	No	222 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	545,000$	0$	0$	No
Nate Ferber	Elmira Roadrunners (Bin)	G	21	4/21/1997	Yes	180 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	280,761$	0$	0$	No
Nickolas Dushaj	Elmira Roadrunners (Bin)	C	20	11/8/1998	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	462,981$	0$	0$	No
Nicolas Perrault	Elmira Roadrunners (Bin)	LW	25	3/15/1993	No	213 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	425,000$	0$	0$	No
Nolan Bouwens	Elmira Roadrunners (Bin)	RW	21	2/25/1997	No	156 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	280,761$	0$	0$	No
Peyton Carkhuff	Elmira Roadrunners (Bin)	D	20	6/8/1998	No	177 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	246,334$	0$	0$	No
Rick Hudelson	Elmira Roadrunners (Bin)	D	20	5/16/1998	No	185 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	234,631$	0$	0$	No
Roderick Rose	Elmira Roadrunners (Bin)	D	24	12/18/1994	No	174 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	420,000$	0$	0$	No
Rory Van Steenwyk	Elmira Roadrunners (Bin)	D	23	2/28/1995	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	217,538$	0$	0$	No
Stewart White	Elmira Roadrunners (Bin)	D	19	4/13/1999	Yes	195 Lbs	6 ft6	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	254,369$	0$	0$	No
Zeb Knutson (Sur la Masse Salariale)	Elmira Roadrunners (Bin)	C	25	1/1/1994	Yes	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	309,538$	0$	0$	No

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
39	22.67	195 Lbs	6 ft3	2.28	330,839$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nicolas Perrault	Max Hoven	Aron Suttell	40	1	2	2
2	Dave Sankar	Nickolas Dushaj	Dylan Hinkle	30	1	2	2
3	Craig Balsinger		Garrett Tuffey	20	1	2	2
4	Nickolas Dushaj	Max Hoven	Brad McGowan	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Roderick Rose		40	1	2	2
2	Kyle Couture	Garrett Minard	30	1	2	2
3	Drew Gaeddert	Harry Deveney	20	1	2	2
4	Stewart White	Rick Hudelson	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nicolas Perrault	Max Hoven	Aron Suttell	60	1	2	2
2	Dave Sankar	Nickolas Dushaj	Dylan Hinkle	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Roderick Rose		60	1	2	2
2	Kyle Couture	Garrett Minard	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Max Hoven	Nickolas Dushaj	60	1	2	2
2	Nicolas Perrault	Aron Suttell	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Roderick Rose		60	1	2	2
2	Kyle Couture	Garrett Minard	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Max Hoven	60	1	2	2	Roderick Rose		60	1	2	2
2	Nickolas Dushaj	40	1	2	2	Kyle Couture	Garrett Minard	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Max Hoven	Nickolas Dushaj	60	1	2	2
2	Nicolas Perrault	Aron Suttell	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Roderick Rose		60	1	2	2
2	Kyle Couture	Garrett Minard	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Nicolas Perrault	Max Hoven	Aron Suttell	Roderick Rose

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Nicolas Perrault	Max Hoven	Aron Suttell	Roderick Rose

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Garrett Tuffey, Brad McGowan, Craig Balsinger	Garrett Tuffey, Brad McGowan	Craig Balsinger

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Drew Gaeddert, Harry Deveney, Stewart White	Drew Gaeddert	Harry Deveney, Stewart White

Tirs de Pénalité
Max Hoven, Nickolas Dushaj, Nicolas Perrault, Aron Suttell, Dylan Hinkle

Gardien
#1 : Joe Wilson, #2 : Dion Neubert

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
1 - 2019-09-02	3	Longueuil Voyageurs	-	Elmira Roadrunners	-
3 - 2019-09-04	11	Longueuil Voyageurs	-	Elmira Roadrunners	-
5 - 2019-09-06	19	Elmira Roadrunners	-	Longueuil Voyageurs	-
7 - 2019-09-08	27	Elmira Roadrunners	-	Longueuil Voyageurs	-
9 - 2019-09-10	35	Longueuil Voyageurs	-	Elmira Roadrunners	-
11 - 2019-09-12	43	Elmira Roadrunners	-	Longueuil Voyageurs	-
13 - 2019-09-14	51	Longueuil Voyageurs	-	Elmira Roadrunners	-

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$	3,079,056$	3,079,056$	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	34	28	10	4	4	0	0	307	288	19	40	19	13	4	3	1	0	0	159	141	18	40	15	15	6	1	3	0	0	148	147	1	78	307	490	797	1	0	107	112	84	4	2762	1002	945	783	32	2475	857	714	1620	282	54	19.15%	342	83	75.73%	3	1292	2084	62.00%	1193	1994	59.83%	825	1278	64.55%	1708	942	1655	778	1499	736
07-08	80	37	32	7	2	2	0	0	300	280	20	40	19	18	2	1	0	0	0	155	142	13	40	18	14	5	1	2	0	0	145	138	7	81	300	486	786	0	2	90	101	107	2	2491	824	823	826	18	2356	794	1236	1711	219	37	16.89%	242	48	80.17%	10	878	1682	52.20%	876	1713	51.14%	709	1335	53.11%	1564	750	1533	827	1737	851
08-09	80	29	40	3	1	7	0	0	286	322	-36	40	15	18	2	1	4	0	0	149	168	-19	40	14	22	1	0	3	0	0	137	154	-17	61	286	460	746	1	0	62	122	101	1	2506	774	917	800	15	2474	785	560	1705	203	37	18.23%	216	50	76.85%	9	880	1751	50.26%	881	1762	50.00%	678	1374	49.34%	1563	755	3346	1781	1724	854
09-10	80	29	39	7	3	2	0	0	277	309	-32	40	15	21	4	0	0	0	0	133	142	-9	40	14	18	3	3	2	0	0	144	167	-23	65	277	445	722	0	1	55	117	102	3	2521	744	958	803	16	2513	835	642	1716	211	46	21.80%	213	60	71.83%	10	792	1738	45.57%	797	1748	45.59%	581	1356	42.85%	1556	753	5094	2702	1736	843
10-11	80	34	22	12	5	7	0	0	289	264	25	40	19	12	5	2	2	0	0	147	137	10	40	15	10	7	3	5	0	0	142	127	15	80	289	470	759	3	3	77	107	100	5	2587	879	869	802	37	2322	782	495	1681	204	46	22.55%	184	39	78.80%	3	965	1862	51.83%	871	1650	52.79%	641	1206	53.15%	1618	786	1516	808	1742	868
11-12	80	35	24	11	6	4	0	0	320	278	42	40	19	10	5	5	1	0	0	163	125	38	40	16	14	6	1	3	0	0	157	153	4	81	320	506	826	0	1	93	112	109	6	2793	924	892	938	39	2612	880	337	1646	189	48	25.40%	166	31	81.33%	5	1016	1959	51.86%	902	1772	50.90%	619	1220	50.74%	1623	816	1563	791	1686	848
12-13	80	25	34	12	5	4	0	0	292	316	-24	40	11	17	5	3	4	0	0	145	160	-15	40	14	17	7	2	0	0	0	147	156	-9	62	292	471	763	2	0	92	87	108	5	2727	924	902	864	37	2735	891	421	1737	209	38	18.18%	197	48	75.63%	6	961	1971	48.76%	987	1990	49.60%	703	1301	54.04%	1605	819	1629	799	1643	804
13-14	80	35	26	11	3	5	0	0	308	290	18	40	19	12	4	3	2	0	0	161	144	17	40	16	14	7	0	3	0	0	147	146	1	81	308	502	810	1	2	85	114	106	3	2763	874	948	905	36	2973	963	495	1695	238	54	22.69%	207	40	80.68%	2	995	1991	49.97%	975	2017	48.34%	621	1224	50.74%	1594	823	1668	796	1604	783
14-15	80	35	36	5	2	2	0	0	324	330	-6	40	21	14	2	2	1	0	0	185	158	27	40	14	22	3	0	1	0	0	139	172	-33	75	324	534	858	0	0	99	111	112	2	3236	1153	1060	1006	17	2950	1020	471	1809	227	48	21.15%	167	42	74.85%	3	1205	2166	55.63%	1108	1974	56.13%	755	1339	56.39%	1724	978	1614	739	1490	742
15-16	80	24	45	3	3	5	0	0	291	330	-39	40	12	22	0	2	4	0	0	144	158	-14	40	12	23	3	1	1	0	0	147	172	-25	51	291	468	759	0	0	101	103	84	3	2964	1138	987	823	16	2868	961	573	1570	207	44	21.26%	249	57	77.11%	4	1155	2024	57.07%	1194	2063	57.88%	718	1276	56.27%	1632	854	1629	768	1568	791
16-17	80	34	27	13	2	4	0	0	312	280	32	40	15	17	6	0	2	0	0	158	154	4	40	19	10	7	2	2	0	0	154	126	28	81	312	499	811	4	0	105	110	95	2	2919	1019	1035	847	18	2546	823	544	1623	230	50	21.74%	246	46	81.30%	10	1171	1990	58.84%	1065	1795	59.33%	741	1279	57.94%	1729	966	1619	762	1525	760
17-18	80	31	34	10	1	4	0	0	267	264	3	40	16	16	5	1	2	0	0	147	140	7	40	15	18	5	0	2	0	0	120	124	-4	72	267	441	708	3	1	94	87	85	1	2642	967	819	838	18	2461	768	550	1653	248	62	25.00%	245	54	77.96%	6	1090	1934	56.36%	1007	1758	57.28%	670	1180	56.78%	1685	905	1625	770	1546	774
Total Saison Régulière	960	382	387	104	37	50	0	0	3573	3551	22	480	200	190	44	23	23	0	0	1846	1769	77	480	182	197	60	14	27	0	0	1727	1782	-55	868	3573	5772	9345	15	10	1060	1283	1193	37	32911	11222	11155	10235	299	31285	10359	7038	20166	2667	564	21.15%	2674	598	77.64%	71	12400	23152	53.56%	11856	22236	53.32%	8261	15368	53.75%	19606	10151	24497	12325	19507	9660