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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	Paul Crowder (R)	0	X				100.00	76	33	55	73	54	83	65	77	59	81	90	47	50	83	60	62	80	70	0
2	Christian Keville	0	X				100.00	23	2	99	70	82	89	80	66	1	78	86	33	70	83	96	28	80	68	0
3	Sam Lorson	0	X				100.00	15	3	99	68	80	76	78	65	54	78	77	51	70	99	96	59	81	68	0
4	Trevor Helvey (R)	0		X			98.25	40	26	99	71	66	75	65	67	67	72	93	53	50	89	63	58	80	68	0
5	Spencer Heatley	0	X				100.00	1	1	99	63	70	74	88	70	99	57	67	79	50	99	99	11	58	67	0
6	Sheldon Lindow	0		X			100.00	31	16	99	73	71	74	86	70	36	73	97	26	70	73	70	60	65	67	0
7	Austin Oberg	0			X		99.50	30	18	99	78	72	83	63	63	83	82	78	41	50	69	87	60	81	67	0
8	Dan Mooney	0			X		100.00	1	1	99	56	84	58	73	64	66	59	70	85	50	99	79	1	42	65	0
9	Bobby Mescher	0			X		100.00	99	29	47	65	76	91	77	65	1	33	70	65	73	99	99	4	57	65	0
10	Brian Walsh	0		X			100.00	76	21	56	65	71	81	53	85	69	68	74	37	70	73	62	63	27	65	0
11	Gregor Baldini	0				X	100.00	18	1	99	71	80	80	64	84	54	70	89	66	50	99	87	34	73	70	0
12	Thomas Walters (R)	0				X	100.00	65	26	86	70	60	81	62	73	14	67	44	82	50	83	80	60	49	69	0
13	Ross Langella	0				X	100.00	14	2	99	71	76	77	85	64	35	55	41	82	70	99	86	21	80	68	0
14	Quinn Bolen	0				X	100.00	24	5	99	68	77	74	76	88	43	85	99	46	70	86	59	46	80	68	0
15	Cam Senske	0				X	100.00	89	45	60	69	65	80	74	50	24	45	41	73	70	99	90	49	80	68	0
16	Kevin Cage	51				X	100.00	99	29	36	56	86	74	88	91	99	81	88	1	50	99	99	1	79	67	0
17	Matthew Sager (R)	0				X	100.00	87	26	57	67	66	79	62	29	18	35	51	98	50	85	35	79	46	66	0
18	Charlie Elliott	0				X	100.00	87	33	73	69	68	81	62	56	22	44	35	68	70	74	91	45	30	65	0
Rayé
1	Mike Lyford	0			X		0.00	47	11	79	87	69	86	76	41	1	52	80	82	50	90	99	54	50	68	0
2	Pat Esposito (R)	0		X			100.00	31	26	99	73	55	80	68	67	75	76	82	42	50	81	36	62	20	64	0
3	Cole Branham (R)	0	X				100.00	36	26	85	72	61	77	64	69	43	58	84	63	50	75	49	52	19	64	0
4	Reed Kiepert	0	X				100.00	37	1	99	67	76	71	89	56	1	66	60	50	70	99	99	45	19	63	0
5	Lawton Grambo	0	X				100.00	80	11	86	65	78	77	60	60	72	67	81	36	70	73	69	39	20	63	0
6	Rob Sumerlin (R)	0			X		100.00	34	26	99	71	58	77	78	65	84	79	63	27	50	99	73	56	20	62	0
7	Travis Ellis (R)	0			X		100.00	46	26	91	77	54	72	61	60	46	50	81	51	50	75	35	52	20	60	0
8	Nelson Lattanzio	0		X			100.00	44	11	81	62	77	77	79	63	23	38	59	57	70	91	70	42	20	59	0
9	Kyle Bernhardt	0		X			100.00	48	13	85	61	74	73	77	61	54	58	60	28	70	96	96	55	20	59	0
10	Joel Peterson	0	X				100.00	36	18	76	74	68	77	67	64	45	47	71	37	70	93	37	52	20	59	0
11	Bryan Stidd	0		X			100.00	33	21	80	65	69	83	69	57	59	64	71	28	70	99	40	56	20	59	0
12	Kirby Ratliff	0			X		100.00	65	30	50	61	75	80	64	48	9	45	50	75	70	89	42	62	20	58	0
13	Derick McCamant	0		X			100.00	63	18	99	72	65	83	45	55	27	47	37	80	70	79	45	59	20	58	0
14	Ethan Mittlestadt	0			X		100.00	52	21	87	66	67	73	53	60	48	59	69	27	50	99	68	67	20	58	0
15	Rob Schonert	0			X		100.00	44	27	68	68	66	79	79	56	23	37	54	61	70	93	63	45	20	58	0
16	Desmond Bergin	0				X	100.00	34	15	99	65	71	88	78	61	14	50	53	72	49	92	76	31	32	65	0
17	Seth Cihon	0				X	100.00	19	5	99	68	74	71	76	87	49	79	99	35	70	98	50	41	20	64	0
18	Silas Landon	0				X	100.00	48	18	99	74	63	71	76	38	20	30	40	81	50	99	80	53	20	64	0
19	Riley Catrett (R)	0				X	100.00	40	26	99	70	61	71	71	55	19	51	52	70	50	94	76	54	20	63	0
20	Tyler Leibel	0				X	100.00	31	18	99	71	69	83	86	57	71	50	72	59	70	87	60	53	20	62	0
21	Alex Tchakian	0				X	100.00	35	18	86	67	68	74	53	54	25	44	45	79	50	81	67	49	20	62	0
22	Chase Norrish (R)	0				X	100.00	55	35	69	71	61	75	56	34	25	42	35	77	50	82	72	62	20	61	0
23	Kyle Newquist	0				X	100.00	47	21	88	71	68	73	79	35	17	38	44	72	70	81	37	63	20	60	0
24	Tyler Mueller (R)	0				X	100.00	61	31	85	75	66	75	53	69	15	58	48	44	50	81	53	67	20	60	0
25	Wade Kochan (R)	0				X	100.00	69	26	89	76	61	72	29	41	21	35	34	63	50	90	89	62	20	60	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					97.62	47	19	85	69	69	77	69	61	40	58	65	56	60	89	70	48	40	64

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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	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Tim Curnutte	100.00	83	79	87	74	82	88	85	73	86	60	83	47	89	51	80	77	0
2	Elliot Bertin	100.00	83	90	74	67	75	85	53	81	69	60	70	98	98	39	82	75	0
Rayé
1	Jeffrey West	100.00	73	84	82	74	76	85	77	60	80	64	57	71	88	57	20	74	0
2	Justin Garneau (R)	100.00	68	82	39	78	55	99	60	87	85	77	50	94	48	74	20	72	0
3	Brian Jakubiak	100.00	78	76	81	72	77	77	77	56	60	65	64	80	81	56	20	70	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	77	82	73	73	73	87	70	71	76	65	65	78	81	55	44	74

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Marty Williamson	78	71	62	76	80	95	55	CAN	55	3	290,000$

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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.
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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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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	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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Nom du 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
Alex Tchakian	Arlington Americans (Was)	D	20	12/21/1998	No	209 Lbs	6 ft7	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	304,702$	0$	0$	No
Austin Oberg	Arlington Americans (Was)	RW	20	11/8/1998	No	190 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	473,077$	0$	0$	No
Bobby Mescher	Arlington Americans (Was)	RW	28	12/18/1990	No	204 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	475,000$	0$	0$	No
Brian Jakubiak	Arlington Americans (Was)	G	24	2/11/1995	No	172 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	217,538$	0$	0$	No
Brian Walsh	Arlington Americans (Was)	LW	21	9/2/1997	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	276,293$	0$	0$	No
Bryan Stidd	Arlington Americans (Was)	LW	21	2/2/1998	No	215 Lbs	6 ft7	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	247,052$	0$	0$	No
Cam Senske	Arlington Americans (Was)	D	19	5/9/1999	No	189 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	429,327$	0$	0$	No
Charlie Elliott	Arlington Americans (Was)	D	21	12/27/1997	No	202 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	369,615$	0$	0$	No
Chase Norrish	Arlington Americans (Was)	D	25	4/6/1993	Yes	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	268,791$	0$	0$	No
Christian Keville	Arlington Americans (Was)	C	24	12/14/1994	No	210 Lbs	6 ft8	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	425,700$	0$	0$	No
Cole Branham	Arlington Americans (Was)	C	18	4/8/2000	Yes	189 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	282,938$	0$	0$	No
Dan Mooney	Arlington Americans (Was)	RW	29	4/16/1989	No	240 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	440,000$	0$	0$	No
Derick McCamant	Arlington Americans (Was)	LW	20	2/25/1998	No	182 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	245,016$	0$	0$	No
Desmond Bergin	Arlington Americans (Was)	D	26	2/6/1993	No	193 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	268,301$	0$	0$	No
Elliot Bertin	Arlington Americans (Was)	G	27	1/28/1992	No	151 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	302,500$	0$	0$	No
Ethan Mittlestadt	Arlington Americans (Was)	RW	19	6/7/1999	No	209 Lbs	6 ft6	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	278,585$	0$	0$	No
Gregor Baldini	Arlington Americans (Was)	D	24	4/6/1994	No	197 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No
Jeffrey West	Arlington Americans (Was)	G	24	5/2/1994	No	183 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	237,833$	0$	0$	No
Joel Peterson	Arlington Americans (Was)	C	21	9/15/1997	No	182 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	236,938$	0$	0$	No
Justin Garneau	Arlington Americans (Was)	G	19	1/25/2000	Yes	188 Lbs	6 ft5	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	387,500$	0$	0$	No
Kevin Cage	Arlington Americans (Was)	D	29	5/3/1989	No	248 Lbs	6 ft7	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	570,000$	0$	0$	No
Kirby Ratliff	Arlington Americans (Was)	RW	23	12/31/1995	No	213 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	232,383$	0$	0$	No
Kyle Bernhardt	Arlington Americans (Was)	LW	22	2/6/1997	No	212 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	220,136$	0$	0$	No
Kyle Newquist	Arlington Americans (Was)	D	21	10/31/1997	No	189 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	231,015$	0$	0$	No
Lawton Grambo	Arlington Americans (Was)	C	21	3/7/1997	No	208 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	273,941$	0$	0$	No
Matthew Sager	Arlington Americans (Was)	D	19	1/20/2000	Yes	203 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	466,346$	0$	0$	No
Mike Lyford (Sur la Masse Salariale)	Arlington Americans (Was)	RW	26	9/22/1992	No	153 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	475,000$	0$	0$	No
Nelson Lattanzio	Arlington Americans (Was)	LW	22	10/17/1996	No	221 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	225,781$	0$	0$	No
Pat Esposito	Arlington Americans (Was)	LW	18	4/22/2000	Yes	174 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	342,788$	0$	0$	No
Paul Crowder	Arlington Americans (Was)	C	18	6/6/2000	Yes	173 Lbs	5 ft10	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No
Quinn Bolen	Arlington Americans (Was)	D	21	6/11/1997	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	230,086$	0$	0$	No
Reed Kiepert	Arlington Americans (Was)	C	24	3/2/1994	No	198 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	370,000$	0$	0$	No
Riley Catrett	Arlington Americans (Was)	D	18	2/16/2000	Yes	190 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	347,260$	0$	0$	No
Rob Schonert	Arlington Americans (Was)	RW	21	4/14/1997	No	198 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	253,387$	0$	0$	No
Rob Sumerlin	Arlington Americans (Was)	RW	18	2/19/2000	Yes	187 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	314,375$	0$	0$	No
Ross Langella	Arlington Americans (Was)	D	23	4/21/1995	No	193 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	340,000$	0$	0$	No
Sam Lorson	Arlington Americans (Was)	C	23	1/3/1996	No	206 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	450,000$	0$	0$	No
Seth Cihon	Arlington Americans (Was)	D	24	7/23/1994	No	193 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	282,500$	0$	0$	No
Sheldon Lindow	Arlington Americans (Was)	LW	20	6/3/1998	No	180 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	291,135$	0$	0$	No
Silas Landon	Arlington Americans (Was)	D	20	11/20/1998	No	180 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	349,495$	0$	0$	No
Spencer Heatley	Arlington Americans (Was)	C	30	2/4/1989	No	192 Lbs	5 ft8	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	465,000$	0$	0$	No
Thomas Walters	Arlington Americans (Was)	D	18	3/3/2000	Yes	191 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	575,962$	0$	0$	No
Tim Curnutte	Arlington Americans (Was)	G	22	3/23/1996	No	172 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	390,000$	0$	0$	No
Travis Ellis	Arlington Americans (Was)	RW	18	2/28/2000	Yes	164 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	287,774$	0$	0$	No
Trevor Helvey	Arlington Americans (Was)	LW	19	7/24/1999	Yes	189 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	473,077$	0$	0$	No
Tyler Leibel	Arlington Americans (Was)	D	21	2/26/1997	No	184 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	245,504$	0$	0$	No
Tyler Mueller	Arlington Americans (Was)	D	24	12/13/1994	Yes	187 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	255,351$	0$	0$	No
Wade Kochan	Arlington Americans (Was)	D	19	6/7/1999	Yes	189 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	248,967$	0$	0$	No

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
48	21.92	193 Lbs	6 ft3	2.48	343,208$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Trevor Helvey	Paul Crowder	Austin Oberg	40	1	2	2
2	Sheldon Lindow	Sam Lorson	Dan Mooney	30	1	2	2
3	Brian Walsh	Christian Keville	Bobby Mescher	20	1	2	2
4	Paul Crowder	Spencer Heatley	Sam Lorson	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Gregor Baldini	Thomas Walters	40	1	2	2
2	Quinn Bolen	Ross Langella	30	1	2	2
3	Cam Senske	Kevin Cage	20	1	2	2
4	Matthew Sager	Charlie Elliott	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Trevor Helvey	Paul Crowder	Austin Oberg	60	1	2	2
2	Sheldon Lindow	Sam Lorson	Dan Mooney	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Gregor Baldini	Thomas Walters	60	1	2	2
2	Quinn Bolen	Ross Langella	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Paul Crowder	Sam Lorson	60	1	2	2
2	Christian Keville	Trevor Helvey	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Gregor Baldini	Thomas Walters	60	1	2	2
2	Quinn Bolen	Ross Langella	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Paul Crowder	60	1	2	2	Gregor Baldini	Thomas Walters	60	1	2	2
2	Sam Lorson	40	1	2	2	Quinn Bolen	Ross Langella	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Paul Crowder	Sam Lorson	60	1	2	2
2	Christian Keville	Trevor Helvey	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Gregor Baldini	Thomas Walters	60	1	2	2
2	Quinn Bolen	Ross Langella	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Trevor Helvey	Paul Crowder	Austin Oberg	Gregor Baldini	Thomas Walters

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Trevor Helvey	Paul Crowder	Austin Oberg	Gregor Baldini	Thomas Walters

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Spencer Heatley, Brian Walsh, Bobby Mescher	Spencer Heatley, Brian Walsh	Bobby Mescher

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Cam Senske, Kevin Cage, Matthew Sager	Cam Senske	Kevin Cage, Matthew Sager

Tirs de Pénalité
Paul Crowder, Sam Lorson, Christian Keville, Trevor Helvey, Spencer Heatley

Gardien
#1 : Tim Curnutte, #2 : Elliot Bertin

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	8	Dayton Clippers	-	Arlington Americans	-
4 - 2019-09-05	16	Dayton Clippers	-	Arlington Americans	-
6 - 2019-09-07	24	Arlington Americans	-	Dayton Clippers	-
8 - 2019-09-09	32	Arlington Americans	-	Dayton Clippers	-
10 - 2019-09-11	40	Dayton Clippers	-	Arlington Americans	-
12 - 2019-09-13	48	Arlington Americans	-	Dayton Clippers	-
14 - 2019-09-15	56	Dayton Clippers	-	Arlington Americans	-

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$	3,999,742$	3,999,742$	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	36	27	9	4	4	0	0	285	252	33	40	20	12	4	3	1	0	0	146	118	28	40	16	15	5	1	3	0	0	139	134	5	81	285	477	762	2	0	82	88	111	4	2372	813	794	741	24	2572	864	493	1399	262	72	27.48%	240	39	83.75%	6	881	1780	49.49%	964	1963	49.11%	590	1167	50.56%	1611	825	1662	772	1584	808
07-08	80	42	26	7	1	4	0	0	300	262	38	40	22	10	4	1	3	0	0	156	129	27	40	20	16	3	0	1	0	0	144	133	11	91	300	501	801	0	1	79	119	101	1	2489	769	819	887	14	2469	844	851	1543	248	72	29.03%	206	36	82.52%	10	858	1728	49.65%	844	1752	48.17%	633	1306	48.47%	1507	686	1572	823	1768	889
08-09	80	33	32	6	8	1	0	0	263	271	-8	40	16	16	4	3	1	0	0	118	120	-2	40	17	16	2	5	0	0	0	145	151	-6	72	263	418	681	0	0	56	95	104	8	2374	687	794	843	50	2366	813	709	1634	206	44	21.36%	237	49	79.32%	7	874	1751	49.91%	883	1653	53.42%	704	1258	55.96%	1539	708	3687	1955	1777	888
09-10	80	41	28	4	3	4	0	0	246	232	14	40	24	12	1	1	2	0	0	130	107	23	40	17	16	3	2	2	0	0	116	125	-9	86	246	400	646	0	4	59	89	95	3	2168	626	763	762	17	2333	766	859	1421	225	55	24.44%	238	42	82.35%	7	811	1577	51.43%	936	1768	52.94%	617	1237	49.88%	1511	675	5507	2941	1820	935
10-11	80	34	30	4	5	7	0	0	255	266	-11	40	16	17	2	2	3	0	0	131	140	-9	40	18	13	2	3	4	0	0	124	126	-2	72	255	423	678	4	5	70	99	81	5	2345	732	802	784	27	2369	789	440	1556	205	41	20.00%	174	43	75.29%	4	942	1723	54.67%	855	1691	50.56%	607	1136	53.43%	1565	747	1535	809	1747	879
11-12	80	35	28	8	5	4	0	0	284	265	19	40	19	13	1	3	4	0	0	136	125	11	40	16	15	7	2	0	0	0	148	140	8	78	284	466	750	1	3	83	96	100	5	2485	861	795	811	18	2394	835	347	1445	197	45	22.84%	169	28	83.43%	7	975	1776	54.90%	944	1729	54.60%	594	1113	53.37%	1594	769	1533	795	1725	886
12-13	80	30	32	9	4	5	0	0	322	308	14	40	18	13	4	2	3	0	0	173	145	28	40	12	19	5	2	2	0	0	149	163	-14	69	322	512	834	2	0	116	111	91	4	2736	961	950	793	32	2647	919	581	1566	220	44	20.00%	253	59	76.68%	10	1016	1966	51.68%	1015	1894	53.59%	713	1278	55.79%	1624	816	1577	793	1657	839
13-14	80	30	26	9	5	10	0	0	306	294	12	40	14	15	5	2	4	0	0	147	148	-1	40	16	11	4	3	6	0	0	159	146	13	69	306	494	800	2	0	122	81	98	5	2612	1023	749	802	38	2833	973	422	1462	186	40	21.51%	208	41	80.29%	3	912	1851	49.27%	920	1964	46.84%	575	1255	45.82%	1554	754	1638	789	1679	861
14-15	80	35	31	9	3	2	0	0	327	320	7	40	18	14	5	2	1	0	0	164	146	18	40	17	17	4	1	1	0	0	163	174	-11	79	327	535	862	2	1	120	112	92	3	3171	1219	1036	893	23	3090	990	426	1660	192	38	19.79%	188	39	79.26%	6	1095	2099	52.17%	1069	2055	52.02%	763	1357	56.23%	1687	941	1660	738	1508	750
15-16	80	32	33	7	6	2	0	0	346	356	-10	40	16	15	5	3	1	0	0	181	178	3	40	16	18	2	3	1	0	0	165	178	-13	71	346	564	910	2	0	127	108	105	6	3117	1213	970	903	31	3090	1068	439	1631	217	54	24.88%	198	51	74.24%	5	965	2037	47.37%	934	1984	47.08%	651	1384	47.04%	1640	885	1668	752	1542	776
16-17	80	41	30	5	2	2	0	0	301	252	49	40	21	15	1	1	2	0	0	148	121	27	40	20	15	4	1	0	0	0	153	131	22	87	301	504	805	0	3	97	110	92	2	2783	1015	930	817	21	2614	898	388	1544	238	62	26.05%	176	46	73.86%	2	1046	2002	52.25%	968	1899	50.97%	677	1251	54.12%	1668	907	1624	747	1542	787
17-18	80	33	31	10	3	3	0	0	284	292	-8	40	15	16	5	2	2	0	0	130	135	-5	40	18	15	5	1	1	0	0	154	157	-3	76	284	467	751	3	0	101	96	84	3	2696	1021	878	772	25	2594	829	427	1585	280	50	17.86%	185	52	71.89%	3	887	1976	44.89%	834	1835	45.45%	546	1270	42.99%	1694	929	1637	758	1534	773
Total Saison Régulière	960	422	354	87	49	48	0	0	3519	3370	149	480	219	168	41	25	27	0	0	1760	1612	148	480	203	186	46	24	21	0	0	1759	1758	1	931	3519	5761	9280	18	17	1112	1204	1154	49	31348	10940	10280	9808	320	31371	10588	6382	18446	2676	617	23.06%	2472	525	78.76%	70	11262	22266	50.58%	11166	22187	50.33%	7670	15012	51.09%	19201	9646	25304	12676	19889	10078