Association Québécoise de Hockey Simulé

Association Québécoise de Hockey Simulé - Chiwawa

Chiwawa

GP: 12 | W: 6 | L: 4 | OTL: 2 | P: 14
GF: 45 | GA: 46 | PP%: 31.71% | PK%: 78.26%
DG: Jean-Nicholas Drouin | Morale : 90 | Moyenne d'Équipe : 59
Prochain matchs #184 vs Snowbirds

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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	Ondrej Palat		X			100.00	78	45	92	85	63	78	59	64	30	65	63	62	69	92	85	0	90	67	0
2	Jayson Megna	X				100.00	65	45	92	77	65	50	66	51	82	49	53	67	65	93	80	0	90	62	0
3	Devin Shore	X				100.00	68	45	93	77	71	50	57	53	81	54	52	64	66	88	75	0	90	62	0
4	Matt Luff (R)			X		100.00	71	45	95	79	68	50	40	53	30	48	58	65	66	85	72	0	90	59	0
5	William Lockwood (R)			X		100.00	88	45	95	79	50	51	40	47	30	44	50	64	50	84	71	0	90	56	0
6	Trey Fix-Wolansky (R)			X		100.00	58	45	95	77	51	65	40	47	30	40	54	64	65	83	73	0	90	55	0
7	Alexander True (R)	X				100.00	50	45	95	76	76	50	40	45	30	40	50	55	50	86	73	0	90	54	0
8	John Leonard (R)		X			100.00	50	45	92	76	62	58	40	47	30	40	54	60	50	84	73	0	90	54	0
9	Adam Beckman (R)		X			100.00	50	45	95	78	61	53	40	45	30	40	50	55	50	81	69	0	90	53	0
10	Bryce Kindopp (R)			X		100.00	50	45	95	78	61	50	40	45	30	40	50	55	50	84	71	0	90	53	0
11	Cal Foote (R)				X	100.00	72	54	61	74	83	63	60	52	30	48	55	76	65	84	73	0	90	66	0
12	Jacob Bryson				X	100.00	59	45	91	82	43	61	71	52	30	51	52	71	65	85	74	0	90	63	0
13	Jake Christiansen (R)				X	100.00	65	45	90	80	57	63	40	52	30	54	50	72	66	83	72	0	90	62	0
14	Zdeno Chara				X	100.00	50	45	95	70	99	50	40	45	30	40	50	55	50	99	92	0	90	61	0
15	Zac Jones (R)				X	100.00	51	45	90	80	46	65	40	50	30	44	56	61	65	82	72	0	90	58	0
16	Christian Jaros (R)				X	100.00	50	45	95	73	78	50	40	45	30	40	50	55	50	87	74	0	90	58	0
Rayé
1	Joachim Blichfeld (R)			X		100.00	50	45	95	78	60	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	53	0
2	Andy Welinski				X	100.00	50	45	95	76	63	50	40	45	30	40	50	55	50	90	77	0	90	57	0
3	Jimmy Schuldt (R)				X	100.00	50	45	95	75	65	50	40	45	30	40	50	55	50	88	75	0	90	57	0
4	Jack Ahcan (R)				X	100.00	50	45	95	78	45	50	40	45	30	40	50	55	50	86	73	0	90	55	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	59	45	92	77	63	55	46	49	35	45	52	61	57	86	75	0	90	58

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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
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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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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	Jaroslav Halak	100.00	78	59	81	82	79	77	78	77	79	76	70	97	89	0	90	69	0
2	Jonas Johansson	100.00	71	50	60	94	71	71	71	71	71	70	70	87	75	0	90	63	0
3	Calvin Petersen	100.00	70	50	70	83	70	70	70	70	70	70	99	88	77	0	90	63	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	73	53	70	86	73	73	73	73	73	72	80	91	80	0	90	65

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Bob Hartley	65	65	65	65	97	72	46	CAN	63	3	800,000$

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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.
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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	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	HT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Jayson Megna	Chiwawa (CLE)	C	12	7	9	16	-2	2	16	17	52	18	28	13.46%	1	200	16.68	1	3	4	8	30	0	1	1	1	15	1	2	64.29%	210	5	5	1	1.60	1	2	2	0	1
2	Devin Shore	Chiwawa (CLE)	C	12	2	11	13	3	6	15	12	32	11	17	6.25%	3	217	18.16	2	4	6	8	29	0	0	0	1	13	0	0	67.91%	268	11	7	0	1.19	1	2	0	1	2
3	Matt Luff	Chiwawa (CLE)	RW	12	11	2	13	1	0	22	12	43	18	24	25.58%	2	205	17.12	2	2	4	10	29	1	0	1	2	15	2	2	35.71%	14	14	4	1	1.27	0	0	2	0	3
4	John Leonard	Chiwawa (CLE)	LW	12	5	3	8	0	2	10	17	30	9	22	16.67%	5	204	17.04	1	1	2	4	29	0	0	0	0	1	0	0	63.16%	19	4	6	0	0.78	0	0	0	1	0
5	Ondrej Palat	Chiwawa (CLE)	LW	7	2	6	8	0	0	13	5	38	9	17	5.26%	5	126	18.03	0	2	2	5	21	0	0	0	0	6	0	0	30.77%	13	12	1	0	1.27	0	0	0	1	1
6	Cal Foote	Chiwawa (CLE)	D	12	0	6	6	2	14	32	28	26	13	7	0.00%	7	264	22.03	0	0	0	3	30	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	9	11	0	0.45	0	0	0	0	0
7	Jacob Bryson	Chiwawa (CLE)	D	12	2	4	6	1	4	14	23	31	15	11	6.45%	20	281	23.42	1	0	1	5	30	0	0	0	0	17	0	0	0.00%	0	8	8	0	0.43	0	0	0	1	0
8	William Lockwood	Chiwawa (CLE)	RW	8	2	2	4	0	0	24	4	24	8	11	8.33%	1	111	13.97	2	1	3	7	17	0	0	0	0	0	0	1	16.67%	6	8	2	0	0.72	0	0	1	0	0
9	Zac Jones	Chiwawa (CLE)	D	12	3	1	4	-10	0	6	8	29	12	5	10.34%	14	225	18.76	3	0	3	5	10	0	0	0	0	16	1	0	0.00%	0	7	12	1	0.36	0	0	1	0	0
10	Christian Jaros	Chiwawa (CLE)	D	12	2	2	4	-3	2	6	8	12	4	6	16.67%	9	225	18.79	1	1	2	2	30	0	0	0	0	14	0	0	0.00%	0	3	9	0	0.35	0	0	0	0	0
11	Adam Beckman	Chiwawa (CLE)	LW	9	2	1	3	-2	0	6	7	19	4	10	10.53%	1	110	12.29	0	0	0	0	1	0	0	0	0	2	0	0	50.00%	8	2	0	0	0.54	0	0	0	0	0
12	Bryce Kindopp	Chiwawa (CLE)	RW	12	0	2	2	-7	0	6	8	11	2	13	0.00%	3	175	14.59	0	0	0	0	1	0	0	0	0	8	0	0	66.67%	6	5	1	0	0.23	0	0	0	0	0
13	Trey Fix-Wolansky	Chiwawa (CLE)	RW	12	1	1	2	-5	2	10	6	15	11	16	6.67%	5	162	13.54	0	0	0	0	4	0	0	0	0	1	0	0	33.33%	6	6	2	0	0.25	1	1	0	0	0
14	Zdeno Chara	Chiwawa (CLE)	D	12	1	1	2	-9	2	4	7	9	6	3	11.11%	11	222	18.55	0	0	0	0	2	0	1	1	0	16	0	0	0.00%	0	1	15	0	0.18	0	1	0	0	0
15	Alexander True	Chiwawa (CLE)	C	12	0	1	1	-7	0	6	14	15	3	9	0.00%	4	174	14.57	0	0	0	0	2	0	0	0	0	4	0	0	45.51%	167	6	4	0	0.11	0	0	0	0	0
16	Jake Christiansen	Chiwawa (CLE)	D	4	0	1	1	-1	0	6	4	5	0	4	0.00%	6	61	15.33	0	0	0	2	8	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	3	7	0	0.33	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				172	40	53	93	-39	34	196	180	391	143	203	10.23%	97	2968	17.26	13	14	27	59	281	1	2	3	4	136	4	5	59.27%	717	104	94	3	0.63	3	6	6	4	7

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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	GA	SA	SAR	A	PS %	PSA	ST	BG
1	Jaroslav Halak	Chiwawa (CLE)	12	6	4	2	0.876	3.68	702	43	346	158	2	0.833	6	12	0
2	Jonas Johansson	Chiwawa (CLE)	1	0	0	0	0.880	6.21	29	3	25	10	0	0.000	0	0	12
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			13	6	4	2	0.876	3.77	732	46	371	168	2	0.833	6	12	12

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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.
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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
Adam Beckman	Chiwawa (CLE)	LW	22	2001-05-10	Yes	182 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No
Alexander True	Chiwawa (CLE)	C	26	1997-07-17	Yes	200 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Andy Welinski	Chiwawa (CLE)	D	29	1993-10-12	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No
Bryce Kindopp	Chiwawa (CLE)	RW	24	1999-06-14	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No
Cal Foote	Chiwawa (CLE)	D	24	1998-12-13	Yes	224 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No
Calvin Petersen	Chiwawa (CLE)	G	28	1994-10-19	No	185 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	1,500,000$	0$	0$	No
Christian Jaros	Chiwawa (CLE)	D	27	1996-04-02	Yes	222 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No
Devin Shore	Chiwawa (CLE)	C	29	1994-07-19	No	206 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No
Jack Ahcan	Chiwawa (CLE)	D	26	1997-05-18	Yes	180 Lbs	5 ft9	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Jacob Bryson	Chiwawa (CLE)	D	25	1997-11-18	No	176 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,250,000$	0$	0$	No
Jake Christiansen	Chiwawa (CLE)	D	24	1999-09-12	Yes	193 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No
Jaroslav Halak	Chiwawa (CLE)	G	38	1985-05-13	No	189 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	1,250,000$	0$	0$	No
Jayson Megna	Chiwawa (CLE)	C	33	1990-02-01	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Jimmy Schuldt	Chiwawa (CLE)	D	27	1995-10-12	Yes	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No
Joachim Blichfeld	Chiwawa (CLE)	RW	25	1998-07-17	Yes	180 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
John Leonard	Chiwawa (CLE)	LW	25	1998-08-07	Yes	196 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Jonas Johansson	Chiwawa (CLE)	G	28	1995-09-19	No	220 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Matt Luff	Chiwawa (CLE)	RW	26	1997-05-05	Yes	196 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Ondrej Palat	Chiwawa (CLE)	LW	32	1991-03-28	No	194 Lbs	6 ft0	No	No	No	5	Sans Restriction	Pro & Farm	2,500,000$	0$	0$	No
Trey Fix-Wolansky	Chiwawa (CLE)	RW	24	1999-05-26	Yes	191 Lbs	5 ft7	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No
William Lockwood	Chiwawa (CLE)	RW	25	1998-06-20	Yes	172 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Zac Jones	Chiwawa (CLE)	D	22	2000-10-18	Yes	178 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No
Zdeno Chara	Chiwawa (CLE)	D	46	1977-03-18	No	250 Lbs	6 ft9	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	3,000,000$	0$	0$	No

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
23	27.61	197 Lbs	6 ft1	2.26	1,040,217$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Ondrej Palat	Devin Shore	Matt Luff	30	1	2	2
2	John Leonard	Jayson Megna	Trey Fix-Wolansky	30	1	2	2
3	Adam Beckman	Alexander True	Bryce Kindopp	30	1	2	2
4			William Lockwood	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Cal Foote	Jacob Bryson	35	1	2	2
2	Zac Jones	Christian Jaros	30	1	2	2
3	Jake Christiansen	Zdeno Chara	30	1	2	2
4	Cal Foote	Jacob Bryson	5	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Ondrej Palat	Devin Shore	Matt Luff	50	1	2	2
2	John Leonard	Jayson Megna	William Lockwood	50	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Cal Foote	Jacob Bryson	50	1	2	2
2	Jake Christiansen	Christian Jaros	50	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Devin Shore	Bryce Kindopp	50	1	2	2
2	Jayson Megna	Matt Luff	50	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Zdeno Chara	Jacob Bryson	50	1	2	2
2	Zac Jones	Christian Jaros	50	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jayson Megna	50	1	2	2	Zdeno Chara	Jacob Bryson	50	1	2	2
2	Alexander True	50	1	2	2	Zac Jones	Christian Jaros	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Devin Shore	Ondrej Palat	50	1	2	2
2	Jayson Megna	Matt Luff	50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Cal Foote	Jacob Bryson	50	1	2	2
2	Jake Christiansen	Christian Jaros	50	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Ondrej Palat	Devin Shore	Trey Fix-Wolansky	Cal Foote	Jacob Bryson

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
John Leonard	Devin Shore	Matt Luff	Cal Foote	Jacob Bryson

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Trey Fix-Wolansky, Alexander True, Bryce Kindopp	Trey Fix-Wolansky, Alexander True	Bryce Kindopp

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Zac Jones, Christian Jaros, Zdeno Chara	Zac Jones	Jacob Bryson, Zdeno Chara

Tirs de Pénalité
Ondrej Palat, Devin Shore, Jayson Megna, Matt Luff, Adam Beckman

Gardien
#1 : Jonas Johansson, #2 : Jaroslav Halak

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
1	Barracudas	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	2	1.000	6	9	15	0	0	6	23	14	3	28	99	193	135	10	16	3	2	12	9	3	33.33%	1	0	100.00%	0	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
2	Raptors	2	0	1	0	0	1	0	0	6	8	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.250	6	9	15	0	0	6	23	14	3	66	99	193	135	10	74	31	2	41	2	0	0.00%	1	0	100.00%	0	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
3	Saguenéens	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	3	6	0	0	6	23	14	3	41	99	193	135	10	26	9	0	18	4	1	25.00%	0	0	0.00%	0	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
4	Scorpions	2	1	1	0	0	0	0	0	9	8	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	0.500	9	15	24	0	0	6	23	14	3	69	99	193	135	10	55	8	14	44	6	2	33.33%	7	2	71.43%	0	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
5	Snowbirds	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	2	1.000	4	5	9	0	0	6	23	14	3	40	99	193	135	10	27	10	10	32	0	0	0.00%	5	1	80.00%	1	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
6	Spartans	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	9	14	23	0	0	6	23	14	3	69	99	193	135	10	57	21	6	40	9	4	44.44%	3	0	100.00%	0	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
7	Supreme	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	2	4	6	0	0	6	23	14	3	37	99	193	135	10	42	13	6	18	0	0	0.00%	3	2	33.33%	0	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
8	Thugs	2	0	1	0	0	1	0	0	6	12	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.250	6	9	15	0	0	6	23	14	3	81	99	193	135	10	74	25	4	49	11	3	27.27%	3	0	100.00%	0	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
	Total	12	4	4	0	0	2	2	0	45	46	-1	5	2	2	0	0	0	1	0	18	19	-1	7	2	2	0	0	2	1	0	27	27	0	14	0.583	45	68	113	0	0	6	23	14	3	431	99	193	135	10	371	120	44	254	41	13	31.71%	23	5	78.26%	1	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
	_Since Last GM Reset	12	4	4	0	0	2	2	0	45	46	-1	5	2	2	0	0	0	1	0	18	19	-1	7	2	2	0	0	2	1	0	27	27	0	14	0.583	45	68	113	0	0	6	23	14	3	431	99	193	135	10	371	120	44	254	41	13	31.71%	23	5	78.26%	1	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
	_Vs Conference	12	4	4	0	0	2	2	0	45	46	-1	5	2	2	0	0	0	1	0	18	19	-1	7	2	2	0	0	2	1	0	27	27	0	14	0.583	45	68	113	0	0	6	23	14	3	431	99	193	135	10	371	120	44	254	41	13	31.71%	23	5	78.26%	1	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
	_Vs Division	11	3	4	0	0	2	2	0	39	44	-5	5	2	2	0	0	0	1	0	18	19	-1	6	1	2	0	0	2	1	0	21	25	-4	12	0.545	39	59	98	0	0	6	23	14	3	403	99	193	135	10	355	117	42	242	32	10	31.25%	22	5	77.27%	1	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99

			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
12	14	L1	45	68	113	431	371	120	44	254	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
12	4	4	0	2	2	0	45	46

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
5	2	2	0	0	1	0	18	19

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	2	2	0	2	1	0	27	27

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	3	0	1	2	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
41	13	31.71%	23	5	78.26%	1

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
99	193	135	10	6	23	14	3

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
184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%

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
272	168	257	101	203	99

Derniers Match 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	Lien
1 - 2024-04-06	9	Chiwawa	3	Thugs	4	L	X		Sommaire du Match
2 - 2024-04-07	21	Thugs	8	Chiwawa	3	L			Sommaire du Match
4 - 2024-04-09	40	Raptors	4	Chiwawa	3	L			Sommaire du Match
6 - 2024-04-11	56	Chiwawa	3	Raptors	4	L	X		Sommaire du Match
7 - 2024-04-12	65	Chiwawa	6	Barracudas	2	W			Sommaire du Match
8 - 2024-04-13	74	Chiwawa	4	Spartans	3	W			Sommaire du Match
9 - 2024-04-14	92	Scorpions	2	Chiwawa	4	W			Sommaire du Match
11 - 2024-04-16	109	Chiwawa	2	Supreme	5	L			Sommaire du Match
12 - 2024-04-17	124	Saguenéens	2	Chiwawa	3	W	X	X	Sommaire du Match
14 - 2024-04-19	147	Spartans	3	Chiwawa	5	W			Sommaire du Match
15 - 2024-04-20	160	Chiwawa	4	Snowbirds	3	W	X	X	Sommaire du Match
16 - 2024-04-21	168	Chiwawa	5	Scorpions	6	L			Sommaire du Match
18 - 2024-04-23	184	Snowbirds	-	Chiwawa	-
20 - 2024-04-25	208	Raptors	-	Chiwawa	-
21 - 2024-04-26	221	Chiwawa	-	CoolFm	-
23 - 2024-04-28	237	Smirnoff Ice	-	Chiwawa	-
24 - 2024-04-29	256	Raptors	-	Chiwawa	-
25 - 2024-04-30	260	Chiwawa	-	Predateurs	-
27 - 2024-05-02	283	Chiwawa	-	Igloos	-
28 - 2024-05-03	295	TigersCats	-	Chiwawa	-
30 - 2024-05-05	310	Chiwawa	-	Outlaws	-
31 - 2024-05-06	327	Chiwawa	-	Marlies	-
32 - 2024-05-07	338	Saguenéens	-	Chiwawa	-
34 - 2024-05-09	358	Bayou	-	Chiwawa	-
35 - 2024-05-10	377	Chiwawa	-	Husky	-
37 - 2024-05-12	391	Vandals	-	Chiwawa	-
38 - 2024-05-13	406	Chiwawa	-	Bandits	-
40 - 2024-05-15	422	Rockets	-	Chiwawa	-
41 - 2024-05-16	436	Chiwawa	-	Supreme	-
43 - 2024-05-18	450	Chiwawa	-	Vipers	-
44 - 2024-05-19	463	Twins	-	Chiwawa	-
45 - 2024-05-20	480	Chiwawa	-	Vandals	-
46 - 2024-05-21	492	Husky	-	Chiwawa	-
48 - 2024-05-23	516	Marmots	-	Chiwawa	-
49 - 2024-05-24	526	Chiwawa	-	Rockets	-
51 - 2024-05-26	542	Hunters	-	Chiwawa	-
52 - 2024-05-27	564	Chiwawa	-	Grizzlies	-
54 - 2024-05-29	578	Grizzlies	-	Chiwawa	-
55 - 2024-05-30	590	Chiwawa	-	Snowbirds	-
57 - 2024-06-01	607	CoolFm	-	Chiwawa	-
59 - 2024-06-03	625	Chiwawa	-	Wolves	-
60 - 2024-06-04	641	Vipers	-	Chiwawa	-
62 - 2024-06-06	659	Thugs	-	Chiwawa	-
63 - 2024-06-07	664	Chiwawa	-	Xpress	-
65 - 2024-06-09	690	Farmers	-	Chiwawa	-
67 - 2024-06-11	708	Chiwawa	-	Goons	-
68 - 2024-06-12	723	Chiwawa	-	Thugs	-
69 - 2024-06-13	737	Chiwawa	-	Farmers	-
70 - 2024-06-14	744	Xpress	-	Chiwawa	-
71 - 2024-06-15	765	Snowbirds	-	Chiwawa	-
73 - 2024-06-17	786	Scorpions	-	Chiwawa	-
74 - 2024-06-18	798	Chiwawa	-	Raptors	-
75 - 2024-06-19	815	Chiwawa	-	Spartans	-
76 - 2024-06-20	826	Chiwawa	-	TigersCats	-
77 - 2024-06-21	837	Igloos	-	Chiwawa	-
79 - 2024-06-23	857	Wolves	-	Chiwawa	-
81 - 2024-06-25	878	Spartans	-	Chiwawa	-
83 - 2024-06-27	895	Chiwawa	-	Twins	-
84 - 2024-06-28	907	Chiwawa	-	Scorpions	-
85 - 2024-06-29	924	Predateurs	-	Chiwawa	-
87 - 2024-07-01	939	Barracudas	-	Chiwawa	-
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
90 - 2024-07-04	967	Outlaws	-	Chiwawa	-
91 - 2024-07-05	989	Chiwawa	-	Smirnoff Ice	-
92 - 2024-07-06	998	Goons	-	Chiwawa	-
95 - 2024-07-09	1022	Chiwawa	-	Marmots	-
96 - 2024-07-10	1032	Bandits	-	Chiwawa	-
98 - 2024-07-12	1055	Warriors	-	Chiwawa	-
99 - 2024-07-13	1059	Chiwawa	-	Saguenéens	-
101 - 2024-07-15	1085	Supreme	-	Chiwawa	-
103 - 2024-07-17	1095	Chiwawa	-	Hunters	-
104 - 2024-07-18	1109	Chiwawa	-	Warriors	-
105 - 2024-07-19	1111	Chiwawa	-	Barracudas	-
106 - 2024-07-20	1130	Supreme	-	Chiwawa	-
107 - 2024-07-21	1136	Chiwawa	-	Saguenéens	-
110 - 2024-07-24	1153	Marlies	-	Chiwawa	-
111 - 2024-07-25	1165	Chiwawa	-	Bayou	-

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	9,822	4,988
Assistance PCT	98.22%	99.76%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
33	2962 - 98.73%	100,462$	502,308$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
467,012$	2,392,500$	2,392,500$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	341,264$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
3,315,233$	96	28,252$	2,712,192$

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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
45	82	38	31	0	4	1	4	4	329	307	22	41	20	14	0	3	0	2	2	163	140	23	41	18	17	0	1	1	2	2	166	167	-1	97	329	523	852	1	2	56	140	125	11	2643	699	949	977	50	2578	826	579	1466	246	77	31.30%	203	58	71.43%	2	965	1689	57.13%	946	1623	58.29%	754	1308	57.65%	1459	782	2133	698	1368	680
46	82	33	33	0	6	4	3	3	282	280	2	41	16	17	0	3	1	2	2	143	140	3	41	17	16	0	3	3	1	1	139	140	-1	91	282	467	749	2	1	48	109	116	14	2617	663	921	1005	52	2414	858	554	1570	257	73	28.40%	217	46	78.80%	4	915	1697	53.92%	904	1658	54.52%	712	1294	55.02%	1645	951	1953	697	1372	678
47	12	4	4	0	0	2	2	0	45	46	-1	5	2	2	0	0	0	1	0	18	19	-1	7	2	2	0	0	2	1	0	27	27	0	14	45	68	113	0	0	6	23	14	3	431	99	193	135	10	371	120	44	254	41	13	31.71%	23	5	78.26%	1	184	287	64.11%	142	246	57.72%	122	202	60.40%	272	168	257	101	203	99
Total Saison Régulière	176	75	68	0	10	7	9	7	656	633	23	87	38	33	0	6	1	5	4	324	299	25	89	37	35	0	4	6	4	3	332	334	-2	202	656	1058	1714	3	3	110	272	255	28	5691	1461	2063	2117	112	5363	1804	1177	3290	544	163	29.96%	443	109	75.40%	7	2064	3673	56.19%	1992	3527	56.48%	1588	2804	56.63%	3377	1902	4343	1498	2945	1458
Séries
45	13	7	6	0	0	0	0	0	55	55	0	7	4	3	0	0	0	0	0	28	27	1	6	3	3	0	0	0	0	0	27	28	-1	14	55	90	145	0	0	8	13	32	2	436	84	164	184	4	434	135	84	270	38	9	23.68%	41	10	75.61%	1	177	302	58.61%	146	269	54.28%	100	209	47.85%	277	156	258	121	248	119
Total Séries	13	7	6	0	0	0	0	0	55	55	0	7	4	3	0	0	0	0	0	28	27	1	6	3	3	0	0	0	0	0	27	28	-1	14	55	90	145	0	0	8	13	32	2	436	84	164	184	4	434	135	84	270	38	9	23.68%	41	10	75.61%	1	177	302	58.61%	146	269	54.28%	100	209	47.85%	277	156	258	121	248	119

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