Association Québécoise de Hockey Simulé

Association Québécoise de Hockey Simulé - CoolFm

CoolFm

GP: 17 | W: 11 | L: 4 | OTL: 2 | P: 24
GF: 60 | GA: 54 | PP%: 36.84% | PK%: 71.43%
DG: Carl Munger | Morale : 90 | Moyenne d'Équipe : 56
Prochain matchs #280 vs Supreme

La résolution de votre navigateur est trop petite pour cette page. Plusieurs informations sont cachées pour garder la page lisible.

Halifax Thunder
Formation
Points
Informations Joueurs
Lignes
Statistiques d'Équipe
Calendrier
Finance
Stats d'équipe en Carrière

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

#	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	Maxwell Willman	X				100.00	64	45	90	78	58	50	40	45	30	40	50	61	50	88	75	0	90	54	0
2	Justin Kirkland	X				100.00	54	45	95	78	63	50	40	45	30	40	50	61	50	86	73	0	90	54	0
3	Matej Blumel (R)			X		100.00	53	45	95	76	66	50	40	47	30	40	54	55	50	82	69	0	90	54	0
4	Michael Raffl			X		100.00	50	45	95	75	71	50	40	45	30	40	50	55	50	95	82	0	90	54	0
5	Valentin Zykov		X			100.00	50	45	95	73	76	50	40	45	30	40	50	55	50	88	75	0	90	54	0
6	Alexander Volkov		X			100.00	50	45	95	76	66	50	40	45	30	40	50	55	50	86	73	0	90	53	0
7	Nicholas Merkley (R)			X		100.00	50	45	95	76	60	50	40	45	30	40	50	55	50	86	73	0	90	53	0
8	Alex Turcotte (R)	X				100.00	50	48	88	78	56	50	40	45	30	40	50	55	50	82	69	0	90	52	0
9	Spencer Stastney (R)				X	100.00	50	45	92	79	53	73	40	49	30	48	50	78	50	83	75	0	90	62	0
10	Colton White (R)				X	100.00	62	45	90	79	56	61	56	50	30	51	50	65	65	85	74	0	90	61	0
11	Roland McKeown (R)				X	100.00	50	45	84	76	60	54	40	45	30	40	50	65	50	87	75	0	90	58	0
12	Madison Bowey				X	100.00	50	45	95	76	66	50	40	45	30	40	50	55	50	88	75	0	90	57	0
13	Cam Dineen (R)				X	100.00	50	45	95	77	53	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	56	0
14	Julius Honka				X	100.00	50	45	95	78	49	50	40	45	30	40	50	55	50	88	75	0	90	56	0
Rayé
1	Milos Kelemen (R)		X			100.00	75	48	64	74	75	50	40	47	30	40	54	59	50	83	70	0	90	55	0
2	Chris Wagner	X				100.00	52	45	95	77	62	63	40	45	30	40	50	58	50	91	81	0	90	55	0
3	Garrett Pilon (R)	X				100.00	50	45	95	77	62	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	53	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	54	45	91	77	62	53	41	46	30	41	50	59	51	86	74	0	90	55

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

#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Brian Elliott	100.00	75	56	86	89	77	73	75	73	77	74	70	97	89	0	90	68	0
2	Jet Greaves (R)	100.00	70	50	79	82	70	70	70	70	70	70	70	81	68	0	90	62	0
Rayé
1	Zane McIntyre	100.00	70	40	40	89	65	65	65	65	65	65	65	86	79	0	90	59	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	72	49	68	87	71	69	70	69	71	70	68	88	79	0	90	63

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Jack Capuano	65	65	65	65	91	75	58	CAN	57	4	2,000,000$

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

#	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	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSS	FT	S1	S2	S3
1	Milos Kelemen	CoolFm (HAL)	LW	14	12	6	18	4	8	0	41	20	64	16	28	18.75%	10	294	21.07	4	2	6	7	31	22	3	3	50.00%	12	15	13	0	1	1.22	1	0	4	0	2
2	Brendan Gaunce	Halifax Thunder	C	12	6	12	18	3	0	0	9	25	42	10	25	14.29%	4	253	21.12	4	5	9	10	27	19	0	2	37.50%	288	4	4	1	0	1.42	1	0	1	3	0
3	Michael Raffl	CoolFm (HAL)	RW	17	6	10	16	5	0	0	16	14	42	6	33	14.29%	2	280	16.49	1	7	8	8	35	10	0	1	50.00%	16	7	5	0	0	1.14	0	0	0	1	3
4	Spencer Stastney	CoolFm (HAL)	D	17	3	8	11	0	2	0	10	26	32	10	12	9.38%	23	402	23.67	2	3	5	7	45	29	1	0	0.00%	0	9	28	0	0	0.55	0	0	0	1	0
5	Maxwell Willman	CoolFm (HAL)	C	17	6	4	10	5	4	0	19	24	35	13	15	17.14%	13	270	15.88	0	0	0	0	3	4	1	0	48.45%	161	5	7	0	0	0.74	0	0	2	0	1
6	Matej Blumel	CoolFm (HAL)	RW	17	6	4	10	-11	9	5	25	17	43	19	25	13.95%	8	272	16.05	2	2	4	9	33	0	0	1	66.67%	6	16	11	0	0	0.73	0	1	1	2	0
7	Colton White	CoolFm (HAL)	D	14	4	5	9	-1	10	0	21	24	25	12	14	16.00%	12	327	23.39	4	3	7	8	29	21	4	0	0.00%	0	7	14	0	0	0.55	0	0	0	0	0
8	Justin Kirkland	CoolFm (HAL)	C	17	1	7	8	-11	6	0	21	27	34	9	19	2.94%	10	273	16.07	0	4	4	8	32	3	0	0	35.63%	261	10	11	0	0	0.59	0	0	0	2	0
9	Valentin Zykov	CoolFm (HAL)	LW	17	2	6	8	-10	4	0	24	17	23	16	17	8.70%	8	285	16.79	0	2	2	7	33	13	1	0	40.00%	20	7	4	0	0	0.56	1	0	0	0	0
10	Roland McKeown	CoolFm (HAL)	D	17	3	4	7	-8	8	0	13	25	24	12	6	12.50%	24	342	20.16	2	1	3	7	29	17	1	0	0.00%	0	6	15	0	0	0.41	0	0	0	0	0
11	Nicholas Merkley	CoolFm (HAL)	RW	10	2	3	5	3	2	0	9	10	25	7	13	8.00%	3	122	12.30	0	0	0	0	2	0	0	0	44.44%	9	3	2	0	0	0.81	0	0	0	1	0
12	Alexander Volkov	CoolFm (HAL)	LW	14	3	1	4	5	0	0	15	6	26	4	10	11.54%	5	205	14.64	0	0	0	0	0	1	0	0	33.33%	6	10	3	0	0	0.39	0	0	0	0	1
13	Madison Bowey	CoolFm (HAL)	D	17	0	4	4	-10	2	0	12	20	21	9	12	0.00%	14	332	19.57	0	1	1	1	28	16	0	0	0.00%	0	9	6	0	0	0.24	0	0	0	0	0
14	Cam Dineen	CoolFm (HAL)	D	17	0	3	3	6	4	0	9	9	11	2	7	0.00%	12	274	16.14	0	0	0	0	2	5	0	0	0.00%	0	1	11	0	0	0.22	0	0	0	0	0
15	Chris Wagner	CoolFm (HAL)	C	4	1	2	3	0	0	0	9	8	18	4	12	5.56%	2	90	22.65	0	1	1	1	6	5	0	0	39.34%	61	2	5	0	0	0.66	0	0	0	1	0
16	Kieffer Bellows	Halifax Thunder	RW	1	0	2	2	0	0	0	2	1	2	2	3	0.00%	0	22	22.27	0	1	1	0	1	0	0	0	0.00%	0	1	0	0	0	1.80	0	0	0	0	0
17	Garrett Pilon	CoolFm (HAL)	C	13	0	2	2	-2	0	0	3	8	5	3	2	0.00%	2	100	7.73	0	0	0	0	0	5	0	0	38.24%	68	3	2	0	0	0.40	0	0	0	0	0
18	Alex Turcotte	CoolFm (HAL)	C	5	1	1	2	2	0	0	0	2	1	0	0	100.00%	1	21	4.29	0	0	0	0	4	1	0	0	15.38%	13	0	1	0	0	1.86	0	0	0	0	0
19	Julius Honka	CoolFm (HAL)	D	17	0	2	2	6	2	0	3	16	10	4	5	0.00%	6	265	15.59	0	0	0	0	2	5	0	0	0.00%	1	0	11	0	0	0.15	0	0	0	0	1
20	Kevin Bahl	Halifax Thunder	D	1	0	1	1	1	0	0	2	0	2	0	0	0.00%	4	22	22.78	0	1	1	1	1	0	0	0	0.00%	0	1	1	0	0	0.88	0	0	0	0	0
21	Mathieu Olivier	Halifax Thunder	LW	1	0	0	0	1	4	0	3	3	0	1	0	0.00%	2	12	12.53	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	2	0	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				259	56	87	143	-12	65	5	266	302	485	159	258	11.55%	165	4473	17.27	19	33	52	74	354	183	11	7	39.29%	924	116	154	1	1	0.64	3	1	8	11	8

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

#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	GA	SA	SAR	A	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Matt Murray	Halifax Thunder	12	8	3	1	0.907	2.92	678	33	353	176	0	0.500	2	12	0	2	1	2
2	Brian Elliott	CoolFm (HAL)	8	3	1	1	0.894	3.46	347	20	188	103	1	0.000	0	5	12	1	0	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			20	11	4	2	0.902	3.10	1026	53	541	279	1	0.500	2	17	12	3	1	3

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

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 Turcotte	CoolFm (HAL)	C	22	2001-02-26	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No
Alexander Volkov	CoolFm (HAL)	LW	26	1997-08-02	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No
Brian Elliott	CoolFm (HAL)	G	38	1985-04-09	No	221 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No
Cam Dineen	CoolFm (HAL)	D	25	1998-06-19	Yes	188 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No
Chris Wagner	CoolFm (HAL)	C	32	1991-05-27	No	192 Lbs	6 ft0	No	No	No	5	Sans Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No
Colton White	CoolFm (HAL)	D	26	1997-05-03	Yes	187 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No
Garrett Pilon	CoolFm (HAL)	C	25	1998-04-13	Yes	191 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No
Jet Greaves	CoolFm (HAL)	G	22	2001-03-30	Yes	184 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No
Julius Honka	CoolFm (HAL)	D	27	1995-10-12	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	5	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Justin Kirkland	CoolFm (HAL)	C	27	1996-08-02	No	183 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No
Madison Bowey	CoolFm (HAL)	D	28	1995-04-22	No	202 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No
Matej Blumel	CoolFm (HAL)	RW	23	2000-05-31	Yes	200 Lbs	6 ft0	No	No	No	5	Avec Restriction	Pro & Farm	1,500,000$	0$	0$	No
Maxwell Willman	CoolFm (HAL)	C	28	1995-02-13	No	184 Lbs	6 ft0	No	No	No	5	Sans Restriction	Pro & Farm	1,500,000$	0$	0$	No
Michael Raffl	CoolFm (HAL)	RW	34	1988-12-01	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	1,100,000$	0$	0$	No
Milos Kelemen	CoolFm (HAL)	LW	24	1999-07-06	Yes	210 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	1,150,000$	0$	0$	No
Nicholas Merkley	CoolFm (HAL)	RW	26	1997-05-23	Yes	195 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No
Roland McKeown	CoolFm (HAL)	D	27	1996-01-20	Yes	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No
Spencer Stastney	CoolFm (HAL)	D	23	2000-01-04	Yes	184 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	1,850,000$	0$	0$	No
Valentin Zykov	CoolFm (HAL)	LW	28	1995-05-15	No	220 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No
Zane McIntyre	CoolFm (HAL)	G	30	1992-10-12	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Sans Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
20	27.05	195 Lbs	6 ft1	3.10	977,500$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1			Michael Raffl	26	1	2	2
2	Valentin Zykov	Justin Kirkland	Matej Blumel	25	1	2	2
3	Alexander Volkov	Maxwell Willman	Nicholas Merkley	25	1	2	2
4				24	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Spencer Stastney	Colton White	35	1	2	2
2	Roland McKeown	Madison Bowey	30	1	2	2
3	Cam Dineen	Julius Honka	25	1	2	2
4	Spencer Stastney	Colton White	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1			Michael Raffl	55	1	2	2
2	Valentin Zykov	Justin Kirkland	Matej Blumel	45	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Spencer Stastney	Colton White	55	1	2	2
2	Roland McKeown	Madison Bowey	45	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2	Justin Kirkland	Maxwell Willman	45	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Spencer Stastney	Colton White	55	1	2	2
2	Roland McKeown	Madison Bowey	45	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		55	1	2	2	Spencer Stastney	Colton White	55	1	2	2
2		45	1	2	2	Roland McKeown	Madison Bowey	45	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2	Justin Kirkland	Maxwell Willman	45	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Spencer Stastney	Colton White	55	1	2	2
2	Roland McKeown	Madison Bowey	45	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
		Michael Raffl	Spencer Stastney	Colton White

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
		Michael Raffl	Spencer Stastney	Colton White

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Alex Turcotte, Nicholas Merkley,	Alex Turcotte, Nicholas Merkley

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Cam Dineen, Julius Honka, Roland McKeown	Cam Dineen	Julius Honka, Roland McKeown

Tirs de Pénalité
, , Justin Kirkland, Maxwell Willman, Michael Raffl

Gardien
#1 : Brian Elliott, #2 : Jet Greaves

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

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

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

	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	Bandits	2	1	0	0	0	0	0	1	8	5	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	3	0.750	8	13	21	0	0	9	23	28	0	46	128	185	211	3	73	18	12	42	5	3	60.00%	6	0	100.00%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
2	Chiwawa	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	3	5	0	0	9	23	28	0	39	128	185	211	3	35	13	10	15	4	1	25.00%	5	0	100.00%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
3	Goons	4	2	2	0	0	0	0	0	11	14	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	4	0.500	11	19	30	0	0	9	23	28	0	133	128	185	211	3	133	52	8	86	18	7	38.89%	4	1	75.00%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
4	Hunters	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	9	14	23	0	0	9	23	28	0	68	128	185	211	3	42	11	0	23	8	3	37.50%	0	0	0.00%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
5	Husky	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	7	11	0	0	9	23	28	0	28	128	185	211	3	36	15	10	19	2	1	50.00%	5	2	60.00%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
6	Igloos	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	0.500	7	13	20	0	0	9	23	28	0	53	128	185	211	3	51	15	6	34	5	2	40.00%	3	1	66.67%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
7	Rockets	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	1.000	4	5	9	0	0	9	23	28	0	30	128	185	211	3	27	9	2	14	5	1	20.00%	1	0	100.00%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
8	TigersCats	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0.500	4	7	11	0	0	9	23	28	0	25	128	185	211	3	40	15	6	24	1	1	100.00%	3	1	66.67%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
	Total	17	11	4	0	0	1	0	1	60	54	6	9	6	3	0	0	0	0	0	34	33	1	8	5	1	0	0	1	0	1	26	21	5	24	0.706	60	100	160	0	0	9	23	28	0	524	128	185	211	3	541	175	75	312	57	21	36.84%	35	10	71.43%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
10	Twins	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	9	23	28	0	26	128	185	211	3	29	5	4	13	2	2	100.00%	2	1	50.00%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
11	Xpress	2	1	1	0	0	0	0	0	7	11	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	9	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	7	11	18	0	0	9	23	28	0	76	128	185	211	3	75	22	17	42	7	0	0.00%	6	4	33.33%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
	_Since Last GM Reset	17	11	4	0	0	1	0	1	60	54	6	9	6	3	0	0	0	0	0	34	33	1	8	5	1	0	0	1	0	1	26	21	5	24	0.706	60	100	160	0	0	9	23	28	0	524	128	185	211	3	541	175	75	312	57	21	36.84%	35	10	71.43%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
	_Vs Conference	15	9	4	0	0	1	0	1	54	50	4	7	4	3	0	0	0	0	0	28	29	-1	8	5	1	0	0	1	0	1	26	21	5	20	0.667	54	89	143	0	0	9	23	28	0	459	128	185	211	3	477	157	61	284	51	18	35.29%	28	9	67.86%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
	_Vs Division	13	8	4	0	0	0	0	1	46	44	2	7	4	3	0	0	0	0	0	28	29	-1	6	4	1	0	0	0	0	1	18	15	3	17	0.654	46	77	123	0	0	9	23	28	0	404	128	185	211	3	410	133	53	246	45	16	35.56%	24	8	66.67%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145

			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
17	24	W2	60	100	160	524	541	175	75	312	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
17	11	4	0	1	0	1	60	54

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	6	3	0	0	0	0	34	33

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	5	1	0	1	0	1	26	21

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	4	0	1	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
57	21	36.84%	35	10	71.43%	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
128	185	211	3	9	23	28	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
132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%

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
313	172	413	155	299	145

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	1	Goons	1	CoolFm	3	W			Sommaire du Match
2 - 2024-04-07	20	CoolFm	3	Goons	1	W			Sommaire du Match
4 - 2024-04-09	35	Hunters	4	CoolFm	6	W			Sommaire du Match
7 - 2024-04-12	64	CoolFm	3	Xpress	2	W			Sommaire du Match
8 - 2024-04-13	76	Husky	3	CoolFm	4	W			Sommaire du Match
10 - 2024-04-15	96	Bandits	1	CoolFm	5	W			Sommaire du Match
11 - 2024-04-16	108	CoolFm	3	Bandits	4	L	X	X	Sommaire du Match
12 - 2024-04-17	126	Igloos	5	CoolFm	3	L			Sommaire du Match
13 - 2024-04-18	139	CoolFm	4	Igloos	1	W			Sommaire du Match
15 - 2024-04-20	156	Xpress	9	CoolFm	4	L			Sommaire du Match
17 - 2024-04-22	175	CoolFm	3	Hunters	1	W			Sommaire du Match
18 - 2024-04-23	190	Goons	6	CoolFm	3	L			Sommaire du Match
20 - 2024-04-25	206	CoolFm	4	TigersCats	5	L	X		Sommaire du Match
21 - 2024-04-26	221	Chiwawa	1	CoolFm	2	W			Sommaire du Match
22 - 2024-04-27	233	CoolFm	2	Goons	6	L			Sommaire du Match
24 - 2024-04-29	249	Twins	3	CoolFm	4	W			Sommaire du Match
25 - 2024-04-30	268	CoolFm	4	Rockets	1	W			Sommaire du Match
27 - 2024-05-02	280	CoolFm	-	Supreme	-
28 - 2024-05-03	292	Supreme	-	CoolFm	-
30 - 2024-05-05	314	Marlies	-	CoolFm	-
31 - 2024-05-06	323	CoolFm	-	Xpress	-
32 - 2024-05-07	342	CoolFm	-	Bandits	-
34 - 2024-05-09	355	Barracudas	-	CoolFm	-
35 - 2024-05-10	375	Rockets	-	CoolFm	-
36 - 2024-05-11	384	CoolFm	-	Outlaws	-
38 - 2024-05-13	404	Husky	-	CoolFm	-
40 - 2024-05-15	424	CoolFm	-	Twins	-
42 - 2024-05-17	438	Goons	-	CoolFm	-
43 - 2024-05-18	453	CoolFm	-	Marmots	-
44 - 2024-05-19	464	CoolFm	-	Vandals	-
45 - 2024-05-20	476	Saguenéens	-	CoolFm	-
47 - 2024-05-22	500	CoolFm	-	Wolves	-
48 - 2024-05-23	509	Wolves	-	CoolFm	-
49 - 2024-05-24	529	Outlaws	-	CoolFm	-
51 - 2024-05-26	543	CoolFm	-	Vipers	-
52 - 2024-05-27	563	Smirnoff Ice	-	CoolFm	-
53 - 2024-05-28	570	CoolFm	-	Igloos	-
55 - 2024-05-30	593	Vipers	-	CoolFm	-
57 - 2024-06-01	607	CoolFm	-	Chiwawa	-
59 - 2024-06-03	621	Xpress	-	CoolFm	-
60 - 2024-06-04	640	CoolFm	-	Bayou	-
61 - 2024-06-05	651	CoolFm	-	Snowbirds	-
63 - 2024-06-07	665	Snowbirds	-	CoolFm	-
64 - 2024-06-08	686	Vandals	-	CoolFm	-
66 - 2024-06-10	703	CoolFm	-	Thugs	-
67 - 2024-06-11	715	Warriors	-	CoolFm	-
68 - 2024-06-12	731	CoolFm	-	Husky	-
70 - 2024-06-14	747	CoolFm	-	Saguenéens	-
71 - 2024-06-15	757	Bayou	-	CoolFm	-
72 - 2024-06-16	777	TigersCats	-	CoolFm	-
73 - 2024-06-17	791	CoolFm	-	Barracudas	-
74 - 2024-06-18	799	CoolFm	-	Scorpions	-
75 - 2024-06-19	818	CoolFm	-	Predateurs	-
76 - 2024-06-20	829	Farmers	-	CoolFm	-
78 - 2024-06-22	845	CoolFm	-	Hunters	-
79 - 2024-06-23	860	Thugs	-	CoolFm	-
81 - 2024-06-25	881	Scorpions	-	CoolFm	-
83 - 2024-06-27	898	CoolFm	-	Raptors	-
84 - 2024-06-28	912	Grizzlies	-	CoolFm	-
85 - 2024-06-29	922	CoolFm	-	Farmers	-
87 - 2024-07-01	938	CoolFm	-	Husky	-
88 - 2024-07-02	954	Predateurs	-	CoolFm	-
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
90 - 2024-07-04	973	Bandits	-	CoolFm	-
91 - 2024-07-05	988	CoolFm	-	Grizzlies	-
93 - 2024-07-07	1000	CoolFm	-	Spartans	-
94 - 2024-07-08	1017	Igloos	-	CoolFm	-
96 - 2024-07-10	1033	Raptors	-	CoolFm	-
97 - 2024-07-11	1049	CoolFm	-	TigersCats	-
99 - 2024-07-13	1066	Marmots	-	CoolFm	-
101 - 2024-07-15	1081	CoolFm	-	Marlies	-
104 - 2024-07-18	1101	Hunters	-	CoolFm	-
105 - 2024-07-19	1110	CoolFm	-	Goons	-
106 - 2024-07-20	1126	Hunters	-	CoolFm	-
107 - 2024-07-21	1133	CoolFm	-	Smirnoff Ice	-
110 - 2024-07-24	1152	CoolFm	-	Warriors	-
112 - 2024-07-26	1172	Spartans	-	CoolFm	-

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	45	30
Assistance	14,970	4,863
Assistance PCT	83.17%	54.03%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
29	2204 - 73.46%	109,272$	983,448$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
993,733$	1,955,000$	1,955,000$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	530,199$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
3,168,888$	87	35,000$	3,045,000$

Afficher ou Masquer des Colonnes

	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	35	29	0	4	10	2	2	267	263	4	41	15	13	0	3	9	1	0	134	134	0	41	20	16	0	1	1	1	2	133	129	4	94	267	484	751	4	2	55	98	108	8	2051	492	752	793	26	2145	712	569	1274	254	67	26.38%	200	50	75.00%	4	688	1456	47.25%	695	1390	50.00%	602	1258	47.85%	1992	1358	1757	626	1214	607
46	82	36	35	0	5	0	4	2	289	291	-2	41	20	18	0	1	0	2	0	151	151	0	41	16	17	0	4	0	2	2	138	140	-2	92	289	477	766	1	1	35	117	128	11	2382	497	839	1027	40	2363	805	474	1422	256	79	30.86%	195	45	76.92%	3	801	1593	50.28%	761	1581	48.13%	614	1269	48.38%	1672	1007	1941	676	1338	664
47	17	11	4	0	0	1	0	1	60	54	6	9	6	3	0	0	0	0	0	34	33	1	8	5	1	0	0	1	0	1	26	21	5	24	60	100	160	0	0	9	23	28	0	524	128	185	211	3	541	175	75	312	57	21	36.84%	35	10	71.43%	0	132	336	39.29%	151	370	40.81%	108	266	40.60%	313	172	413	155	299	145
Total Saison Régulière	181	82	68	0	9	11	6	5	616	608	8	91	41	34	0	4	9	3	0	319	318	1	90	41	34	0	5	2	3	5	297	290	7	210	616	1061	1677	5	3	99	238	264	19	4957	1117	1776	2031	69	5049	1692	1118	3008	567	167	29.45%	430	105	75.58%	7	1621	3385	47.89%	1607	3341	48.10%	1324	2793	47.40%	3978	2538	4112	1457	2852	1418
Séries
45	6	2	4	0	0	0	0	0	15	21	-6	3	1	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	3	1	2	0	0	0	0	0	8	12	-4	4	15	30	45	0	0	4	4	7	0	112	24	42	46	0	182	64	55	59	17	1	5.88%	26	8	69.23%	2	43	92	46.74%	61	130	46.92%	45	94	47.87%	160	117	126	43	72	35
Total Séries	6	2	4	0	0	0	0	0	15	21	-6	3	1	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	3	1	2	0	0	0	0	0	8	12	-4	4	15	30	45	0	0	4	4	7	0	112	24	42	46	0	182	64	55	59	17	1	5.88%	26	8	69.23%	2	43	92	46.74%	61	130	46.92%	45	94	47.87%	160	117	126	43	72	35

Back to the Top