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Centre de jeu
	American 30-24-5, 65pts	1	FINAL	3	Bears 39-17-2, 80pts

Team Stats
W1	Streak	W5
18-9-2	Home Record	20-7-2
12-15-3	Away Record	19-10-0
6-4-0	Last 10 Games	7-3-0
4.19	Buts par match	4.36
3.83	Buts contre par match	3.16
26.49%	Pourcentage en avantage numérique	28.05%
74.38%	Pourcentage en désavantage numérique	75.54%

Wolves
26-28-3, 55pts

FINAL

Bears
39-17-2, 80pts

Team Stats
W1	Streak	W5
15-13-2	Home Record	20-7-2
11-15-1	Away Record	19-10-0
7-2-1	Last 10 Games	7-3-0
4.19	Buts par match	4.36
4.53	Buts contre par match	3.16
35.40%	Pourcentage en avantage numérique	28.05%
75.76%	Pourcentage en désavantage numérique	75.54%

Bears
39-17-2, 80pts

2022-10-08

Reign
42-12-3, 87pts

Statistiques d’équipe
W5	Séquence	W4
20-7-2	Fiche domicile	23-4-2
19-10-0	Fiche visiteur	19-8-1
7-3-0	10 derniers matchs	8-2-0
4.36	Buts par match	4.77
3.16	Buts contre par match	4.77
28.05%	Pourcentage en avantage numérique	26.19%
75.54%	Pourcentage en désavantage numérique	79.72%

IceHogs
16-37-4, 36pts

2022-10-10

Bears
39-17-2, 80pts

Statistiques d’équipe
L4	Séquence	W5
11-17-1	Fiche domicile	20-7-2
5-20-3	Fiche visiteur	19-10-0
2-8-0	10 derniers matchs	7-3-0
4.86	Buts par match	4.36
6.33	Buts contre par match	4.36
34.64%	Pourcentage en avantage numérique	28.05%
53.99%	Pourcentage en désavantage numérique	75.54%

Bears
39-17-2, 80pts

2022-10-12

Silver Knights
30-22-5, 65pts

Statistiques d’équipe
W5	Séquence	L1
20-7-2	Fiche domicile	17-11-2
19-10-0	Fiche visiteur	13-11-3
7-3-0	10 derniers matchs	6-4-0
4.36	Buts par match	4.35
3.16	Buts contre par match	4.35
28.05%	Pourcentage en avantage numérique	28.91%
75.54%	Pourcentage en désavantage numérique	61.54%

Meneurs d'équipe
	Buts Brett Leason 29	Passes Michal Kempny 57

	Points Michal Kempny 74	Plus/Moins Shane Gersich 33

	Victoires Pheonix Copley 29	Pourcentage d’arrêts Zachary Fucale 0.916

Statistiques d’équipe
Buts pour 253 4.36 GFG	Tirs pour 2035 35.09 Avg	Pourcentage en avantage numérique 28.0% 46 GF	Début de zone offensive 39.0%
Buts contre 183 3.16 GAA	Tirs contre 1997 34.43 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 75.5% 45 GA	Début de la zone défensive 41.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général
	Entraîneur	Brian Pinho
	Division	Division 2
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	20
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	41 / 20
	Espoirs	0

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
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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
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	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Connor McMichael	X				100.00	59	34	91	68	73	75	79	70	76	66	69	61	72	63	65	80	40	65	0	21	3	863,333$
2	Axel Jonsson Fjallby		X			100.00	65	52	88	90	76	74	86	62	50	59	63	56	70	58	60	80	40	64	0	24	1	750,000$
3	Beck Malenstyn		X			100.00	87	40	87	62	84	77	88	60	53	60	62	63	57	65	67	53	40	64	0	24	1	750,000$
4	Brett Leason			X		100.00	78	41	87	62	94	75	88	64	57	62	63	63	62	64	66	68	40	64	0	23	1	842,500$
5	Aliaksei Protas	X				100.00	80	52	92	64	98	79	83	63	75	63	61	63	59	62	64	63	40	64	0	21	3	789,167$
6	Michael Sgarbossa	X				100.00	63	36	92	65	70	84	71	66	77	68	64	62	65	71	73	34	40	64	0	29	2	750,000$
7	Joe Snively	X				100.00	56	36	75	63	65	86	77	65	73	67	67	58	62	67	69	38	40	63	0	26	1	750,000$
8	Garrett Pilon	X				100.00	63	37	93	66	74	86	79	61	75	62	68	61	65	65	67	61	40	63	0	24	2	750,000$
9	Mike Vecchione			X		96.35	59	36	91	62	69	80	79	61	63	60	60	61	64	70	72	35	40	62	0	29	1	0$
10	Brian Pinho	X				100.00	64	37	94	61	75	84	66	59	80	59	59	58	59	68	70	55	40	61	0	27	1	725,000$
11	Kody Clark			X		100.00	66	37	78	59	82	79	82	57	55	58	60	54	62	66	68	71	40	60	0	22	2	808,333$
12	Riley Sutter	X				100.00	79	41	86	56	89	66	72	54	63	57	51	61	53	64	66	61	40	59	0	22	2	764,167$
13	Shane Gersich		X			100.00	61	39	73	58	70	82	92	58	55	59	60	56	58	67	69	53	40	59	0	25	1	750,000$
14	Damien Riat	X	X	X		100.00	60	52	87	58	65	61	84	54	55	56	55	57	55	59	61	78	40	58	0	25	1	817,500$
15	Michal Kempny				X	100.00	73	45	69	63	76	84	67	63	30	67	64	74	50	74	75	26	40	65	0	31	1	2,500,000$
16	Lucas Johansen				X	100.00	60	37	89	63	77	77	83	65	30	66	61	64	50	66	68	76	40	63	0	24	1	750,000$
17	Alexander Alexeyev				X	100.00	76	70	74	64	90	75	81	63	30	62	60	60	51	64	66	77	40	62	0	22	2	863,333$
18	Dylan McIlrath				X	100.00	88	82	64	56	96	68	91	56	30	55	54	61	45	71	73	68	40	61	0	30	2	750,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.78	69	45	84	63	79	77	80	61	57	61	61	61	59	66	68	60	40	62

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Priority	Type	Description
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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 gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Pheonix Copley	100.00	75	74	75	86	74	73	75	74	73	75	74	71	85	49	40	63	0	30	1	1,100,000$
2	Zachary Fucale	100.00	66	77	76	84	71	71	70	73	72	68	72	60	77	67	40	60	0	27	2	750,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	71	76	76	85	73	72	73	74	73	72	73	66	81	58	40	62

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Brian Pinho	64	69	61	63	56	65	66	USA	40	2	750,000$

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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.
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	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Michal Kempny	Bears (WSH)	D	58	17	57	74	27	42	0	140	88	133	41	114	12.78%	113	1390	23.98	11	9	20	58	137	0	147	4	2	0.00%	0	0	0	1.06	0	0	0	0	0	6	1	3
2	Axel Jonsson Fjallby	Bears (WSH)	LW	58	27	33	60	14	30	10	94	131	231	67	176	11.69%	11	1092	18.84	4	14	18	37	133	0	31	5	0	18.84	96	0	0	1.10	0	1	0	0	2	3	4	4
3	Brett Leason	Bears (WSH)	RW	58	29	30	59	4	36	0	146	76	216	63	164	13.43%	19	1215	20.95	5	7	12	33	135	3	61	3	0	20.95	148	2	0	0.97	0	1	0	0	0	2	2	4
4	Joe Snively	Bears (WSH)	C	58	24	31	55	30	20	0	44	100	120	40	100	20.00%	29	864	14.91	2	2	4	3	26	0	19	4	1	14.91	454	0	0	1.27	0	0	0	0	0	2	6	1
5	Beck Malenstyn	Bears (WSH)	LW	58	23	28	51	15	46	0	162	67	207	59	159	11.11%	16	1114	19.22	4	6	10	30	129	1	22	3	1	19.22	71	0	0	0.91	0	1	0	0	0	1	4	4
6	Michael Sgarbossa	Bears (WSH)	C	48	20	28	48	12	6	0	34	124	149	41	143	13.42%	19	921	19.21	4	7	11	18	72	0	104	3	1	19.21	1064	1	0	1.04	0	0	0	0	0	2	3	4
7	Shane Gersich	Bears (WSH)	LW	58	16	21	37	33	18	0	67	50	117	37	74	13.68%	6	794	13.69	0	0	0	0	2	0	18	4	1	13.69	68	0	0	0.93	0	0	0	0	0	2	3	2
8	Connor McMichael	Bears (WSH)	C	34	15	20	35	8	4	0	13	72	123	33	109	12.20%	16	762	22.43	2	9	11	19	83	2	107	2	0	22.43	895	0	0	0.92	0	2	0	0	0	2	3	1
9	Lucas Johansen	Bears (WSH)	D	48	8	26	34	7	4	0	12	55	82	29	63	9.76%	65	1001	20.86	2	3	5	29	94	2	98	1	1	0.00%	0	0	0	0.68	0	0	0	0	0	3	1	1
10	Alexander Alexeyev	Bears (WSH)	D	44	9	24	33	14	53	5	65	31	61	21	38	14.75%	51	967	22.00	4	7	11	23	93	2	105	0	1	0.00%	0	0	1	0.68	0	0	1	0	0	2	1	2
11	Kody Clark	Bears (WSH)	RW	46	14	15	29	28	16	0	59	41	96	15	53	14.58%	5	657	14.28	1	1	2	4	25	0	0	2	0	14.28	49	0	0	0.88	0	0	0	0	0	1	1	0
12	Dylan McIlrath	Bears (WSH)	D	58	5	20	25	1	88	0	208	45	55	21	35	9.09%	98	1129	19.48	3	7	10	25	102	0	110	1	0	0.00%	0	0	0	0.44	0	0	0	0	0	1	0	2
13	Garrett Pilon	Bears (WSH)	C	39	15	10	25	19	4	0	34	62	108	34	72	13.89%	18	704	18.06	2	2	4	16	44	1	47	2	2	18.06	404	0	1	0.71	1	2	0	0	0	1	1	1
14	Brian Pinho	Bears (WSH)	C	58	3	22	25	27	8	0	30	36	43	8	32	6.98%	30	572	9.87	0	0	0	1	5	1	6	0	0	9.87	68	0	0	0.87	0	0	0	0	0	1	0	1
15	Mike Vecchione	Bears (WSH)	RW	31	7	16	23	14	8	0	19	27	82	29	64	8.54%	5	532	17.18	1	3	4	12	69	0	0	1	0	17.18	29	0	0	0.86	0	0	0	0	0	0	1	1
16	Riley Sutter	Bears (WSH)	C	58	2	18	20	25	19	5	71	23	22	5	23	9.09%	27	478	8.26	0	0	0	0	8	1	24	0	0	8.26	28	0	0	0.84	0	0	0	0	1	1	0	0
17	Aliaksei Protas	Bears (WSH)	C	19	4	13	17	6	4	0	39	55	63	16	51	6.35%	7	382	20.11	0	2	2	4	29	0	40	0	0	20.11	481	0	0	0.89	0	1	0	0	0	0	1	1
18	Damien Riat	Bears (WSH)	C/LW/RW	58	7	10	17	12	4	0	15	25	70	17	40	10.00%	5	348	6.00	0	0	0	0	0	0	0	2	0	6.00	35	0	0	0.98	0	0	0	0	0	0	1	1
19	Trevor van Riemsdyk	Capitals	D	10	3	9	12	-1	10	10	2	18	29	12	13	10.34%	20	248	24.89	1	1	2	16	24	0	32	0	0	0.00%	0	0	0	0.96	0	0	1	1	0	0	1	0
20	Matt Irwin	Capitals	D	10	2	8	10	-1	4	0	23	15	17	10	18	11.76%	18	251	25.13	0	2	2	7	25	0	30	0	0	0.00%	0	0	0	0.80	0	0	0	0	0	2	0	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				909	250	439	689	294	424	30	1277	1141	2024	598	1541	12.35%	578	15431	16.98	46	82	128	335	1244	13	1008	37	10	55.17%	3890	3	2	0.89	1	8	2	1	3	32	34	34

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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Pheonix Copley	Bears (WSH)	46	29	14	2	0.909	3.07	2601	2	1	133	1455	3	1	0.909	11	46	2	4	1	5
2	Zachary Fucale	Bears (WSH)	17	9	3	0	0.916	2.98	847	0	0	42	498	0	0	0.00%	0	12	56	1	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			63	38	17	2	0.910	3.04	3449	2	1	175	1953	3	1	0.909	11	58	58	5	1	5

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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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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	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Link
Alexander Alexeyev	Bears (WSH)	D	22	1999-11-15	No	213 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	863,333$	259,928$	0$	0$	No	863,333$		Lien
Aliaksei Protas	Bears (WSH)	C	21	2001-01-06	No	225 Lbs	6 ft6	No	No	No	3	Pro & Farm	789,167$	237,599$	0$	0$	No	789,167$	789,167$	Lien / Lien NHL
Axel Jonsson Fjallby	Bears (WSH)	LW	24	1998-02-10	No	170 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No			Lien
Beck Malenstyn	Bears (WSH)	LW	24	1998-02-04	No	200 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Brett Leason	Bears (WSH)	RW	23	1999-04-30	No	218 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	842,500$	253,656$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Brian Pinho	Bears (WSH)	C	27	1995-05-11	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	725,000$	218,280$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Connor McMichael	Bears (WSH)	C	21	2001-01-15	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	863,333$	259,928$	0$	0$	No	863,333$	863,333$	Lien / Lien NHL
Damien Riat	Bears (WSH)	C/LW/RW	25	1997-02-26	No	181 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	817,500$	246,129$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Dylan McIlrath	Bears (WSH)	D	30	1992-04-20	No	231 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No	750,000$		Lien / Lien NHL
Garrett Pilon	Bears (WSH)	C	24	1998-04-13	No	191 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No	750,000$		Lien / Lien NHL
Joe Snively	Bears (WSH)	C	26	1996-01-01	No	176 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Kody Clark	Bears (WSH)	RW	22	1999-10-13	No	185 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	808,333$	243,369$	0$	0$	No	808,333$		Lien / Lien NHL
Lucas Johansen	Bears (WSH)	D	24	1997-11-16	No	176 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No			Lien
Michael Sgarbossa	Bears (WSH)	C	29	1992-07-25	No	179 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No	750,000$		Lien / Lien NHL
Michal Kempny	Bears (WSH)	D	31	1990-09-08	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	2,500,000$	752,688$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Mike Vecchione	Bears (WSH)	RW	29	1993-02-25	No	193 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm			0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Pheonix Copley	Bears (WSH)	G	30	1992-01-18	No	200 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	1,100,000$	331,183$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Riley Sutter	Bears (WSH)	C	22	1999-10-25	No	210 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	764,167$	230,072$	0$	0$	No	764,167$		Lien / Lien NHL
Shane Gersich	Bears (WSH)	LW	25	1996-07-10	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Zachary Fucale	Bears (WSH)	G	27	1995-05-28	No	187 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	225,806$	0$	0$	No	750,000$		Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
20	25.30	194 Lbs	6 ft2	1.55	841,167$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Axel Jonsson Fjallby		Brett Leason	40	1	2	2
2	Beck Malenstyn	Michael Sgarbossa	Kody Clark	30	1	2	2
3	Shane Gersich	Aliaksei Protas	Damien Riat	20	1	2	2
4		Joe Snively	Michael Sgarbossa	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Michal Kempny	Lucas Johansen	40	1	2	2
2		Dylan McIlrath	30	1	2	2
3	Joe Snively	Garrett Pilon	20	1	2	2
4	Michal Kempny	Lucas Johansen	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Axel Jonsson Fjallby		Brett Leason	60	1	2	2
2	Beck Malenstyn	Michael Sgarbossa	Kody Clark	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Michal Kempny	Lucas Johansen	60	1	2	2
2		Dylan McIlrath	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1		Michael Sgarbossa	60	1	2	2
2	Brett Leason	Aliaksei Protas	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Michal Kempny	Lucas Johansen	60	1	2	2
2		Dylan McIlrath	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2	Michal Kempny	Lucas Johansen	60	1	2	2
2	Michael Sgarbossa	40	1	2	2		Dylan McIlrath	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1		Michael Sgarbossa	60	1	2	2
2	Brett Leason	Aliaksei Protas	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Michal Kempny	Lucas Johansen	60	1	2	2
2		Dylan McIlrath	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Axel Jonsson Fjallby		Brett Leason	Michal Kempny	Lucas Johansen

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Axel Jonsson Fjallby		Brett Leason	Michal Kempny	Lucas Johansen

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Brian Pinho, Riley Sutter, Garrett Pilon	Brian Pinho, Riley Sutter	Garrett Pilon

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Dylan McIlrath, Michal Kempny		Dylan McIlrath, Michal Kempny

Tirs de pénalité
, Michael Sgarbossa, Brett Leason, Aliaksei Protas, Axel Jonsson Fjallby

Gardien
#1 : , #2 : Zachary Fucale

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, Michael Sgarbossa, Brett Leason, Aliaksei Protas, Axel Jonsson Fjallby, Joe Snively, Joe Snively, Garrett Pilon, Beck Malenstyn, Brian Pinho, Kody Clark

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Michal Kempny, Lucas Johansen, , Dylan McIlrath,

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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.
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

	Total												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	American	2	1	1	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0.500	5	10	15	0	0	111	81	56	5	76	677	734	604	29	59	12	13	36	8	2	25.00%	4	0	100.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
2	Barrucada	2	0	1	0	0	0	0	1	5	7	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0.250	5	9	14	0	0	111	81	56	5	81	677	734	604	29	90	18	14	51	9	0	0.00%	7	1	85.71%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
3	Bruins	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	4	7	11	0	0	111	81	56	5	55	677	734	604	29	90	19	20	53	2	0	0.00%	10	4	60.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
4	Canucks	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	9	14	23	0	0	111	81	56	5	83	677	734	604	29	73	30	26	52	10	2	20.00%	12	2	83.33%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
5	Checkers	2	1	0	0	1	0	0	0	7	5	2	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	7	14	21	0	0	111	81	56	5	62	677	734	604	29	62	12	17	47	4	1	25.00%	6	2	66.67%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
6	Chekers	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	9	14	0	0	111	81	56	5	37	677	734	604	29	39	7	6	24	0	0	0.00%	3	2	33.33%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
7	Comets	3	2	1	0	0	0	0	0	10	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	4	0.667	10	16	26	0	0	111	81	56	5	96	677	734	604	29	96	22	24	75	12	3	25.00%	11	0	100.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
8	Condors	3	2	0	0	0	0	1	0	11	7	4	2	1	0	0	0	0	1	0	7	5	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	6	1.000	11	17	28	0	0	111	81	56	5	118	677	734	604	29	107	37	24	85	5	0	0.00%	10	1	90.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
9	Eagles	2	1	1	0	0	0	0	0	12	7	5	1	1	0	0	0	0	0	0	7	1	6	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	0.500	12	23	35	0	0	111	81	56	5	63	677	734	604	29	83	23	22	41	2	0	0.00%	10	2	80.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
10	Griffins	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	1	1	0	0	0	0	0	0	8	6	2	4	1.000	12	19	31	0	1	111	81	56	5	46	677	734	604	29	77	30	18	33	2	1	50.00%	8	2	75.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
11	Gulls	2	1	1	0	0	0	0	0	8	5	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.500	8	14	22	0	0	111	81	56	5	80	677	734	604	29	54	15	8	55	10	3	30.00%	4	0	100.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
12	Heat	2	1	1	0	0	0	0	0	12	10	2	2	1	1	0	0	0	0	0	12	10	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.500	12	24	36	0	0	111	81	56	5	78	677	734	604	29	76	21	33	50	5	2	40.00%	9	2	77.78%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
13	Islanders	4	2	2	0	0	0	0	0	20	19	1	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	12	10	2	4	0.500	20	35	55	0	0	111	81	56	5	160	677	734	604	29	148	46	36	74	17	7	41.18%	17	8	52.94%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
14	Monsters	3	2	1	0	0	0	0	0	11	6	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	11	6	5	4	0.667	11	20	31	0	0	111	81	56	5	119	677	734	604	29	106	32	10	69	7	1	14.29%	5	1	80.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
15	Moose	1	1	0	0	0	0	0	0	7	6	1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	6	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	7	13	20	0	0	111	81	56	5	40	677	734	604	29	37	15	8	27	2	1	50.00%	4	2	50.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
16	Penguins	3	3	0	0	0	0	0	0	24	11	13	1	1	0	0	0	0	0	0	8	4	4	2	2	0	0	0	0	0	0	16	7	9	6	1.000	24	44	68	0	0	111	81	56	5	111	677	734	604	29	104	33	12	75	9	6	66.67%	5	2	60.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
17	Phantoms	4	2	1	0	1	0	0	0	15	10	5	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	2	0	1	0	1	0	0	0	6	6	0	6	0.750	15	27	42	0	0	111	81	56	5	153	677	734	604	29	100	28	23	81	11	2	18.18%	9	4	55.56%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
18	Reign	2	0	1	0	1	0	0	0	6	8	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	2	0.500	6	11	17	0	0	111	81	56	5	48	677	734	604	29	73	18	10	35	6	1	16.67%	5	1	80.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
19	Roadrunners	2	0	1	0	0	1	0	0	7	10	-3	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0.250	7	12	19	1	0	111	81	56	5	85	677	734	604	29	83	31	20	46	5	1	20.00%	10	4	60.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
20	Rocket	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	6	10	0	0	111	81	56	5	21	677	734	604	29	50	12	10	23	1	1	100.00%	5	1	80.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
21	Senators	1	1	0	0	0	0	0	0	9	2	7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	9	2	7	2	1.000	9	18	27	0	0	111	81	56	5	33	677	734	604	29	24	8	2	26	4	3	75.00%	1	0	100.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
22	Silver Knights	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	7	12	0	0	111	81	56	5	34	677	734	604	29	25	9	4	18	2	1	50.00%	2	0	100.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
23	Stars	3	1	2	0	0	0	0	0	12	13	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	2	0.333	12	22	34	0	0	111	81	56	5	79	677	734	604	29	100	33	20	49	10	4	40.00%	10	2	80.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
24	Wild	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	9	15	0	0	111	81	56	5	31	677	734	604	29	35	2	0	15	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
25	Wolf Pack	3	2	1	0	0	0	0	0	9	10	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	2	2	0	0	0	0	0	0	6	3	3	4	0.667	9	17	26	0	0	111	81	56	5	103	677	734	604	29	101	38	21	59	10	2	20.00%	7	1	85.71%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
26	Wolves	4	3	0	0	0	0	1	0	18	8	10	2	1	0	0	0	0	1	0	6	4	2	2	2	0	0	0	0	0	0	12	4	8	8	1.000	18	30	48	0	0	111	81	56	5	143	677	734	604	29	105	36	25	80	11	2	18.18%	10	1	90.00%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
	Total	58	34	17	0	3	1	2	1	253	183	70	29	17	7	0	1	1	2	1	122	91	31	29	17	10	0	2	0	0	0	131	92	39	80	0.690	253	447	700	1	1	111	81	56	5	2035	677	734	604	29	1997	587	426	1279	164	46	28.05%	184	45	75.54%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
	_Since Last GM Reset	58	34	17	0	3	1	2	1	253	183	70	29	17	7	0	1	1	2	1	122	91	31	29	17	10	0	2	0	0	0	131	92	39	80	0.690	253	447	700	1	1	111	81	56	5	2035	677	734	604	29	1997	587	426	1279	164	46	28.05%	184	45	75.54%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
	_Vs Conference	34	22	9	0	2	0	1	0	148	98	50	15	9	4	0	1	0	1	0	56	43	13	19	13	5	0	1	0	0	0	92	55	37	50	0.735	148	263	411	0	1	111	81	56	5	1178	677	734	604	29	1122	328	231	731	98	31	31.63%	98	26	73.47%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369
	_Vs Division	24	16	6	0	1	0	1	0	107	70	37	10	6	3	0	0	0	1	0	40	33	7	14	10	3	0	1	0	0	0	67	37	30	36	0.750	107	189	296	0	0	111	81	56	5	885	677	734	604	29	760	235	151	513	77	23	29.87%	64	17	73.44%	0	963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%	1389	976	1378	414	735	369

			Total pour les joueurs
Matchs joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs pour	Tirs contre	Tirs bloqués	Minutes de pénalités	Mises en échec	Buts en filet désert	Blanchissages
58	80	W5	253	447	700	2035	1997	587	426	1279	1	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
58	34	17	3	1	2	1	253	183

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
29	17	7	1	1	2	1	122	91

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
29	17	10	2	0	0	0	131	92

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	3	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
164	46	28.05%	184	45	75.54%	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
677	734	604	29	111	81	56	5

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
963	1960	49.13%	1007	2070	48.65%	518	996	52.01%

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
1389	976	1378	414	735	369

Derniers matchs 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
2 - 2022-06-01	9	Bears	5	Monsters	1	AW			Sommaire du match
4 - 2022-06-03	23	Phantoms	2	Bears	3	BW			Sommaire du match
6 - 2022-06-05	39	Bears	3	Wolf Pack	1	AW			Sommaire du match
8 - 2022-06-07	50	Condors	2	Bears	3	BW	X	X	Sommaire du match
10 - 2022-06-09	61	Bears	2	Phantoms	3	AL			Sommaire du match
12 - 2022-06-11	81	Bears	2	Monsters	3	AL			Sommaire du match
15 - 2022-06-14	94	Wolves	1	Bears	2	BW	X	X	Sommaire du match
17 - 2022-06-16	108	Bears	8	Penguins	5	AW			Sommaire du match
18 - 2022-06-17	124	Heat	6	Bears	4	BL			Sommaire du match
21 - 2022-06-20	140	Bears	5	Stars	3	AW			Sommaire du match
23 - 2022-06-22	157	Stars	6	Bears	4	BL			Sommaire du match
25 - 2022-06-24	167	Bears	2	Wolves	1	AW			Sommaire du match
27 - 2022-06-26	184	Comets	2	Bears	4	BW			Sommaire du match
29 - 2022-06-28	199	Bears	5	Reign	4	AW	X		Sommaire du match
31 - 2022-06-30	211	Bears	4	Comets	1	AW			Sommaire du match
33 - 2022-07-02	223	Wolf Pack	7	Bears	3	BL			Sommaire du match
36 - 2022-07-05	249	Penguins	4	Bears	8	BW			Sommaire du match
38 - 2022-07-07	259	Bears	8	Islanders	5	AW			Sommaire du match
40 - 2022-07-09	270	Bears	3	Gulls	4	AL			Sommaire du match
41 - 2022-07-10	284	Bears	4	Phantoms	3	AW	X		Sommaire du match
42 - 2022-07-11	288	Silver Knights	2	Bears	5	BW			Sommaire du match
46 - 2022-07-15	317	Condors	3	Bears	4	BW			Sommaire du match
48 - 2022-07-17	336	Bears	4	Condors	2	AW			Sommaire du match
50 - 2022-07-19	350	Bruins	5	Bears	2	BL			Sommaire du match
52 - 2022-07-21	365	Bears	8	Penguins	2	AW			Sommaire du match
54 - 2022-07-23	381	Heat	4	Bears	8	BW			Sommaire du match
56 - 2022-07-25	398	Bears	5	Eagles	6	AL			Sommaire du match
58 - 2022-07-27	411	Bears	5	Chekers	3	AW			Sommaire du match
59 - 2022-07-28	419	Wild	3	Bears	6	BW			Sommaire du match
62 - 2022-07-31	444	Reign	4	Bears	1	BL			Sommaire du match
65 - 2022-08-03	466	Bears	4	Checkers	3	AW			Sommaire du match
67 - 2022-08-05	479	Roadrunners	5	Bears	4	BL	X		Sommaire du match
69 - 2022-08-07	494	Bears	3	Wolf Pack	2	AW			Sommaire du match
72 - 2022-08-10	508	Barrucada	4	Bears	3	BL	X	X	Sommaire du match
75 - 2022-08-13	535	Gulls	1	Bears	5	BW			Sommaire du match
77 - 2022-08-15	546	Bears	4	Islanders	5	AL			Sommaire du match
80 - 2022-08-18	564	Bears	4	Canucks	3	AW			Sommaire du match
81 - 2022-08-19	572	Islanders	4	Bears	2	BL			Sommaire du match
85 - 2022-08-23	597	Rocket	2	Bears	4	BW			Sommaire du match
87 - 2022-08-25	613	Bears	3	Roadrunners	5	AL			Sommaire du match
89 - 2022-08-27	632	Moose	6	Bears	7	BW			Sommaire du match
92 - 2022-08-30	648	Bears	3	Stars	4	AL			Sommaire du match
94 - 2022-09-01	662	Griffins	0	Bears	4	BW			Sommaire du match
98 - 2022-09-05	688	Phantoms	2	Bears	6	BW			Sommaire du match
100 - 2022-09-07	707	Bears	2	Bruins	4	AL			Sommaire du match
101 - 2022-09-08	717	Bears	10	Wolves	3	AW			Sommaire du match
103 - 2022-09-10	731	Islanders	5	Bears	6	BW			Sommaire du match
106 - 2022-09-13	749	Bears	8	Griffins	6	AW			Sommaire du match
108 - 2022-09-15	760	Checkers	2	Bears	3	BW	X		Sommaire du match
111 - 2022-09-18	785	Canucks	1	Bears	5	BW			Sommaire du match
113 - 2022-09-20	805	Bears	2	Barrucada	3	AL			Sommaire du match
114 - 2022-09-21	813	Bears	2	American	3	AL			Sommaire du match
116 - 2022-09-23	825	Comets	3	Bears	2	BL			Sommaire du match
119 - 2022-09-26	851	Eagles	1	Bears	7	BW			Sommaire du match
121 - 2022-09-28	867	Bears	9	Senators	2	AW			Sommaire du match
123 - 2022-09-30	881	Bears	4	Monsters	2	AW			Sommaire du match
124 - 2022-10-01	890	American	1	Bears	3	BW			Sommaire du match
128 - 2022-10-05	916	Wolves	3	Bears	4	BW			Sommaire du match
131 - 2022-10-08	937	Bears	-	Reign	-
133 - 2022-10-10	949	IceHogs	-	Bears	-
135 - 2022-10-12	963	Bears	-	Silver Knights	-
137 - 2022-10-14	981	Stars	-	Bears	-
140 - 2022-10-17	1004	Senators	-	Bears	-
142 - 2022-10-19	1016	Bears	-	Crunch	-
145 - 2022-10-22	1038	Admirals	-	Bears	-
147 - 2022-10-24	1054	Bears	-	Moose	-
149 - 2022-10-26	1067	Wolf Pack	-	Bears	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
151 - 2022-10-28	1085	Bears	-	Rocket	-
153 - 2022-10-30	1099	Monsters	-	Bears	-
155 - 2022-11-01	1110	Bears	-	IceHogs	-
156 - 2022-11-02	1122	Bears	-	Marlies	-
159 - 2022-11-05	1139	Penguins	-	Bears	-
160 - 2022-11-06	1148	Bears	-	Wild	-
163 - 2022-11-09	1169	Thunderbirds	-	Bears	-
166 - 2022-11-12	1189	Bears	-	Admirals	-
168 - 2022-11-14	1204	Crunch	-	Bears	-
172 - 2022-11-18	1230	Monsters	-	Bears	-
175 - 2022-11-21	1253	Marlies	-	Bears	-
177 - 2022-11-23	1264	Bears	-	Comets	-
178 - 2022-11-24	1273	Bears	-	Thunderbirds	-
180 - 2022-11-26	1288	Bears	-	Heat	-
183 - 2022-11-29	1297	Chekers	-	Bears	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
12	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
1,696,379$	1,682,333$	1,682,333$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
9,045$	1,172,196$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	56	13,077$	732,312$

Bears Leaders statistiques (saison régulière)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Bears Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

Bears Statistiques de l'Équipe de Carrière

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	Total											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

Bears Leaders statistiques (séries éliminatoires)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Bears Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

	Bears
	GP: 58 \| W: 39 \| L: 17 \| OTL: 2 \| P: 80 GF: 253 \| GA: 183 \| PP%: 28.05% \| PK%: 75.54% DG: \| Morale : 40 \| Moyenne d’équipe : 62 Prochains matchs #937 vs Reign