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Centre de jeu
	Phantoms 12-4-0, 24pts	11	FINAL	1	Bears 3-13-0, 6pts

Team Stats
OTW1	Séquence	L6
6-2-0	Fiche domicile	2-6-0
6-2-0	Fiche domicile	1-7-0
10-0-0	Derniers 10 matchs	1-9-0
5.13	Buts par match	2.75
2.75	Buts contre par match	6.31
14.49%	Pourcentage en avantage numérique	5.45%
85.48%	Pourcentage en désavantage numérique	58.54%

Bears
3-13-0, 6pts

FINAL

Wolves
11-4-1, 23pts

Team Stats
L6	Séquence	W3
2-6-0	Fiche domicile	7-1-0
1-7-0	Fiche domicile	4-3-1
1-9-0	Derniers 10 matchs	8-1-1
2.75	Buts par match	4.25
6.31	Buts contre par match	1.94
5.45%	Pourcentage en avantage numérique	18.60%
58.54%	Pourcentage en désavantage numérique	93.22%

Meneurs d'équipe
	Buts Tyler Madden 14	Passes Helge Grans 8

	Points Tyler Madden 20	Plus/Moins Tyler Madden -4

Statistiques d’équipe
Buts pour 44 2.75 GFG	Tirs pour 400 25.00 Avg	Pourcentage en avantage numérique 5.5% 3 GF	Début de zone offensive 32.7%
Buts contre 101 6.31 GAA	Tirs contre 649 40.56 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 58.5%% 17 GA	Début de la zone défensive 41.7%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Paul
	Entraîneur	Derek Plante
	Division	Atlantic
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	0
Informations de la formation
	Équipe Pro	9
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	29 / 51
	Espoirs	18
Historique d'équipe
	Saison actuelle	3-13-0 (6PTS)
	Historique	0-0-0


	Coupe Stanley	0

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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	Âge	Contrat	Salaire
1	Oskar Olausson (R)			X		100.00	74	68	87	67	68	74	79	56	50	50	57	62	54	44	44	61	50	59	0	22	2	863,333$
2	Francesco Pinelli (R)	X				100.00	73	70	81	64	70	56	56	56	70	50	58	62	55	44	44	59	50	57	0	22	3	950,000$
3	Tyler Madden	X				100.00	71	63	91	66	63	55	55	59	74	59	54	61	51	44	44	60	50	57	0	25	1	775,000$
4	Jamieson Rees	X				100.00	74	66	91	63	66	47	46	52	65	53	47	61	45	44	44	55	50	54	0	24	1	910,833$
5	Blade Jenkins (R)		X			100.00	77	73	87	64	73	49	49	50	50	49	46	62	44	44	44	54	50	54	0	25	3	775,000$
6	Helge Grans (R)				X	100.00	79	78	81	67	78	80	88	50	25	41	45	63	43	44	44	57	50	62	0	23	1	1,300,000$
7	Carter Berger (R)				X	100.00	82	75	99	80	75	32	30	41	25	28	39	62	37	44	44	50	50	55	0	26	3	950,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	76	70	88	67	70	56	58	52	51	47	49	62	47	44	44	57	50	57

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Daniil Tarasov	100.00	60	53	53	86	65	54	73	63	65	60	95	51	51	62	50	62		0	26	1	925,000$
2	Jean-Francois Berube	100.00	47	47	59	66	46	48	50	53	50	50	30	47	47	49	50	51	N	0	34	1	775,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	54	50	56	76	56	51	62	58	58	55	63	49	49	56	50	57

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Derek Plante	70	62	60	69	79	74	70	USA	53	3	600,000$

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2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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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	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPS	PPM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	FL	S1	S2	S3
1	Tyler Madden	Bears (WSH)	C	16	14	6	20	-4	23	5	42	27	64	23	55	21.88%	20	255	15.94	2	1	0	0	72.73%	55	1	1.57	1	2	1	1
2	Jamieson Rees	Bears (WSH)	C	16	10	5	15	-4	14	0	27	35	48	13	38	20.83%	15	167	10.47	0	0	1	1	68.95%	190	1	1.79	0	1	1	0
3	Helge Grans	Bears (WSH)	D	16	2	8	10	-4	14	0	31	21	10	5	6	20.00%	15	146	9.17	0	0	0	0	0%	0	0	1.36	0	0	0	2
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				48	26	19	45	-12	51	5	100	83	122	41	99	21.31%	50	569	11.86	2	1	1	1	69.80%	245	2	1.58	1	3	2	3

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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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	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Blade Jenkins	Bears (WSH)	LW	25	2000-08-11	USA	Yes	195 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually	No	No	3	2025-08-15	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Carter Berger	Bears (WSH)	D	26	1999-09-17	CAN	Yes	206 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually	No	No	3	2025-08-15	False	False	Pro & Farm	950,000$	950,000$	0$	0$	No	950,000$	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	950,000$	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Daniil Tarasov	Bears (WSH)	G	26	1999-03-27	RUS	No	203 Lbs	6 ft5	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Francesco Pinelli	Bears (WSH)	C	22	2003-04-11	ONT	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually	No	No	3	2025-08-15	False	False	Pro & Farm	950,000$	950,000$	0$	0$	No	950,000$	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	950,000$	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Helge Grans	Bears (WSH)	D	23	2002-05-10	SWE	Yes	205 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,300,000$	1,300,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jamieson Rees	Bears (WSH)	C	24	2001-02-26	ONT	No	186 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	910,833$	910,833$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jean-Francois Berube	Bears (WSH)	G	34	1991-07-13	QUE	No	177 Lbs	6 ft1	Yes	No	Free Agent	No	No	1	2025-08-27	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Oskar Olausson	Bears (WSH)	RW	22	2002-11-10	SWE	Yes	180 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually	No	No	2	2024-06-30	False	False	Pro & Farm	863,333$	863,333$	0$	0$	No	863,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	863,333$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tyler Madden	Bears (WSH)	C	25	1999-11-09	USA	No	170 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
9	25.22	190 Lbs	6 ft1	1.78	913,796$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				40	1	2	2
2			Tyler Madden	30	1	2	2
3		Jamieson Rees		20	1	2	2
4		Tyler Madden		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2			30	1	2	2
3	Helge Grans		20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				60	1	2	2
2			Tyler Madden	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			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			60	1	2	2
2		40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Jamieson Rees, ,	Jamieson Rees,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Helge Grans, ,	Helge Grans	,

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , , Jamieson Rees, Tyler Madden, , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , , Helge Grans

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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

	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	Bruins	2	0	2	0	0	0	0	0	5	14	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	5	10	15	0	0	17	11	16	0	41	111	131	158	0	76	22	8	23	8	0	0.00%	4	0	100.00%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
2	Checkers	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	5	9	14	0	0	17	11	16	0	49	111	131	158	0	79	17	12	36	5	0	0.00%	6	4	33.33%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
3	Crunch	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	1	2	3	0	0	17	11	16	0	13	111	131	158	0	24	5	4	9	3	1	33.33%	2	2	0.00%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
4	Islanders	2	2	0	0	0	0	0	0	15	8	7	1	1	0	0	0	0	0	0	8	5	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	4	1.000	15	26	41	0	0	17	11	16	0	109	111	131	158	0	62	26	10	58	1	0	0.00%	5	1	80.00%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
5	Marlies	1	0	1	0	0	0	0	0	1	9	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	1	9	-8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	17	11	16	0	11	111	131	158	0	43	23	6	11	2	1	50.00%	3	2	33.33%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
6	Penguins	2	1	1	0	0	0	0	0	11	11	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	0	1	0	0	0	0	0	6	8	-2	2	0.500	11	20	31	1	0	17	11	16	0	96	111	131	158	0	91	24	10	55	5	1	20.00%	5	0	100.00%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
7	Phantoms	2	0	2	0	0	0	0	0	3	19	-16	1	0	1	0	0	0	0	0	1	11	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	0	0.000	3	5	8	0	0	17	11	16	0	21	111	131	158	0	114	25	17	18	8	0	0.00%	5	3	40.00%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
8	Wolf Pack	2	0	2	0	0	0	0	0	3	12	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	0	0.000	3	5	8	0	0	17	11	16	0	24	111	131	158	0	74	19	15	33	10	0	0.00%	5	3	40.00%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
9	Wolves	2	0	2	0	0	0	0	0	0	13	-13	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	0	8	-8	0	0.000	0	0	0	0	0	17	11	16	0	36	111	131	158	0	86	18	12	22	13	0	0.00%	6	2	66.67%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
	Total	16	3	13	0	0	0	0	0	44	101	-57	8	2	6	0	0	0	0	0	22	51	-29	8	1	7	0	0	0	0	0	22	50	-28	6	0.188	44	79	123	1	0	17	11	16	0	400	111	131	158	0	649	179	94	265	55	3	5.45%	41	17	58.54%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
	_Since Last GM Reset	16	3	13	0	0	0	0	0	44	101	-57	8	2	6	0	0	0	0	0	22	51	-29	8	1	7	0	0	0	0	0	22	50	-28	6	0.188	44	79	123	1	0	17	11	16	0	400	111	131	158	0	649	179	94	265	55	3	5.45%	41	17	58.54%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
	_Vs Conference	16	3	13	0	0	0	0	0	44	101	-57	8	2	6	0	0	0	0	0	22	51	-29	8	1	7	0	0	0	0	0	22	50	-28	6	0.188	44	79	123	1	0	17	11	16	0	400	111	131	158	0	649	179	94	265	55	3	5.45%	41	17	58.54%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70
	_Vs Division	10	3	11	0	0	0	0	0	32	63	-31	5	2	5	0	0	0	0	0	15	28	-13	5	1	6	0	0	0	0	0	17	35	-18	6	0.300	32	56	88	1	0	17	11	16	0	286	111	131	158	0	427	112	64	186	37	1	2.70%	26	9	65.38%	0	154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%	266	185	526	108	167	70

			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
16	6	L6	44	79	123	400	649	179	94	265	1	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
16	3	13	0	0	0	0	44	101

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	2	6	0	0	0	0	22	51

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	1	7	0	0	0	0	22	50

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
1	9	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
55	3	5.45%	41	17	58.54%	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
111	131	158	0	17	11	16	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
154	356	43.26%	150	454	33.04%	121	280	43.21%

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
266	185	526	108	167	70

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	Lien
1	11	Bears	1	Crunch	4	L	Sommaire du match
2	21	Islanders	5	Bears	8	W	Sommaire du match
3	38	Bears	2	Wolf Pack	8	L	Sommaire du match
4	56	Wolf Pack	4	Bears	1	L	Sommaire du match
6	72	Bears	1	Bruins	5	L	Sommaire du match
7	86	Penguins	3	Bears	5	W	Sommaire du match
8	91	Bears	3	Checkers	6	L	Sommaire du match
9	111	Bears	2	Phantoms	8	L	Sommaire du match
11	127	Wolves	5	Bears	0	L	Sommaire du match
13	151	Bears	7	Islanders	3	W	Sommaire du match
14	158	Bruins	9	Bears	4	L	Sommaire du match
16	181	Marlies	9	Bears	1	L	Sommaire du match
18	199	Checkers	5	Bears	2	L	Sommaire du match
19	208	Bears	6	Penguins	8	L	Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
22	236	Phantoms	11	Bears	1	L	Sommaire du match
23	245	Bears	0	Wolves	8	L	Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	0
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
0	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	822,416$	822,416$	600,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	0$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	1	0$	0$

Bears Leaders statistiques des joueurs (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 des joueurs (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: 16 \| W: 3 \| L: 13 \| OTL: 0 \| P: 6 GF: 44 \| GA: 101 \| PP%: 5.45% \| PK%: 58.54% DG: Paul \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 57