LHSIR - Flames

Flames
Formation
Points
Informations Joueurs
Lignes
Statistiques d'Équipe
Calendrier
Finance
Client Web pour Lignes

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	Âge	Contrat	Salaire
1	Adam Brooks	X				100.00	68	63	81	63	63	65	66	62	78	59	62	61	59	44	44	63	50	0	0	24	2	925,000$
2	Alex Chiasson (C)		X	X		100.00	73	44	81	78	78	64	86	78	25	65	70	59	36	73	75	70	50	0	0	29	3	2,275,000$
3	Brendan Perlini		X	X		100.00	67	43	91	84	79	57	71	65	25	58	56	61	75	64	64	62	50	0	0	24	1	1,999,999$
4	Colin White (A)	X		X		100.00	71	52	81	81	67	70	84	76	77	71	60	58	53	64	64	66	50	0	0	23	1	750,000$
5	Drake Batherson	X		X		100.00	87	75	83	77	71	70	90	76	54	75	64	57	25	47	47	69	45	0	0	22	2	773,333$
6	Jacob de La Rose	X	X			100.00	89	46	93	77	79	57	72	60	62	62	56	78	25	64	65	65	53	0	0	25	1	750,000$
7	Owen Tippett (R)		X	X		100.00	81	78	88	67	78	66	67	66	50	62	66	68	63	44	44	68	48	0	0	21	1	1,627,500$
8	Emil Bemstrom (R)	X				100.00	73	42	95	82	65	62	69	68	34	64	71	54	25	50	50	68	50	0	0	21	3	2,133,333$
9	Jaret Anderson-Dolan (R)	X	X			100.00	72	67	83	79	67	63	64	59	74	59	54	62	51	44	44	61	50	0	0	20	3	913,333$
10	Nic Petan	X	X	X		100.00	63	41	91	79	62	58	57	69	32	65	55	66	25	59	59	63	50	0	0	25	1	500,000$
11	Riley Tufte (R)		X			100.00	85	88	78	61	88	62	65	51	50	51	46	66	44	44	44	56	50	0	0	22	3	995,833$
12	Carson Soucy				X	100.00	78	45	89	64	79	67	78	59	25	50	54	78	25	59	60	63	49	0	0	25	3	775,000$
13	Greg Pateryn				X	100.00	78	45	90	71	82	67	68	56	25	51	47	84	25	64	65	62	47	0	0	30	1	800,000$
14	Parker Wotherspoon (R)				X	100.00	63	62	64	63	62	76	83	52	25	49	41	56	39	44	44	53	50	0	0	22	3	854,722$
15	Chris Bigras				X	100.00	75	71	83	63	71	60	63	54	25	49	41	65	39	57	57	55	50	0	0	25	3	700,000$
16	Madison Bowey				X	100.00	75	44	81	77	73	74	69	62	25	60	48	75	25	57	57	63	50	0	0	25	1	902,500$
17	Haydn Fleury				X	100.00	76	45	93	72	82	62	64	58	25	56	50	72	75	58	59	62	50	0	0	23	2	1,713,333$
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	75	56	85	73	73	65	72	63	42	59	55	66	42	55	55	63	50	0

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	Carter Hutton	100.00	65	73	72	76	72	58	57	65	63	65	71	64	65	65	50	0	0
2	Thatcher Demko	100.00	66	58	56	81	65	66	68	67	75	66	75	47	47	66	46	0	0
Rayé
1	Filip Gustavsson	100.00	50	57	71	72	47	52	50	55	50	50	30	44	44	51	44	0	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	60	63	66	76	61	59	58	62	63	60	59	52	52	61	47	0

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Jeremy Colliton	77	76	89	86	51	48	90	CAN	37	3	1,750,000$

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	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Alex Chiasson	Flames (CGY)	LW/RW	82	20	30	50	7	80	0	102	111	177	55	126	11.30%	6	1576	19.22	4	10	14	42	355	0	0	0	0	1	5	2	35.42%	96	0	0.63	0	0	0	0	0	5	3	1
2	Colin White	Flames (CGY)	C/RW	82	16	30	46	-3	36	0	50	152	115	44	103	13.91%	3	1517	18.50	4	14	18	28	400	0	0	0	1	28	4	1	60.37%	1562	0	0.61	3	6	0	0	0	2	6	4
3	Emil Bemstrom	Flames (CGY)	C	82	19	26	45	-2	42	0	83	102	130	37	89	14.62%	1	1281	15.62	5	13	18	32	367	0	0	0	0	18	4	0	36.16%	1156	0	0.70	0	0	0	0	0	3	4	4
4	Nic Petan	Flames (CGY)	C/LW/RW	82	15	26	41	4	12	0	31	105	114	34	78	13.16%	3	1211	14.77	1	17	18	26	298	0	0	0	0	6	5	1	41.67%	60	0	0.68	0	0	0	0	0	3	3	5
5	Madison Bowey	Flames (CGY)	D	82	6	33	39	2	104	0	137	92	85	22	46	7.06%	58	1782	21.73	4	15	19	65	368	0	1	1	2	332	1	0	0.00%	0	0	0.44	0	0	0	0	0	0	3	3
6	Drake Batherson	Flames (CGY)	C/RW	69	13	22	35	-2	78	0	127	97	120	29	73	10.83%	4	1318	19.10	3	6	9	40	343	0	0	0	0	104	2	0	46.43%	84	0	0.53	2	2	0	0	0	7	0	3
7	Owen Tippett	Flames (CGY)	LW/RW	76	17	15	32	3	54	20	87	66	114	36	87	14.91%	7	1583	20.84	8	3	11	34	358	0	0	0	2	260	5	3	43.97%	116	0	0.40	3	11	0	2	2	3	8	1
8	Haydn Fleury	Flames (CGY)	D	82	11	20	31	2	60	0	77	62	57	18	40	19.30%	59	1709	20.84	11	6	17	46	349	0	1	1	0	314	2	0	0.00%	0	0	0.36	2	11	0	0	0	2	1	6
9	Carson Soucy	Flames (CGY)	D	79	13	17	30	12	88	0	101	43	68	26	49	19.12%	41	1757	22.24	8	6	14	44	380	0	0	0	1	335	4	1	0.00%	0	1	0.34	0	0	0	0	0	4	3	3
10	Greg Pateryn	Flames (CGY)	D	77	5	21	26	12	82	10	108	79	70	23	56	7.14%	70	1750	22.73	4	7	11	48	364	0	0	0	1	322	1	0	0.00%	0	0	0.30	0	0	0	0	1	1	2	2
11	Brendan Perlini	Flames (CGY)	LW/RW	82	10	15	25	15	22	0	33	103	89	35	63	11.24%	13	1298	15.83	1	3	4	15	172	2	0	2	4	184	3	0	37.32%	142	1	0.39	3	13	0	0	0	2	5	0
12	Jacob de La Rose	Flames (CGY)	C/LW	77	12	12	24	3	78	0	102	172	95	21	77	12.63%	18	1263	16.40	1	1	2	1	16	0	1	1	6	352	1	0	52.81%	1371	1	0.38	0	0	0	0	0	4	1	4
13	Riley Tufte	Flames (CGY)	LW	82	9	6	15	12	84	10	91	44	28	3	19	32.14%	1	880	10.74	2	0	2	4	57	0	0	0	3	247	0	1	50.00%	60	0	0.34	0	1	0	1	1	3	2	1
14	Adam Brooks	Flames (CGY)	C	82	5	9	14	0	20	0	27	87	56	14	29	8.93%	4	808	9.87	0	0	0	0	5	0	0	0	5	259	1	0	59.26%	675	0	0.35	1	2	0	0	0	1	0	2
15	Jaret Anderson-Dolan	Flames (CGY)	C/LW	82	4	10	14	-13	52	10	49	85	75	17	63	5.33%	7	1216	14.83	0	2	2	9	102	0	0	0	2	109	1	0	62.86%	175	0	0.23	1	5	0	1	1	0	2	0
16	Chris Bigras	Flames (CGY)	D	82	2	7	9	-9	141	15	134	45	25	10	12	8.00%	51	1299	15.85	0	1	1	7	95	0	0	0	0	82	0	1	0.00%	0	0	0.14	0	0	1	0	2	1	2	1
17	Parker Wotherspoon	Flames (CGY)	D	82	2	6	8	-4	103	5	115	33	22	6	13	9.09%	52	1396	17.03	2	0	2	7	57	0	0	0	1	178	0	0	0.00%	0	0	0.11	0	0	1	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1362	179	305	484	39	1136	70	1454	1478	1440	430	1023	12.43%	398	23649	17.36	58	104	162	448	4092	2	3	5	28	3139	39	10	51.43%	5497	3	0.41	15	51	2	4	7	41	45	40

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	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Thatcher Demko	Flames (CGY)	64	36	20	8	0.884	1.98	3874	2	6	128	1106	2	1	0.585	41	64	5	2	1	3
2	Carter Hutton	Flames (CGY)	19	7	9	2	0.880	2.28	1078	4	1	41	341	0	0	0.600	10	18	64	2	0	0
3	Filip Gustavsson	Flames (CGY)	2	0	0	0	0.929	1.67	36	0	0	1	14	0	0	0.000	0	0	11	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			85	43	29	10	0.884	2.04	4989	6	7	170	1461	2	1	0.588	51	82	80	4	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	Type	Salaire Actuel	Salaire Restant	Salaire Moyen	Salaire Moyen Restant	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Link
Adam Brooks	Flames (CGY)	C	24	1996-05-06	No	174 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	7,460$	450,000$	3,629$	0$	0$	No	925,000$		Lien
Alex Chiasson	Flames (CGY)	LW/RW	29	1990-10-01	No	208 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	2,275,000$	18,347$	2,150,000$	17,339$	0$	0$	No	2,150,000$	2,150,000$	Lien
Brendan Perlini	Flames (CGY)	LW/RW	24	1996-04-27	No	212 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	1,999,999$	16,129$	1,999,999$	16,129$	0$	0$	No			Lien
Carson Soucy	Flames (CGY)	D	25	1994-07-27	No	208 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Pro & Farm	775,000$	6,250$	750,000$	6,048$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien
Carter Hutton	Flames (CGY)	G	34	1985-12-18	No	202 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	2,750,000$	22,177$	2,750,000$	22,177$	0$	0$	No			Lien
Chris Bigras	Flames (CGY)	D	25	1995-02-22	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	5,645$	700,000$	5,645$	0$	0$	No	700,000$	700,000$	Lien
Colin White	Flames (CGY)	C/RW	23	1997-01-30	No	183 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	6,048$	750,000$	6,048$	0$	0$	No			Lien
Drake Batherson	Flames (CGY)	C/RW	22	1998-04-26	No	187 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	773,333$	6,237$	773,333$	6,237$	0$	0$	No	773,333$		Lien
Emil Bemstrom	Flames (CGY)	C	21	1999-06-01	Yes	181 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	2,133,333$	17,204$	1,633,333$	13,172$	0$	0$	No	1,633,333$	1,633,333$	Lien
Filip Gustavsson	Flames (CGY)	G	22	1998-06-07	No	184 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	910,833$	7,345$	450,000$	3,629$	0$	0$	No	910,833$		Lien
Greg Pateryn	Flames (CGY)	D	30	1990-06-20	No	224 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	6,452$	800,000$	6,452$	0$	0$	No			Lien
Haydn Fleury	Flames (CGY)	D	23	1996-07-08	No	221 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	1,713,333$	13,817$	1,713,333$	13,817$	0$	0$	No	1,713,333$		Lien
Jacob de La Rose	Flames (CGY)	C/LW	25	1995-05-19	No	210 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	6,048$	750,000$	6,048$	0$	0$	No			Lien
Jaret Anderson-Dolan	Flames (CGY)	C/LW	20	1999-09-11	Yes	188 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	913,333$	7,366$	913,333$	7,366$	0$	0$	No	913,333$	913,333$
Madison Bowey	Flames (CGY)	D	25	1995-04-22	No	198 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	902,500$	7,278$	902,500$	7,278$	0$	0$	No			Lien
Nic Petan	Flames (CGY)	C/LW/RW	25	1995-03-21	No	179 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	4,032$	500,000$	4,032$	0$	0$	No			Lien
Owen Tippett	Flames (CGY)	LW/RW	21	1999-02-15	Yes	216 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	1,627,500$	13,125$	450,000$	3,629$	0$	0$	No			Lien
Parker Wotherspoon	Flames (CGY)	D	22	1997-08-24	Yes	168 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	854,722$	6,893$	854,722$	6,893$	0$	0$	No	854,722$	854,722$
Riley Tufte	Flames (CGY)	LW	22	1998-04-09	Yes	230 Lbs	6 ft6	No	No	No	3	Pro & Farm	995,833$	8,031$	995,833$	8,031$	0$	0$	No	995,833$	995,833$
Thatcher Demko	Flames (CGY)	G	24	1995-12-07	No	192 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	1,050,000$	8,468$	1,050,000$	8,468$	0$	0$	No	1,050,000$	1,050,000$	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
20	24.30	198 Lbs	6 ft2	2.00	1,204,986$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Owen Tippett	Colin White	Drake Batherson	35	1	2	2
2	Jaret Anderson-Dolan	Emil Bemstrom	Alex Chiasson	30	1	2	2
3	Nic Petan	Jacob de La Rose	Brendan Perlini	25	1	2	2
4	Riley Tufte	Adam Brooks	Alex Chiasson	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Carson Soucy	Greg Pateryn	35	1	2	2
2	Madison Bowey	Haydn Fleury	30	1	2	2
3	Chris Bigras	Parker Wotherspoon	25	1	2	2
4	Greg Pateryn	Madison Bowey	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Drake Batherson	Colin White	Owen Tippett	60	1	2	2
2	Brendan Perlini	Emil Bemstrom	Alex Chiasson	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Carson Soucy	Greg Pateryn	60	1	2	2
2	Madison Bowey	Haydn Fleury	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jacob de La Rose	Drake Batherson	60	1	2	2
2	Adam Brooks	Riley Tufte	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Carson Soucy	Greg Pateryn	60	1	2	2
2	Madison Bowey	Haydn Fleury	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jacob de La Rose	60	1	2	2	Carson Soucy	Greg Pateryn	60	1	2	2
2	Adam Brooks	40	1	2	2	Madison Bowey	Haydn Fleury	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Colin White	Drake Batherson	60	1	2	2
2	Jacob de La Rose	Alex Chiasson	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Haydn Fleury	Greg Pateryn	60	1	2	2
2	Madison Bowey	Carson Soucy	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Drake Batherson	Colin White	Owen Tippett	Carson Soucy	Greg Pateryn

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Riley Tufte	Jacob de La Rose	Brendan Perlini	Carson Soucy	Greg Pateryn

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Jaret Anderson-Dolan, Riley Tufte, Brendan Perlini	Jaret Anderson-Dolan, Riley Tufte	Brendan Perlini

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Chris Bigras, Parker Wotherspoon, Madison Bowey	Chris Bigras	Parker Wotherspoon, Madison Bowey

Tirs de Pénalité
Brendan Perlini, Drake Batherson, Haydn Fleury, Colin White, Jaret Anderson-Dolan

Gardien
#1 : Thatcher Demko, #2 : Carter Hutton

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	Admirals	8	4	2	0	0	0	1	1	21	18	3	4	2	0	0	0	0	1	1	10	7	3	4	2	2	0	0	0	0	0	11	11	0	11	0.688	21	30	51	0	0	68	60	49	17	130	485	486	460	61	137	40	105	131	46	7	15.22%	42	2	95.24%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
2	Bruins	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	0.500	5	8	13	0	0	68	60	49	17	43	485	486	460	61	35	7	30	34	10	2	20.00%	15	2	86.67%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
3	Condors	8	5	2	0	0	0	0	1	21	13	8	4	2	1	0	0	0	0	1	12	8	4	4	3	1	0	0	0	0	0	9	5	4	11	0.688	21	38	59	0	2	68	60	49	17	161	485	486	460	61	127	42	119	140	61	5	8.20%	47	2	95.74%	1	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
4	Crunch	2	0	1	0	0	1	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0.250	3	6	9	0	0	68	60	49	17	34	485	486	460	61	49	13	32	36	7	0	0.00%	15	3	80.00%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
5	Griffins	2	2	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	4	1.000	5	9	14	0	1	68	60	49	17	28	485	486	460	61	31	7	12	41	14	2	14.29%	6	1	83.33%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
6	IceHogs	3	3	0	0	0	0	0	0	10	5	5	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	2	0	0	0	0	0	0	7	3	4	6	1.000	10	17	27	0	0	68	60	49	17	56	485	486	460	61	51	15	53	55	17	3	17.65%	23	2	91.30%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
7	Marlies	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	7	10	17	0	0	68	60	49	17	43	485	486	460	61	37	2	20	26	9	2	22.22%	9	1	88.89%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
8	Monarchs	9	3	5	0	0	0	1	0	18	25	-7	4	1	2	0	0	0	1	0	11	10	1	5	2	3	0	0	0	0	0	7	15	-8	8	0.444	18	28	46	0	2	68	60	49	17	158	485	486	460	61	175	65	153	154	49	6	12.24%	60	9	85.00%	1	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
9	Monsters	3	3	0	0	0	0	0	0	9	3	6	2	2	0	0	0	0	0	0	6	1	5	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	6	1.000	9	14	23	0	1	68	60	49	17	39	485	486	460	61	52	19	48	46	15	3	20.00%	20	0	100.00%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
10	Moose	8	2	3	0	0	0	1	2	14	16	-2	4	1	2	0	0	0	1	0	8	7	1	4	1	1	0	0	0	0	2	6	9	-3	8	0.500	14	26	40	0	0	68	60	49	17	149	485	486	460	61	131	28	86	144	62	7	11.29%	41	4	90.24%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
11	Penguins	2	0	2	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	0	0.000	1	2	3	0	0	68	60	49	17	37	485	486	460	61	30	10	37	38	5	0	0.00%	16	2	87.50%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
12	Phantoms	2	0	0	0	1	0	0	1	6	6	0	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	3	0.750	6	10	16	0	0	68	60	49	17	30	485	486	460	61	37	10	40	49	7	2	28.57%	19	2	89.47%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
13	Rampage	3	0	2	0	1	0	0	0	5	7	-2	2	0	1	0	1	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.333	5	9	14	0	0	68	60	49	17	66	485	486	460	61	62	19	30	63	16	2	12.50%	15	3	80.00%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
14	Rocket	2	0	1	0	0	0	0	1	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	0.250	3	5	8	0	0	68	60	49	17	29	485	486	460	61	36	7	47	22	13	1	7.69%	14	2	85.71%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
15	Senators	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	8	13	21	0	0	68	60	49	17	43	485	486	460	61	24	10	28	37	14	2	14.29%	14	1	92.86%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
16	Sharks	9	3	5	0	0	0	0	1	14	20	-6	4	2	2	0	0	0	0	0	9	9	0	5	1	3	0	0	0	0	1	5	11	-6	7	0.389	14	24	38	0	0	68	60	49	17	131	485	486	460	61	158	35	110	157	49	1	2.04%	47	7	85.11%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
17	Soldiers	3	2	0	0	0	0	0	1	11	9	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	1	0	0	0	0	0	1	8	7	1	5	0.833	11	19	30	0	0	68	60	49	17	66	485	486	460	61	56	11	28	53	27	4	14.81%	14	4	71.43%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
18	Sound Tigers	2	0	2	0	0	0	0	0	2	9	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	2	4	6	0	0	68	60	49	17	21	485	486	460	61	58	9	43	46	8	0	0.00%	19	5	73.68%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
19	Stars	3	2	0	0	0	0	0	1	6	3	3	2	1	0	0	0	0	0	1	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	5	0.833	6	10	16	0	1	68	60	49	17	44	485	486	460	61	56	20	40	64	17	2	11.76%	19	1	94.74%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
20	Wolf Pack	4	1	2	0	0	0	1	0	5	7	-2	3	1	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	0	0	0	0	1	0	2	1	1	4	0.500	5	7	12	1	0	68	60	49	17	73	485	486	460	61	74	16	57	71	25	2	8.00%	26	3	88.46%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
21	Wolves	3	2	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	1	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	4	0.667	9	16	25	0	0	68	60	49	17	60	485	486	460	61	46	14	30	54	23	5	21.74%	15	2	86.67%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
	Total	82	37	29	0	2	1	4	9	183	180	3	41	19	14	0	2	0	3	3	99	87	12	41	18	15	0	0	1	1	6	84	93	-9	96	0.585	183	305	488	1	7	68	60	49	17	1441	485	486	460	61	1462	399	1148	1461	494	58	11.74%	496	58	88.31%	2	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
	_Since Last GM Reset	82	37	29	0	2	1	4	9	183	180	3	41	19	14	0	2	0	3	3	99	87	12	41	18	15	0	0	1	1	6	84	93	-9	96	0.585	183	305	488	1	7	68	60	49	17	1441	485	486	460	61	1462	399	1148	1461	494	58	11.74%	496	58	88.31%	2	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
	_Vs Conference	21	9	7	0	1	1	1	2	47	46	1	12	6	5	0	1	0	0	0	29	28	1	9	3	2	0	0	1	1	2	18	18	0	25	0.595	47	75	122	1	1	68	60	49	17	371	485	486	460	61	374	94	339	359	105	14	13.33%	148	16	89.19%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514
	_Vs Division	13	4	4	0	1	0	1	1	23	29	-6	8	3	3	0	1	0	0	0	15	19	-4	5	1	1	0	0	0	1	1	8	10	-2	13	0.500	23	37	60	1	1	68	60	49	17	200	485	486	460	61	251	64	225	250	60	7	11.67%	100	12	88.00%	0	1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%	2054	1422	1920	620	1019	514

			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
82	96	SOL1	183	305	488	1441	1462	399	1148	1461	1	7

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	37	29	2	1	4	9	183	180

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	19	14	2	0	3	3	99	87

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	18	15	0	1	1	6	84	93

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	5	0	0	0	1

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
494	58	11.74%	496	58	88.31%	2

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
485	486	460	61	68	60	49	17

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
1119	2200	50.86%	1138	2185	52.08%	571	1113	51.30%

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
2054	1422	1920	620	1019	514

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 - 2020-09-27	2	Flames	1	Moose	2	L	X	X	Sommaire du Match
2 - 2020-09-28	12	Flames	0	Sharks	3	L			Sommaire du Match
3 - 2020-09-29	22	Monarchs	3	Flames	2	L			Sommaire du Match
4 - 2020-09-30	32	Flames	4	Condors	1	W			Sommaire du Match
6 - 2020-10-02	45	Sharks	3	Flames	1	L			Sommaire du Match
8 - 2020-10-04	59	Condors	2	Flames	0	L			Sommaire du Match
10 - 2020-10-06	67	Flames	2	Monarchs	1	W			Sommaire du Match
12 - 2020-10-08	80	Sharks	2	Flames	4	W			Sommaire du Match
14 - 2020-10-10	96	Rampage	1	Flames	2	W	X		Sommaire du Match
16 - 2020-10-12	100	Flames	1	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
18 - 2020-10-14	117	Admirals	4	Flames	3	L	X	X	Sommaire du Match
20 - 2020-10-16	123	Flames	2	Sharks	1	W			Sommaire du Match
21 - 2020-10-17	131	Flames	5	Admirals	3	W			Sommaire du Match
23 - 2020-10-19	147	Moose	1	Flames	3	W			Sommaire du Match
24 - 2020-10-20	160	Flames	2	Moose	3	L	X	X	Sommaire du Match
26 - 2020-10-22	172	Wolf Pack	1	Flames	2	W			Sommaire du Match
27 - 2020-10-23	182	Monsters	0	Flames	3	W			Sommaire du Match
28 - 2020-10-24	193	Flames	2	Condors	1	W			Sommaire du Match
30 - 2020-10-26	201	Flames	5	Soldiers	3	W			Sommaire du Match
32 - 2020-10-28	210	Admirals	1	Flames	2	W	X	X	Sommaire du Match
34 - 2020-10-30	220	Flames	0	Wolves	3	L			Sommaire du Match
36 - 2020-11-01	232	Wolf Pack	3	Flames	1	L			Sommaire du Match
38 - 2020-11-03	247	Flames	1	Sharks	3	L			Sommaire du Match
40 - 2020-11-05	254	Flames	2	Condors	0	W			Sommaire du Match
42 - 2020-11-07	265	Admirals	1	Flames	3	W			Sommaire du Match
44 - 2020-11-09	279	Monarchs	2	Flames	3	W	X	X	Sommaire du Match
45 - 2020-11-10	293	Bruins	3	Flames	4	W			Sommaire du Match
46 - 2020-11-11	300	Flames	3	Admirals	1	W			Sommaire du Match
47 - 2020-11-12	306	Flames	0	Sharks	1	L			Sommaire du Match
49 - 2020-11-14	320	Flames	4	IceHogs	2	W			Sommaire du Match
50 - 2020-11-15	326	Stars	0	Flames	2	W			Sommaire du Match
51 - 2020-11-16	341	Senators	2	Flames	5	W			Sommaire du Match
52 - 2020-11-17	351	Flames	3	Soldiers	4	L	X	X	Sommaire du Match
54 - 2020-11-19	361	Flames	0	Penguins	1	L			Sommaire du Match
55 - 2020-11-20	371	Monarchs	5	Flames	2	L			Sommaire du Match
56 - 2020-11-21	387	Condors	3	Flames	5	W			Sommaire du Match
57 - 2020-11-22	394	Flames	2	Moose	1	W			Sommaire du Match
58 - 2020-11-23	406	Flames	1	Moose	3	L			Sommaire du Match
60 - 2020-11-25	416	Moose	1	Flames	2	W	X	X	Sommaire du Match
62 - 2020-11-27	431	Phantoms	3	Flames	4	W	X		Sommaire du Match
63 - 2020-11-28	442	Flames	5	Wolves	3	W			Sommaire du Match
64 - 2020-11-29	451	Flames	1	Griffins	0	W			Sommaire du Match
65 - 2020-11-30	458	Flames	1	Monarchs	5	L			Sommaire du Match
67 - 2020-12-02	468	Griffins	2	Flames	4	W			Sommaire du Match
68 - 2020-12-03	483	Rampage	2	Flames	0	L			Sommaire du Match
70 - 2020-12-05	494	Flames	2	Crunch	3	L	X		Sommaire du Match
71 - 2020-12-06	504	Flames	1	Sound Tigers	3	L			Sommaire du Match
72 - 2020-12-07	509	Wolf Pack	2	Flames	0	L			Sommaire du Match
74 - 2020-12-09	526	Flames	2	Sharks	3	L	X	X	Sommaire du Match
75 - 2020-12-10	531	Moose	2	Flames	1	L			Sommaire du Match
77 - 2020-12-12	548	Moose	3	Flames	2	L			Sommaire du Match
78 - 2020-12-13	555	Flames	3	Monsters	2	W			Sommaire du Match
79 - 2020-12-14	568	Marlies	3	Flames	4	W			Sommaire du Match
80 - 2020-12-15	579	Flames	3	Marlies	1	W			Sommaire du Match
82 - 2020-12-17	587	Crunch	3	Flames	1	L			Sommaire du Match
84 - 2020-12-19	600	Flames	2	Rocket	3	L	X	X	Sommaire du Match
86 - 2020-12-21	611	Admirals	1	Flames	2	W			Sommaire du Match
87 - 2020-12-22	624	Flames	2	Phantoms	3	L	X	X	Sommaire du Match
88 - 2020-12-23	634	Monsters	1	Flames	3	W			Sommaire du Match
91 - 2020-12-26	648	Flames	2	Wolf Pack	1	W	X	X	Sommaire du Match
92 - 2020-12-27	656	Soldiers	2	Flames	3	W			Sommaire du Match
93 - 2020-12-28	670	Flames	1	Monarchs	6	L			Sommaire du Match
94 - 2020-12-29	679	Monarchs	0	Flames	4	W			Sommaire du Match
95 - 2020-12-30	687	Flames	2	Admirals	3	L			Sommaire du Match
96 - 2020-12-31	700	Flames	3	Senators	2	W			Sommaire du Match
97 - 2021-01-01	704	Wolves	1	Flames	4	W			Sommaire du Match
99 - 2021-01-03	721	Rocket	4	Flames	1	L			Sommaire du Match
100 - 2021-01-04	732	Flames	1	Condors	3	L			Sommaire du Match
102 - 2021-01-06	742	Flames	1	Admirals	4	L			Sommaire du Match
103 - 2021-01-07	750	IceHogs	2	Flames	3	W			Sommaire du Match
104 - 2021-01-08	766	Stars	2	Flames	1	L	X	X	Sommaire du Match
105 - 2021-01-09	774	Flames	3	Stars	1	W			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
107 - 2021-01-11	789	Sound Tigers	6	Flames	1	L			Sommaire du Match
109 - 2021-01-13	801	Flames	3	IceHogs	1	W			Sommaire du Match
110 - 2021-01-14	810	Penguins	3	Flames	1	L			Sommaire du Match
112 - 2021-01-16	825	Sharks	3	Flames	2	L			Sommaire du Match
113 - 2021-01-17	831	Flames	2	Monarchs	0	W			Sommaire du Match
115 - 2021-01-19	847	Flames	1	Bruins	2	L			Sommaire du Match
116 - 2021-01-20	856	Sharks	1	Flames	2	W			Sommaire du Match
118 - 2021-01-22	872	Condors	0	Flames	5	W			Sommaire du Match
119 - 2021-01-23	879	Flames	3	Rampage	4	L			Sommaire du Match
121 - 2021-01-25	892	Condors	3	Flames	2	L	X	X	Sommaire du Match

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%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels 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	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
4,085,170$	2,409,970$	2,133,637$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	2,349,288$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	1	33,548$	33,548$

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

	Flames
	GP: 82 \| W: 43 \| L: 29 \| OTL: 10 \| P: 96 GF: 183 \| GA: 180 \| PP%: 11.74% \| PK%: 88.31% DG: Sebastien Tessier \| Morale : 50 \| Moyenne d'Équipe : N/A