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Statistiques d’équipe

Informations de l'équipe
	Directeur général	DJ
	Entraîneur	Martin St-Louis
	Division	Eastern
	Conférence	Conference 1
	Capitaine	Connor Bedard
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	10,000
	Assistance
	Billets de saison	4,000
Informations de la formation
	Équipe Pro	18
	Équipe Mineure	23
	Limite contact	41 / 75
	Espoirs	1

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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	Liam Ohgren (R)		X			100.00	75	37	77	78	80	72	72	79	63	70	76	74	75	53	64	77	99	69	0	20	1	925,000$
2	Brad Lambert (R)	X		X		100.00	74	34	76	80	73	70	70	82	81	77	75	74	74	64	43	79	99	69	0	20	2	925,000$
3	Zach Hamill	X		X		100.00	40	7	99	85	73	82	81	67	87	61	58	72	68	99	99	22	99	67	0	36	1	500,001$
4	Michael Spacek	X		X		100.00	61	28	82	81	76	77	79	72	89	70	67	63	65	82	65	54	99	67	0	27	1	500,001$
5	Charlie Stramel (R)	X		X		100.00	81	46	72	84	80	68	68	64	81	65	69	75	70	45	40	83	99	66	0	19	2	925,000$
6	Tomas Marcinko	X		X		100.00	83	48	76	77	79	77	80	53	88	52	56	69	63	99	99	10	99	65	0	36	1	500,001$
7	Jim O'Brien	X		X		100.00	63	28	93	85	77	80	80	45	86	41	48	76	65	99	99	17	99	63	0	36	1	500,001$
8	Logan Mailloux (R)				X	100.00	79	38	76	80	80	82	82	71	63	72	73	71	73	43	52	60	99	69	0	21	2	925,000$
9	David Reinbacher (R)				X	100.00	76	40	74	81	74	68	68	65	63	70	71	74	71	44	44	89	99	67	0	19	2	925,000$
10	Tom Willander (R)				X	100.00	74	37	75	82	72	68	68	65	63	73	68	77	66	44	44	83	99	67	0	19	2	925,000$
11	Mark Mitera				X	100.00	46	12	99	87	77	76	76	47	54	43	34	77	45	99	99	17	99	66	0	38	1	500,001$
12	Ludwig Byström				X	100.00	70	38	84	87	76	82	83	44	51	39	44	70	60	77	74	48	99	66	0	30	1	600,000$
13	Andrew Peeke				X	100.00	61	25	87	85	84	77	81	54	48	52	42	67	50	46	47	63	99	63	0	26	1	500,001$
Rayé
1	Connor Bedard (R) (C)	X				100.00	73	37	81	80	73	80	80	83	81	79	81	72	79	49	99	93	99	73	0	19	2	925,000$
2	Shane Wright (R)	X				100.00	76	36	74	80	76	68	68	85	81	80	75	71	73	57	67	86	99	70	0	20	2	925,000$
3	David Pastrnak			X		100.00	59	26	82	86	74	79	82	58	48	50	58	67	65	72	57	63	99	63	0	28	0	0$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	68	32	82	82	77	75	76	65	70	62	62	72	66	67	68	59	99	67

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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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Yaniv Perets	100.00	80	83	80	77	86	84	84	84	84	80	83	55	89	57	99	68	0	24	2	650,000$
2	Jake Kielly	100.00	80	77	81	85	83	79	79	79	79	77	80	68	81	41	99	66	0	28	2	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	80	80	81	81	85	82	82	82	82	79	82	62	85	49	99	67

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Martin St-Louis	81	79	90	89	77	77	93	CAN	50	4	1,000,000$

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
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	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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.
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	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial Non Activé	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Salaire annuel 5	Salaire annuel 6	Salaire annuel 7	Salaire annuel 8	Salaire annuel 9	Salaire annuel 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
Andrew Peeke	Toronto Marlies (TOR)	D	26	1988-10-11 15:38:11	No	226 Lbs	6 ft9	No	No	N/A		No	No	1		Pro & Farm	500,001$	500,001$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Brad Lambert	Toronto Marlies (TOR)	C/RW	20	1994-08-19 12:10:22	Yes	188 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2		Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Charlie Stramel	Toronto Marlies (TOR)	C/RW	19	1995-08-19 12:01:07	Yes	221 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	2		Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Connor Bedard	Toronto Marlies (TOR)	C	19	1995-08-19 11:57:31	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2		Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
David Pastrnak	Toronto Marlies (TOR)	RW	28	1986-11-06 05:51:05	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2024-03-01	No	No	0		Pro & Farm			0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
David Reinbacher	Toronto Marlies (TOR)	D	19	1995-08-19 11:58:23	Yes	189 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2		Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jake Kielly	Toronto Marlies (TOR)	G	28	1986-08-17 05:13:30	No	202 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2		Pro & Farm	500,000$	500,000$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Jim O'Brien	Toronto Marlies (TOR)	C/RW	36	1978-08-06 08:38:02	No	212 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		Pro & Farm	500,001$	500,001$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Liam Ohgren	Toronto Marlies (TOR)	LW	20	1994-09-01 05:49:21	Yes	210 Lbs	6 ft5	No	No	Trade	2024-01-07	No	No	1		Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Logan Mailloux	Toronto Marlies (TOR)	D	21	1993-09-09 05:45:33	Yes	215 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	2		Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Ludwig Byström	Toronto Marlies (TOR)	D	30	1984-10-05 14:45:48	No	213 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		Pro & Farm	600,000$	600,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Mark Mitera	Toronto Marlies (TOR)	D	38	1976-08-06 20:38:02	No	209 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		Pro & Farm	500,001$	500,001$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Michael Spacek	Toronto Marlies (TOR)	C/RW	27	1987-09-19 14:35:15	No	204 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-03-17	Pro & Farm	500,001$	500,001$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Shane Wright	Toronto Marlies (TOR)	C	20	1994-10-01 08:10:40	Yes	204 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2		Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Tom Willander	Toronto Marlies (TOR)	D	19	1995-08-19 11:59:59	Yes	182 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2		Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Tomas Marcinko	Toronto Marlies (TOR)	C/RW	36	1978-10-14 10:08:44	No	218 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1		Pro & Farm	500,001$	500,001$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Yaniv Perets	Toronto Marlies (TOR)	G	24	1990-08-19 12:06:44	No	183 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2		Pro & Farm	650,000$	650,000$	0$	0$	No	650,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Zach Hamill	Toronto Marlies (TOR)	C/RW	36	1978-08-06 08:38:02	No	200 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1		Pro & Farm	500,001$	500,001$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
18	25.89	204 Lbs	6 ft2	1.44	675,000$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Zach Hamill	40	1	2	2
2	Liam Ohgren	Brad Lambert	Michael Spacek	30	1	2	2
3		Charlie Stramel	Tomas Marcinko	20	1	2	2
4		Jim O'Brien		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Logan Mailloux	40	1	2	2
2	Mark Mitera	Tom Willander	30	1	2	2
3	David Reinbacher	Ludwig Byström	20	1	2	2
4	Andrew Peeke		10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Zach Hamill	60	1	2	2
2	Liam Ohgren	Brad Lambert	Michael Spacek	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Logan Mailloux	60	1	2	2
2	Mark Mitera	Tom Willander	40	1	2	2

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

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Logan Mailloux	60	1	2	2
2	Mark Mitera	Tom Willander	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		Logan Mailloux	60	1	2	2
2	Zach Hamill	40	1	2	2	Mark Mitera	Tom Willander	40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Logan Mailloux	60	1	2	2
2	Mark Mitera	Tom Willander	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Zach Hamill		Logan Mailloux

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Zach Hamill		Logan Mailloux

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Charlie Stramel, Tomas Marcinko	, Charlie Stramel	Tomas Marcinko

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
David Reinbacher, Ludwig Byström, Andrew Peeke	David Reinbacher	Ludwig Byström, Andrew Peeke

Tirs de pénalité
, Zach Hamill, Brad Lambert, , Liam Ohgren

Gardien
#1 : Yaniv Perets, #2 : Jake Kielly

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, Zach Hamill, Brad Lambert, , Liam Ohgren, Michael Spacek, Michael Spacek, , Charlie Stramel, Tomas Marcinko, Jim O'Brien

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, Logan Mailloux, Mark Mitera, Tom Willander, David Reinbacher

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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
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%	0	0	0	0	0	0

			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
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	0	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
0	0	0%	0	0	0%	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
0	0	0	0	0	0	0	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
0	0	0%	0	0	0%	0	0	0%

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
0	0	0	0	0	0

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	RI	Lien

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	5000	5000
Prix des billets	80	45
Assistance	0%	0%
Assistance PCT	0%	0%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
41	0 - 0%	0$	0$	10000	110

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	2,430,000$	2,430,000$	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$	0	0$	0$

Toronto Marlies 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

Toronto Marlies 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

Toronto Marlies 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

Toronto Marlies 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

Toronto Marlies 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

	Toronto Marlies
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0% \| PK%: 0% DG: DJ \| Morale : 99 \| Moyenne d’équipe : 67