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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Fighting Pandas
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Jour 1

Americiens
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
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Fighting Pandas
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Jour 2

Bruins
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
0	Buts contre par match	0
0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Laval Rocket
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Jour 5

Fighting Pandas
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0	Buts par match	0
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0%	Pourcentage en avantage numérique	0%
0%	Pourcentage en désavantage numérique	0%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe

Informations de l'équipe
	Directeur général	Hunter Jones
	Entraîneur	Patrick Lalime
	Division	Atlantic
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	25
	Équipe Mineure	19
	Limite contact	44 / 50
	Espoirs	24

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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	Radek Faksa	X				100.00	75	57	85	68	78	69	73	71	71	67	50	77	50	76	77	0	47	65	0	32	2	500,000$
2	Mackie Samoskevich			X		100.00	75	57	80	73	63	75	88	70	50	67	63	60	51	58	61	0	47	64	0	23	1	500,000$
3	Beck Malenstyn		X			100.00	87	62	88	65	75	69	90	62	50	59	55	76	50	67	70	0	47	64	0	28	1	700,000$
4	Keegan Kolesar			X		100.00	86	66	87	65	77	69	91	63	50	62	53	64	50	69	67	0	47	62	0	29	1	500,000$
5	Stephen Halliday	X				100.00	69	55	95	67	77	61	57	68	52	64	59	58	50	60	62	0	50	60	0	24	2	500,000$
6	Samuel Helenius	X				100.00	84	69	89	66	82	62	68	67	61	59	56	59	50	59	59	0	47	60	0	23	2	750,000$
7	Alexander Holtz			X		100.00	68	57	85	63	70	67	57	63	50	63	56	58	52	60	61	0	47	58	0	24	1	500,000$
8	Ben Jones	X				100.00	75	50	99	62	66	62	56	58	68	57	50	59	50	67	65	0	47	57	0	27	3	500,000$
9	Arshdeep Bains		X			100.00	65	57	78	64	65	62	57	61	50	60	50	59	50	62	62	0	47	57	0	25	1	500,000$
10	Michael Brandsegg-Nygard (R)			X		100.00	76	55	92	78	73	64	54	53	50	53	50	53	50	55	56	0	50	56	0	20	4	500,000$
11	Charle-Edouard D'Astous				X	100.00	74	67	52	66	76	74	84	72	50	69	55	67	59	69	69	0	50	66	0	28	2	500,000$
12	Kaedan Korczak				X	100.00	73	59	83	62	74	69	89	67	50	60	50	68	55	64	65	0	47	64	0	24	1	500,000$
13	Ryker Evans				X	100.00	66	60	72	64	69	72	81	67	50	58	59	71	56	62	65	0	47	64	0	24	1	500,000$
14	Axel Sandin-Pellikka (R)				X	100.00	55	57	86	70	66	70	82	69	50	62	57	66	56	56	59	0	50	62	0	21	4	500,000$
15	Vincent Iorio				X	100.00	63	60	77	60	79	67	59	63	50	55	50	69	55	60	64	0	47	61	0	23	3	500,000$
16	Declan Chisholm				X	100.00	60	57	91	61	73	63	58	67	50	62	50	64	55	65	65	0	47	60	0	26	1	500,000$
17	Jake Livanavage				X	100.00	50	35	94	57	67	55	56	50	50	50	50	50	55	58	60	0	50	52	0	22	1	500,000$
Rayé
1	Andre Lee		X			100.00	61	50	89	51	76	50	51	55	50	50	50	50	50	64	63	0	47	52	0	26	1	500,000$
2	Ivan Ivan	X				100.00	50	56	88	57	67	50	51	50	50	50	50	50	50	60	60	0	47	51	0	24	1	500,000$
3	Georgii Merkulov	X				100.00	50	35	89	57	61	50	51	50	50	50	50	50	50	62	61	0	47	51	0	25	1	500,000$
4	Taylor Makar		X			100.00	55	57	83	57	68	50	51	50	50	50	50	50	50	62	61	0	50	51	0	25	1	500,000$
5	Oliver Bonk				X	100.00	50	35	94	57	64	50	53	61	50	61	50	50	58	57	69	0	47	53	0	21	4	500,000$
6	Ryan Johnson				X	100.00	50	43	67	57	70	50	50	50	50	50	50	50	55	63	64	0	47	52	0	25	2	500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	66	55	84	63	71	62	66	61	52	58	53	60	52	62	64	0	48	58

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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 gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Marcus Hogberg	100.00	50	60	59	83	52	53	50	50	50	50	50	74	74	0	47	57	0	31	1	500,000$
2	Cayden Primeau	100.00	50	61	59	76	50	50	50	50	50	50	50	67	67	0	47	55	0	27	3	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	50	61	59	80	51	52	50	50	50	50	50	71	71	0	47	56

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Patrick Lalime	90	90	95	70	70	65	1	CAN	52	4	500,000$

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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.
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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Priority	Type	Description
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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 joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	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	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	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
Alexander Holtz	Fighting Pandas (OTT)	RW	24	2002-01-23	CAN	No	198 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Andre Lee	Fighting Pandas (OTT)	LW	26	2000-07-26	CAN	No	210 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent		No	No	1	2026-04-08	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Arshdeep Bains	Fighting Pandas (OTT)	LW	25	2001-01-09	CAN	No	184 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	1	2025-07-23	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Axel Sandin-Pellikka	Fighting Pandas (OTT)	D	21	2005-03-11	CAN	Yes	186 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	4	2026-06-30	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Beck Malenstyn	Fighting Pandas (OTT)	LW	28	1998-02-04	CAN	No	209 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually		No	No	1	2024-08-21	False	False	Pro & Farm	700,000$	70,000$	70,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ben Jones	Fighting Pandas (OTT)	C	27	1999-02-26	CAN	No	187 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-07-25	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Cayden Primeau	Fighting Pandas (OTT)	G	27	1999-08-11	CAN	No	205 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-07-25	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Charle-Edouard D'Astous	Fighting Pandas (OTT)	D	28	1998-04-21	CAN	No	211 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	No	2	2026-07-04	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Declan Chisholm	Fighting Pandas (OTT)	D	26	2000-01-12	CAN	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Georgii Merkulov	Fighting Pandas (OTT)	C	25	2000-10-10	CAN	No	174 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	No	1	2026-07-03	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ivan Ivan	Fighting Pandas (OTT)	C	24	2002-08-20	CAN	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	1	2025-08-09	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jake Livanavage	Fighting Pandas (OTT)	D	22	2004-05-06	CAN	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	No	1	2026-07-22	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Kaedan Korczak	Fighting Pandas (OTT)	D	24	2002-01-18	CAN	No	206 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2025-08-04	No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Keegan Kolesar	Fighting Pandas (OTT)	RW	29	1997-04-08	CAN	No	216 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Mackie Samoskevich	Fighting Pandas (OTT)	RW	23	2002-11-15	CAN	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2025-08-04	No	No	1	2024-08-10	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Marcus Hogberg	Fighting Pandas (OTT)	G	31	1994-11-25	CAN	No	232 Lbs	6 ft5	No	No	Free Agent		No	No	1	2026-08-02	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Michael Brandsegg-Nygard	Fighting Pandas (OTT)	RW	20	2005-10-05	CAN	Yes	204 Lbs	6 ft1	No	No	Draft		No	No	4	2026-06-30	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Oliver Bonk	Fighting Pandas (OTT)	D	21	2005-01-09	CAN	No	180 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	No	4	2026-06-27	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Radek Faksa	Fighting Pandas (OTT)	C	32	1994-01-09	CAN	No	216 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	2	2024-08-19	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ryan Johnson	Fighting Pandas (OTT)	D	25	2001-07-24	CAN	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	2	2026-06-27	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ryker Evans	Fighting Pandas (OTT)	D	24	2001-12-13	CAN	No	195 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Samuel Helenius	Fighting Pandas (OTT)	C	23	2002-11-26	CAN	No	225 Lbs	6 ft6	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-08-10	False	False	Pro & Farm	750,000$	75,000$	75,000$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Stephen Halliday	Fighting Pandas (OTT)	C	24	2002-07-02	CAN	No	214 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent		No	No	2	2026-07-03	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Taylor Makar	Fighting Pandas (OTT)	LW	25	2001-03-13	CAN	No	190 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	1	2026-07-22	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Vincent Iorio	Fighting Pandas (OTT)	D	23	2002-11-14	CAN	No	220 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent		No	No	3	2026-06-27	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	50,000$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
25	25.08	201 Lbs	6 ft2	1.80	518,000$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				40	1	2	2
2				30	1	2	2
3				20	1	2	2
4				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			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				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
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , , , , , , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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
	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
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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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score
1	5	Fighting Pandas	-	Americiens	-
2	10	Fighting Pandas	-	Bruins	-
5	23	Laval Rocket	-	Fighting Pandas	-
8	37	Marlies	-	Fighting Pandas	-
10	54	Fighting Pandas	-	Marlies	-
12	62	Bruins	-	Fighting Pandas	-
15	81	Orlando Solar Bears	-	Fighting Pandas	-
18	100	Lynx	-	Fighting Pandas	-
20	107	Fighting Pandas	-	Laval Rocket	-
23	122	Americiens	-	Fighting Pandas	-
24	127	Fighting Pandas	-	Bruins	-
26	138	Fighting Pandas	-	Lynx	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
29	155	Firebirds	-	Fighting Pandas	-
32	171	Griffins	-	Fighting Pandas	-
34	178	Fighting Pandas	-	Roadrunners	-
36	188	Fighting Pandas	-	Marlies	-
38	200	Fighting Pandas	-	Wombats	-
39	210	Bruins	-	Fighting Pandas	-
42	224	Newfoundland Regiment	-	Fighting Pandas	-
45	239	Fighting Pandas	-	Canucks	-
47	250	Tomahawks	-	Fighting Pandas	-
49	261	Fighting Pandas	-	Griffins	-
52	273	Lynx	-	Fighting Pandas	-
56	294	Canucks	-	Fighting Pandas	-
59	307	Fighting Pandas	-	Ice Bats	-
61	318	Barons	-	Fighting Pandas	-
64	331	Fighting Pandas	-	Newfoundland Regiment	-
67	342	Laval Rocket	-	Fighting Pandas	-
68	348	Fighting Pandas	-	Admirals	-
72	366	Barracuda	-	Fighting Pandas	-
74	374	Fighting Pandas	-	Lions	-
76	387	Fighting Pandas	-	Aces	-
77	394	Nordiks	-	Fighting Pandas	-
81	408	Fighting Pandas	-	Lynx	-
82	416	Broncos	-	Fighting Pandas	-
86	439	Fighting Pandas	-	Bruins	-
87	442	Roadrunners	-	Fighting Pandas	-
89	459	Fighting Pandas	-	Quacken	-
91	464	Lynx	-	Fighting Pandas	-
94	480	Fighting Pandas	-	Barracuda	-
96	490	Wombats	-	Fighting Pandas	-
98	503	Fighting Pandas	-	Griffins	-
100	508	Fighting Pandas	-	Americiens	-
102	518	Tomahawks	-	Fighting Pandas	-
105	536	Lions	-	Fighting Pandas	-
107	540	Fighting Pandas	-	Roadrunners	-
110	558	Fighting Pandas	-	Firebirds	-
112	566	Orlando Solar Bears	-	Fighting Pandas	-
114	580	Fighting Pandas	-	Tomahawks	-
115	588	Wombats	-	Fighting Pandas	-
118	603	Fighting Pandas	-	Firebirds	-
120	612	Firebirds	-	Fighting Pandas	-
123	627	Fighting Pandas	-	Wranglers	-
125	635	Fighting Pandas	-	Nordiks	-
126	641	Griffins	-	Fighting Pandas	-
129	656	Fighting Pandas	-	Bruins	-
131	663	Bruins	-	Fighting Pandas	-
136	685	Americiens	-	Fighting Pandas	-
139	703	Broncos	-	Fighting Pandas	-
141	716	Fighting Pandas	-	Wombats	-
144	729	Americiens	-	Fighting Pandas	-
147	749	Laval Rocket	-	Fighting Pandas	-
150	760	Fighting Pandas	-	Marlies	-
152	773	Fighting Pandas	-	Americiens	-
154	780	Wranglers	-	Fighting Pandas	-
155	791	Fighting Pandas	-	Lynx	-
157	802	Marlies	-	Fighting Pandas	-
162	821	Ice Bats	-	Fighting Pandas	-
165	839	Fighting Pandas	-	Barons	-
167	846	Aces	-	Fighting Pandas	-
169	856	Fighting Pandas	-	Admirals	-
171	870	Marlies	-	Fighting Pandas	-
173	883	Fighting Pandas	-	Broncos	-
176	895	Admirals	-	Fighting Pandas	-
178	908	Fighting Pandas	-	Barons	-
179	913	Fighting Pandas	-	Orlando Solar Bears	-
181	921	Aces	-	Fighting Pandas	-
184	936	Fighting Pandas	-	Broncos	-
186	945	Admirals	-	Fighting Pandas	-
189	961	Fighting Pandas	-	Orlando Solar Bears	-
190	967	Fighting Pandas	-	Laval Rocket	-
192	973	Quacken	-	Fighting Pandas	-
196	990	Fighting Pandas	-	Laval Rocket	-
199	1004	Orlando Solar Bears	-	Fighting Pandas	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	40	20
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
42	0 - 0%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	1,295,000$	1,295,000$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	0$	25	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	201	0$	0$

Fighting Pandas 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

Fighting Pandas 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

Fighting Pandas 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

Fighting Pandas 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

Fighting Pandas 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

	Fighting Pandas
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0% \| PK%: 0% DG: Hunter Jones \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 58 Prochains matchs #5 vs Americiens