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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Syracuse 29-32-8, 66pts	1	Sommaire du match	2	Cleveland 33-30-7, 73pts

Team Stats
L1	Séquence	W4
13-19-3	Fiche domicile	15-17-3
16-13-5	Fiche domicile	18-13-4
4-5-1	Derniers 10 matchs	4-5-1
2.87	Buts par match	2.79
3.48	Buts contre par match	3.34
18.56%	Pourcentage en avantage numérique	17.87%
81.25%	Pourcentage en désavantage numérique	81.09%

Cleveland
33-30-7, 73pts

Sommaire du match

Hartford
33-33-5, 71pts

Team Stats
W4	Séquence	L1
15-17-3	Fiche domicile	16-18-1
18-13-4	Fiche domicile	17-15-4
4-5-1	Derniers 10 matchs	3-7-0
2.79	Buts par match	3.24
3.34	Buts contre par match	3.39
17.87%	Pourcentage en avantage numérique	22.93%
81.09%	Pourcentage en désavantage numérique	79.77%

Providence
43-22-4, 90pts

Jour 164

Cleveland
33-30-7, 73pts

Statistiques d’équipe
W2	Séquence	W4
27-7-2	Fiche domicile	15-17-3
16-15-2	Fiche visiteur	18-13-4
8-2-0	10 derniers matchs	4-5-1
3.55	Buts par match	2.79
2.96	Buts contre par match	2.79
17.42%	Pourcentage en avantage numérique	17.87%
79.34%	Pourcentage en désavantage numérique	81.09%

Utica
11-54-6, 28pts

Jour 168

Cleveland
33-30-7, 73pts

Statistiques d’équipe
L27	Séquence	W4
6-26-3	Fiche domicile	15-17-3
5-28-3	Fiche visiteur	18-13-4
0-10-0	10 derniers matchs	4-5-1
2.21	Buts par match	2.79
5.17	Buts contre par match	2.79
16.73%	Pourcentage en avantage numérique	17.87%
70.54%	Pourcentage en désavantage numérique	81.09%

Cleveland
33-30-7, 73pts

Jour 172

Hartford
33-33-5, 71pts

Statistiques d’équipe
W4	Séquence	L1
15-17-3	Fiche domicile	16-18-1
18-13-4	Fiche visiteur	17-15-4
4-5-1	10 derniers matchs	3-7-0
2.79	Buts par match	3.24
3.34	Buts contre par match	3.24
17.87%	Pourcentage en avantage numérique	22.93%
81.09%	Pourcentage en désavantage numérique	79.77%

Meneurs d'équipe
Buts Colin Wilson 20			Passes Dylan Samberg 39

Points Matthew Benning 50		Plus/Moins Matthew Benning 5

	Victoires Adin Hill 19	Pourcentage d’arrêts Joseph Woll 0.915

Statistiques d’équipe
Buts pour 195 2.79 GFG	Tirs pour 2413 34.47 Avg	Pourcentage en avantage numérique 17.9% 47 GF	Début de zone offensive 41.6%
Buts contre 234 3.34 GAA	Tirs contre 2478 35.40 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 81.1%% 66 GA	Début de la zone défensive 41.4%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Dany Bourdeau
	Entraîneur	Andre Tourigny
	Division	Atlantique
	Conférence	Conference est
	Capitaine	Ryan Kesler
	Assistant #1	Jeff Petry
	Assistant #2	Dustin Brown
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,439
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	19
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	39 / 50
	Espoirs	23

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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	Cory Conacher		X	X		100.00	67	33	94	72	72	69	79	70	53	67	70	60	72	70	63	24	50	0	0	34	2	800,000$
2	Chris Wagner			X		97.00	78	28	76	67	77	71	84	67	70	65	68	68	75	76	73	23	50	0	0	33	2	850,000$
3	Tomas Tatar		X	X		99.00	69	33	88	73	69	82	97	74	70	69	71	55	88	71	57	39	50	0	0	33	2	900,000$
4	Jordan Martinook	X	X	X		100.00	63	17	95	65	81	77	90	64	83	63	67	72	85	62	55	31	50	0	0	31	1	1,000,000$
5	Nick Cousins	X	X	X		97.00	65	31	80	74	77	75	87	67	73	66	65	57	85	61	48	35	50	0	0	30	2	1,000,000$
6	Dustin Brown (A)		X	X		96.00	68	20	85	57	77	71	99	71	69	73	67	65	83	88	99	21	50	0	0	39	1	951,000$
7	Oscar Lindberg	X	X	X		100.00	67	29	89	71	80	71	95	70	86	67	69	63	77	65	55	29	50	0	0	32	2	900,000$
8	Colin Wilson	X	X	X		100.00	67	22	94	70	78	69	90	72	82	66	72	66	83	74	66	27	50	0	0	34	2	1,100,000$
9	Jeff Petry (A)				X	100.00	81	33	66	63	81	78	96	68	25	67	60	87	51	82	70	29	50	0	0	36	3	1,200,000$
10	Michael Stone				X	100.00	67	45	61	58	82	78	98	53	50	50	52	85	56	74	59	35	50	0	0	34	2	950,000$
11	Dylan Samberg (R)				X	100.00	74	32	81	80	90	83	99	53	72	56	46	97	77	48	48	66	50	0	0	25	1	800,000$
12	Andreas Englund				X	100.00	88	76	62	71	88	76	99	44	70	46	44	86	75	59	57	51	50	0	0	27	3	825,000$
13	Brenden Dillon				X	100.00	94	57	61	69	90	84	97	54	50	53	55	91	75	78	74	36	50	0	0	33	2	1,300,000$
14	Matthew Benning				X	100.00	73	36	52	75	77	85	91	59	53	58	55	90	74	60	49	42	50	0	0	30	1	1,000,000$
Rayé
1	Derick Brassard	X	X	X		95.00	66	32	92	59	76	66	84	71	74	71	68	66	78	89	66	21	50	0	0	36	2	1,210,000$
2	Ryan Kesler (C)	X		X		98.00	92	30	63	45	75	72	93	72	99	71	71	71	83	99	99	17	50	0	0	39	1	1,500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					98.88	74	35	77	67	79	75	92	64	67	63	63	74	76	72	65	33	50	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 gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Adin Hill	100.00	67	87	84	82	75	84	85	86	85	82	79	56	56	64	50	0	0	28	1	925,000$
2	Chad Johnson	100.00	56	90	82	81	70	81	79	82	83	77	73	96	95	7	50	0	0	38	2	500,000$
3	Joseph Woll (R)	99.00	67	92	86	82	76	87	86	89	89	79	70	52	52	72	50	0	0	25	1	700,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	99.67	63	90	84	82	74	84	83	86	86	79	74	68	68	48	50	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Andre Tourigny	78	74	85	96	92	88	75	CAN	51	2	2,500,000$

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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.
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#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Matthew Benning	Cleveland (CLB)	D	70	16	34	50	5	96	10	124	87	163	40	84	9.82%	112	1508	21.56	10	11	21	88	226	0	0	3	252	1	1	100.00%	1	0	0.66	0	0	0	1	1	1	2	2
2	Ryan Kesler	Cleveland (CLB)	C/RW	62	15	29	44	-2	88	0	210	147	137	28	102	10.95%	11	1325	21.39	3	9	12	25	193	0	0	4	222	4	1	60.49%	1969	0	0.66	2	3	0	0	0	4	2	4
3	Dylan Samberg	Cleveland (CLB)	D	64	3	39	42	3	30	0	41	66	110	38	88	2.73%	121	1453	22.71	1	17	18	65	210	0	0	1	259	1	0	0%	0	0	0.58	0	0	0	0	0	1	1	1
4	Jeff Petry	Cleveland (CLB)	D	70	9	30	39	-2	61	5	47	91	155	61	104	5.81%	117	1672	23.89	6	4	10	89	205	0	0	0	255	1	0	0%	0	1	0.47	0	1	0	0	0	0	3	1
5	Colin Wilson	Cleveland (CLB)	C/LW/RW	67	20	18	38	-8	22	0	59	108	192	56	141	10.42%	13	1354	20.22	5	9	14	34	206	1	1	8	253	6	0	52.28%	1469	0	0.56	1	1	0	0	0	2	3	1
6	Tomas Tatar	Cleveland (CLB)	LW/RW	70	17	19	36	-12	36	0	87	38	214	48	118	7.94%	1	1133	16.19	6	8	14	50	222	0	0	0	0	4	1	42.22%	90	0	0.64	0	0	0	0	0	3	3	1
7	Brenden Dillon	Cleveland (CLB)	D	70	11	21	32	-11	200	50	176	72	148	43	108	7.43%	119	1596	22.81	6	5	11	77	203	0	0	2	216	1	0	0%	0	0	0.40	0	1	2	2	6	1	1	0
8	Derick Brassard	Cleveland (CLB)	C/LW/RW	70	9	19	28	-14	18	0	65	55	176	32	136	5.11%	12	1153	16.48	4	7	11	34	218	0	0	0	19	1	1	51.63%	246	0	0.49	1	1	0	0	0	1	1	2
9	Oscar Lindberg	Cleveland (CLB)	C/LW/RW	69	9	19	28	-6	12	0	25	86	120	44	112	7.50%	8	918	13.30	0	0	0	0	4	0	0	3	68	1	0	55.41%	1110	0	0.61	0	0	0	0	0	1	0	2
10	Chris Wagner	Cleveland (CLB)	RW	70	11	16	27	3	62	0	107	45	172	33	99	6.40%	9	945	13.51	0	2	2	4	35	0	0	0	5	2	1	50.98%	102	0	0.57	0	0	0	0	0	1	2	3
11	Dustin Brown	Cleveland (CLB)	LW/RW	57	8	17	25	-2	6	0	18	45	121	28	98	6.61%	6	1241	21.77	3	2	5	28	173	0	0	4	225	0	1	50.00%	180	0	0.40	1	2	0	0	0	0	0	0
12	Frank Vatrano	Columbus	LW/RW	67	13	10	23	-3	34	0	61	46	135	37	89	9.63%	7	839	12.52	0	0	0	2	8	0	0	0	7	2	1	50.72%	69	0	0.55	0	0	0	0	0	1	2	4
13	Andreas Englund	Cleveland (CLB)	D	70	7	14	21	-22	133	25	144	56	38	13	29	18.42%	77	1016	14.52	0	0	0	1	14	0	0	0	26	1	2	0%	1	0	0.41	0	0	2	0	3	0	1	1
14	Jordan Martinook	Cleveland (CLB)	C/LW/RW	70	6	12	18	-5	6	0	17	43	58	21	60	10.34%	3	489	6.99	0	1	1	0	1	0	0	1	2	0	1	54.10%	525	0	0.74	0	0	0	0	0	2	0	0
15	Michael Stone	Cleveland (CLB)	D	70	3	14	17	-18	27	5	34	36	54	12	35	5.56%	96	1074	15.35	0	0	0	2	3	0	0	2	116	1	0	0%	0	0	0.32	0	0	0	0	1	0	0	0
16	Cory Conacher	Cleveland (CLB)	LW/RW	70	7	6	13	-10	11	5	26	34	86	32	73	8.14%	5	701	10.02	0	0	0	0	1	0	0	0	6	1	1	44.04%	193	0	0.37	0	0	1	0	0	2	0	0
17	Noah Gregor	Columbus	LW/RW	10	1	12	13	5	6	0	22	28	48	17	41	2.08%	2	247	24.76	0	2	2	8	35	0	0	0	38	0	1	57.75%	142	0	1.05	0	2	0	0	0	1	0	0
18	Nick Cousins	Cleveland (CLB)	C/LW/RW	70	3	7	10	-9	16	0	31	16	52	13	48	5.77%	0	446	6.37	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	51.92%	52	0	0.45	0	0	0	0	0	0	0	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1166	168	336	504	-108	864	100	1294	1099	2179	596	1565	7.71%	719	19117	16.40	44	77	121	507	1964	1	1	28	1977	27	13	55.21%	6149	1	0.53	5	11	5	3	11	21	21	23

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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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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Adin Hill	Cleveland (CLB)	39	19	17	2	0.909	3.05	2281	6	1	116	1272	2	1.000	3	38	23	3	3	4
2	Joseph Woll	Cleveland (CLB)	25	14	8	3	0.915	2.97	1453	0	1	72	851	1	0.636	11	25	11	5	2	1
3	Chad Johnson	Cleveland (CLB)	2	0	0	0	0.950	2.11	57	0	0	2	40	0	0	0	0	29	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			66	33	25	5	0.912	3.01	3792	6	2	190	2163	3		14	63	63	8	5	5

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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	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	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
Adin Hill	Cleveland (CLB)	G	28	1996-05-11	CAN	No	204 Lbs	6 ft6	No	No	N/A		No	No	1	2024-09-14	False	False	Pro & Farm	925,000$	156,538$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Andreas Englund	Cleveland (CLB)	D	27	1996-09-21	SWE	No	200 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	3	2025-09-09	False	False	Pro & Farm	825,000$	139,615$	0$	0$	No	825,000$	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	825,000$	825,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Brenden Dillon	Cleveland (CLB)	D	33	1990-11-13	CAN	No	225 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-10-02	False	False	Pro & Farm	1,300,000$	220,000$	0$	0$	No	1,300,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,300,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Chad Johnson	Cleveland (CLB)	G	38	1986-06-10	CAN	No	218 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-10-08	False	False	Pro & Farm	500,000$	84,615$	0$	0$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Chris Wagner	Cleveland (CLB)	RW	33	1991-05-27	USA	No	197 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-09-26	False	False	Pro & Farm	850,000$	143,846$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Colin Wilson	Cleveland (CLB)	C/LW/RW	34	1989-10-20	USA	No	223 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-09-23	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	186,154$	0$	0$	No	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cory Conacher	Cleveland (CLB)	LW/RW	34	1989-12-14	CAN	No	187 Lbs	5 ft8	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-09-26	False	False	Pro & Farm	800,000$	135,385$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Derick Brassard	Cleveland (CLB)	C/LW/RW	36	1987-09-22	CAN	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-09-24	False	False	Pro & Farm	1,210,000$	204,769$	0$	0$	No	1,210,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,210,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Dustin Brown	Cleveland (CLB)	LW/RW	39	1984-11-04	USA	No	206 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	1	2025-09-23	False	False	Pro & Farm	951,000$	160,938$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dylan Samberg	Cleveland (CLB)	D	25	1999-01-24	NA	Yes	216 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2024-10-06	No	No	1		False	False	Pro & Farm	800,000$	135,385$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jeff Petry	Cleveland (CLB)	D	36	1987-12-09	USA	No	207 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent	2025-01-14	No	No	3	2025-09-23	False	False	Pro & Farm	1,200,000$	203,077$	0$	0$	No	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,200,000$	1,200,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jordan Martinook	Cleveland (CLB)	C/LW/RW	31	1992-07-25	CAN	No	209 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-09-26	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	169,231$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Joseph Woll	Cleveland (CLB)	G	25	1998-07-12	USA	Yes	212 Lbs	6 ft3	No	No	Prospect		No	No	1	2025-10-27	False	False	Pro & Farm	700,000$	118,462$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Matthew Benning	Cleveland (CLB)	D	30	1994-05-25	CAN	No	208 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1	2024-09-14	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	169,231$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Michael Stone	Cleveland (CLB)	D	34	1990-06-07	CAN	No	218 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-10-02	False	False	Pro & Farm	950,000$	160,769$	0$	0$	No	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nick Cousins	Cleveland (CLB)	C/LW/RW	30	1993-07-20	CAN	No	192 Lbs	5 ft10	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-10-02	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	169,231$	0$	0$	No	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Oscar Lindberg	Cleveland (CLB)	C/LW/RW	32	1991-10-29	SWE	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-09-26	False	False	Pro & Farm	900,000$	152,308$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ryan Kesler	Cleveland (CLB)	C/RW	39	1984-08-31	CAN	No	207 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent	2025-03-13	No	No	1	2025-09-22	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	253,846$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tomas Tatar	Cleveland (CLB)	LW/RW	33	1990-12-01	SVK	No	189 Lbs	5 ft10	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-09-30	False	False	Pro & Farm	900,000$	152,308$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
19	32.47	206 Lbs	6 ft1	1.74	969,000$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Dustin Brown		Colin Wilson	35	1	2	2
2	Tomas Tatar		Chris Wagner	30	1	2	2
3		Oscar Lindberg	Cory Conacher	25	1	2	2
4	Nick Cousins	Jordan Martinook		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brenden Dillon	Jeff Petry	35	1	2	2
2	Dylan Samberg	Matthew Benning	30	1	2	2
3	Andreas Englund	Michael Stone	25	1	2	2
4	Brenden Dillon	Jeff Petry	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Dustin Brown		Colin Wilson	50	1	2	2
2	Tomas Tatar		Chris Wagner	50	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brenden Dillon	Jeff Petry	50	1	2	2
2	Dylan Samberg	Matthew Benning	50	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1		Dustin Brown	50	1	2	2
2	Colin Wilson		50	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brenden Dillon	Jeff Petry	50	1	2	2
2	Dylan Samberg	Matthew Benning	50	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		50	1	2	2	Brenden Dillon	Jeff Petry	50	1	2	2
2	Dustin Brown	50	1	2	2	Dylan Samberg	Matthew Benning	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1		Dustin Brown	50	1	2	2
2	Colin Wilson		50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Brenden Dillon	Jeff Petry	50	1	2	2
2	Dylan Samberg	Matthew Benning	50	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Dustin Brown		Colin Wilson	Brenden Dillon	Jeff Petry

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Dustin Brown		Colin Wilson	Brenden Dillon	Jeff Petry

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Oscar Lindberg, Cory Conacher	, Oscar Lindberg	Cory Conacher

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Andreas Englund, Michael Stone, Dylan Samberg	Andreas Englund	Michael Stone, Dylan Samberg

Tirs de pénalité
, Dustin Brown, Colin Wilson, , Tomas Tatar

Gardien
#1 : Joseph Woll, #2 : Adin Hill

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, Dustin Brown, Colin Wilson, , Tomas Tatar, Chris Wagner, , Oscar Lindberg, Cory Conacher, Jordan Martinook

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Brenden Dillon, Jeff Petry, Dylan Samberg, Matthew Benning, Andreas Englund

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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	Abbotsford	2	0	0	0	0	1	0	1	8	10	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	2	0.500	8	16	24	0	0	73	50	63	11	77	800	735	844	46	83	28	29	38	10	3	30.00%	12	2	83.33%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
2	Bakersfield	2	1	1	0	0	0	0	0	9	6	3	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	2	0.500	9	17	26	0	0	73	50	63	11	94	800	735	844	46	67	22	16	29	12	2	16.67%	7	1	85.71%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
3	Bridgeport	6	3	3	0	0	0	0	0	21	23	-2	3	0	3	0	0	0	0	0	8	13	-5	3	3	0	0	0	0	0	0	13	10	3	6	0.500	21	38	59	0	0	73	50	63	11	213	800	735	844	46	175	52	54	92	32	7	21.88%	25	6	76.00%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
4	Charlotte	3	0	3	0	0	0	0	0	5	11	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	5	10	15	0	0	73	50	63	11	109	800	735	844	46	101	36	44	56	17	2	11.76%	16	2	87.50%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
5	Coachella Valley	2	1	0	0	0	0	1	0	7	4	3	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	7	11	18	0	0	73	50	63	11	70	800	735	844	46	80	23	31	39	9	3	33.33%	13	1	92.31%	1	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
6	Eagles	2	1	0	0	1	0	0	0	7	5	2	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	7	14	21	0	0	73	50	63	11	82	800	735	844	46	60	17	16	43	13	4	30.77%	7	2	71.43%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
7	Grand Rapids	4	4	0	0	0	0	0	0	15	10	5	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	8	1.000	15	22	37	0	0	73	50	63	11	147	800	735	844	46	135	35	47	82	18	2	11.11%	19	5	73.68%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
8	Hartford	5	2	1	0	1	1	0	0	13	10	3	2	1	0	0	1	0	0	0	7	4	3	3	1	1	0	0	1	0	0	6	6	0	7	0.700	13	25	38	0	1	73	50	63	11	150	800	735	844	46	156	47	66	96	17	1	5.88%	21	2	90.48%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
9	Hershey	4	0	4	0	0	0	0	0	6	23	-17	2	0	2	0	0	0	0	0	3	10	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	3	13	-10	0	0.000	6	12	18	0	0	73	50	63	11	119	800	735	844	46	165	58	69	73	7	2	28.57%	27	8	70.37%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
10	Iowa	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	0.500	4	8	12	0	0	73	50	63	11	72	800	735	844	46	59	25	23	27	10	0	0.00%	7	1	85.71%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
11	Laval	4	0	2	0	0	1	1	0	8	21	-13	2	0	1	0	0	0	1	0	5	9	-4	2	0	1	0	0	1	0	0	3	12	-9	3	0.375	8	13	21	0	0	73	50	63	11	136	800	735	844	46	168	43	63	63	11	2	18.18%	27	7	74.07%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
12	Lehigh Valley	3	0	2	0	0	1	0	0	3	12	-9	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	1	9	-8	1	0.167	3	5	8	0	0	73	50	63	11	95	800	735	844	46	130	33	37	53	9	1	11.11%	15	5	66.67%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
13	Manitoba	3	1	1	0	1	0	0	0	12	9	3	2	1	1	0	0	0	0	0	8	6	2	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	4	0.667	12	22	34	0	0	73	50	63	11	117	800	735	844	46	89	24	39	52	12	3	25.00%	12	1	91.67%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
14	Ontario	2	1	1	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0.500	5	10	15	0	0	73	50	63	11	40	800	735	844	46	73	23	18	31	6	0	0.00%	9	2	77.78%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
15	Providence	4	2	2	0	0	0	0	0	12	10	2	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	2	1	1	0	0	0	0	0	5	4	1	4	0.500	12	23	35	0	0	73	50	63	11	125	800	735	844	46	164	50	67	79	12	3	25.00%	26	4	84.62%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
16	Rochester	3	1	1	0	1	0	0	0	7	6	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	1	1	0	1	0	0	0	7	6	1	4	0.667	7	12	19	0	1	73	50	63	11	112	800	735	844	46	90	25	33	64	16	2	12.50%	13	1	92.31%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
17	Rockford	2	1	1	0	0	0	0	0	5	10	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	8	-7	2	0.500	5	8	13	0	0	73	50	63	11	64	800	735	844	46	67	17	26	50	6	2	33.33%	8	1	87.50%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
18	San Diego	2	0	2	0	0	0	0	0	3	9	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	3	5	8	0	0	73	50	63	11	64	800	735	844	46	78	25	26	39	8	0	0.00%	13	2	84.62%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
19	San Jose	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	10	15	0	0	73	50	63	11	38	800	735	844	46	37	19	27	14	3	0	0.00%	5	0	100.00%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
20	Springfield	2	0	2	0	0	0	0	0	5	9	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	5	9	14	0	0	73	50	63	11	64	800	735	844	46	75	12	26	44	8	3	37.50%	13	5	61.54%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
21	Syracuse	4	2	1	0	0	1	0	0	9	9	0	2	1	1	0	0	0	0	0	3	3	0	2	1	0	0	0	1	0	0	6	6	0	5	0.625	9	15	24	0	0	73	50	63	11	136	800	735	844	46	126	26	29	71	9	0	0.00%	11	1	90.91%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
22	Texas	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	7	14	21	0	0	73	50	63	11	68	800	735	844	46	85	24	26	36	3	0	0.00%	11	3	72.73%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
23	Utica	2	1	0	0	1	0	0	0	7	5	2	2	1	0	0	1	0	0	0	7	5	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	7	13	20	0	0	73	50	63	11	73	800	735	844	46	70	18	18	33	6	2	33.33%	8	1	87.50%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
24	Wilkes-Barre/Scranton	4	1	1	0	0	1	1	0	12	13	-1	2	0	1	0	0	1	0	0	3	7	-4	2	1	0	0	0	0	1	0	9	6	3	5	0.625	12	18	30	0	0	73	50	63	11	148	800	735	844	46	145	46	48	100	9	3	33.33%	24	3	87.50%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
	Total	70	24	30	0	6	6	3	1	195	234	-39	35	9	17	0	4	2	2	1	100	116	-16	35	15	13	0	2	4	1	0	95	118	-23	73	0.521	195	350	545	0	2	73	50	63	11	2413	800	735	844	46	2478	728	878	1304	263	47	17.87%	349	66	81.09%	1	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
	_Since Last GM Reset	70	24	30	0	6	6	3	1	195	234	-39	35	9	17	0	4	2	2	1	100	116	-16	35	15	13	0	2	4	1	0	95	118	-23	73	0.521	195	350	545	0	2	73	50	63	11	2413	800	735	844	46	2478	728	878	1304	263	47	17.87%	349	66	81.09%	1	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
	_Vs Conference	46	16	20	0	3	5	2	0	118	153	-35	22	6	11	0	2	2	1	0	58	72	-14	24	10	9	0	1	3	1	0	60	81	-21	47	0.511	118	206	324	0	2	73	50	63	11	1563	800	735	844	46	1625	469	575	862	163	27	16.56%	232	45	80.60%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469
	_Vs Division	24	7	11	0	2	3	1	0	62	86	-24	12	2	6	0	2	2	0	0	30	42	-12	12	5	5	0	0	1	1	0	32	44	-12	23	0.479	62	111	173	0	1	73	50	63	11	798	800	735	844	46	841	254	292	447	80	16	20.00%	120	25	79.17%	0	1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%	1663	1102	1651	550	939	469

			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
70	73	W4	195	350	545	2413	2478	728	878	1304	0	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
70	24	30	6	6	3	1	195	234

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
35	9	17	4	2	2	1	100	116

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
35	15	13	2	4	1	0	95	118

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	5	0	1	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
263	47	17.87%	349	66	81.09%	1

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
800	735	844	46	73	50	63	11

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
1482	2733	54.23%	1458	2716	53.68%	633	1116	56.72%

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
1663	1102	1651	550	939	469

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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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	3	Utica	4	Cleveland	5	W	X		Sommaire du match
3	15	Cleveland	4	Hartford	5	L	X		Sommaire du match
6	26	Cleveland	1	Charlotte	5	L			Sommaire du match
9	39	Cleveland	3	Rochester	2	W	X		Sommaire du match
12	49	Providence	2	Cleveland	4	W			Sommaire du match
14	63	Utica	1	Cleveland	2	W			Sommaire du match
18	82	Cleveland	5	Wilkes-Barre/Scranton	4	W	X	X	Sommaire du match
19	88	Cleveland	6	Bridgeport	5	W			Sommaire du match
22	98	Bridgeport	3	Cleveland	2	L			Sommaire du match
23	107	Cleveland	0	Hartford	1	L			Sommaire du match
26	121	Charlotte	3	Cleveland	2	L			Sommaire du match
30	136	Grand Rapids	3	Cleveland	4	W			Sommaire du match
32	151	Cleveland	3	Rochester	4	L			Sommaire du match
35	168	Hartford	2	Cleveland	3	W	X		Sommaire du match
37	181	Cleveland	1	Providence	3	L			Sommaire du match
39	191	Bridgeport	3	Cleveland	2	L			Sommaire du match
42	210	Charlotte	3	Cleveland	2	L			Sommaire du match
46	227	Cleveland	1	Rochester	0	W			Sommaire du match
48	237	San Jose	4	Cleveland	5	W	X		Sommaire du match
50	246	Cleveland	2	Springfield	4	L			Sommaire du match
52	261	Bridgeport	7	Cleveland	4	L			Sommaire du match
55	269	Cleveland	4	Manitoba	3	W	X		Sommaire du match
57	284	Grand Rapids	3	Cleveland	5	W			Sommaire du match
61	304	Manitoba	5	Cleveland	4	L			Sommaire du match
63	316	Cleveland	2	San Diego	5	L			Sommaire du match
67	332	Ontario	1	Cleveland	3	W			Sommaire du match
69	345	Cleveland	5	Bakersfield	1	W			Sommaire du match
71	356	Rockford	2	Cleveland	4	W			Sommaire du match
73	366	Cleveland	1	Laval	9	L			Sommaire du match
75	380	Eagles	3	Cleveland	4	W	X		Sommaire du match
77	389	Cleveland	2	Laval	3	L	X		Sommaire du match
79	406	Laval	5	Cleveland	0	L			Sommaire du match
81	417	Cleveland	4	Coachella Valley	2	W			Sommaire du match
83	431	Laval	4	Cleveland	5	W	X	X	Sommaire du match
85	442	Cleveland	1	Rockford	8	L			Sommaire du match
87	455	Cleveland	4	Wilkes-Barre/Scranton	2	W			Sommaire du match
88	462	Coachella Valley	2	Cleveland	3	W	X	X	Sommaire du match
92	480	Iowa	4	Cleveland	1	L			Sommaire du match
94	491	Cleveland	3	Bridgeport	2	W			Sommaire du match
98	508	Manitoba	1	Cleveland	4	W			Sommaire du match
101	528	Springfield	5	Cleveland	3	L			Sommaire du match
103	539	Cleveland	2	Ontario	3	L			Sommaire du match
106	553	Hartford	2	Cleveland	4	W			Sommaire du match
109	571	Cleveland	4	Grand Rapids	3	W			Sommaire du match
110	579	Providence	4	Cleveland	3	L			Sommaire du match
112	597	Wilkes-Barre/Scranton	4	Cleveland	3	L	X		Sommaire du match
114	607	Cleveland	3	Eagles	2	W			Sommaire du match
116	617	Cleveland	4	Bridgeport	3	W			Sommaire du match
118	629	Syracuse	2	Cleveland	1	L			Sommaire du match
119	633	Cleveland	4	Syracuse	3	W			Sommaire du match
122	648	Cleveland	3	Iowa	1	W			Sommaire du match
123	658	Wilkes-Barre/Scranton	3	Cleveland	0	L			Sommaire du match
126	672	Cleveland	4	Texas	2	W			Sommaire du match
127	679	Cleveland	2	Syracuse	3	L	X		Sommaire du match
129	688	Hershey	4	Cleveland	1	L			Sommaire du match
132	703	Abbotsford	4	Cleveland	3	L	X	X	Sommaire du match
134	715	Cleveland	5	Abbotsford	6	L	X		Sommaire du match
136	727	Cleveland	1	Lehigh Valley	5	L			Sommaire du match
137	736	Texas	4	Cleveland	3	L			Sommaire du match
139	748	Cleveland	2	Hershey	6	L			Sommaire du match
141	761	Hershey	6	Cleveland	2	L			Sommaire du match
143	774	Cleveland	1	Hershey	7	L			Sommaire du match
146	785	Lehigh Valley	3	Cleveland	2	L	X		Sommaire du match
149	802	Cleveland	0	Lehigh Valley	4	L			Sommaire du match
151	809	San Diego	4	Cleveland	1	L			Sommaire du match
154	830	Bakersfield	5	Cleveland	4	L			Sommaire du match
156	840	Cleveland	2	Grand Rapids	1	W			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
158	853	Cleveland	4	Providence	1	W			Sommaire du match
160	862	Syracuse	1	Cleveland	2	W			Sommaire du match
161	870	Cleveland	2	Hartford	0	W			Sommaire du match
164	885	Providence	-	Cleveland	-
168	906	Utica	-	Cleveland	-
172	925	Cleveland	-	Hartford	-
173	932	Utica	-	Cleveland	-
178	953	Rochester	-	Cleveland	-
181	969	Cleveland	-	Utica	-
184	978	Rochester	-	Cleveland	-
187	991	Cleveland	-	Utica	-
188	993	Cleveland	-	Charlotte	-
191	1006	Lehigh Valley	-	Cleveland	-
192	1012	Cleveland	-	San Jose	-
193	1019	Cleveland	-	Charlotte	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	50	25
Assistance	51,320	34,053
Assistance PCT	73.31%	97.29%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
6	2439 - 81.31%	131,811$	4,613,387$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
3,762,928$	1,841,100$	1,841,100$	2,500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
9,442$	1,685,938$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
790,866$	33	22,262$	734,646$

Cleveland 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

Cleveland 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

Cleveland 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

Cleveland 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

Cleveland 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

	Cleveland
	GP: 70 \| W: 33 \| L: 30 \| OTL: 7 \| P: 73 GF: 195 \| GA: 234 \| PP%: 17.87% \| PK%: 81.09% DG: Dany Bourdeau \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #885 vs Providence