Chicago Blackhawks
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Centre de jeu
	Cleveland Monsters 4-3-2, 10pts	2	FINAL	3	Rockford IceHogs 1-8-1, 3pts

Team Stats
W1	Séquence	L1
3-0-1	Fiche domicile	1-3-0
1-3-1	Fiche domicile	0-5-1
4-3-2	Derniers 10 matchs	1-8-1
2.89	Buts par match	1.60
2.11	Buts contre par match	4.30
15.38%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
100.00%	Pourcentage en désavantage numérique	66.67%

Rockford IceHogs
1-8-1, 3pts

FINAL

Chicago Wolves
7-2-0, 14pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
1-3-0	Fiche domicile	5-0-0
0-5-1	Fiche domicile	2-2-0
1-8-1	Derniers 10 matchs	7-2-0
1.60	Buts par match	4.22
4.30	Buts contre par match	2.44
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	47.37%
66.67%	Pourcentage en désavantage numérique	73.33%

Rockford IceHogs
1-8-1, 3pts

Jour 24

Toronto Marlies
2-6-2, 6pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	SOW1
1-3-0	Fiche domicile	1-2-1
0-5-1	Fiche visiteur	1-4-1
1-8-1	10 derniers matchs	2-6-2
1.60	Buts par match	2.60
4.30	Buts contre par match	2.60
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	18.75%
66.67%	Pourcentage en désavantage numérique	87.50%

Calgary Wranglers
0-6-2, 2pts

Jour 26

Rockford IceHogs
1-8-1, 3pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
0-5-0	Fiche domicile	1-3-0
0-1-2	Fiche visiteur	0-5-1
0-6-2	10 derniers matchs	1-8-1
1.88	Buts par match	1.60
4.13	Buts contre par match	1.60
11.11%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
58.33%	Pourcentage en désavantage numérique	66.67%

Milwaukee Admirals
2-7-0, 4pts

Jour 29

Rockford IceHogs
1-8-1, 3pts

Statistiques d’équipe
L5	Séquence	L1
1-4-0	Fiche domicile	1-3-0
1-3-0	Fiche visiteur	0-5-1
2-7-0	10 derniers matchs	1-8-1
1.22	Buts par match	1.60
4.00	Buts contre par match	1.60
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
78.95%	Pourcentage en désavantage numérique	66.67%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 16 1.60 GFG	Tirs pour 249 24.90 Avg	Pourcentage en avantage numérique 0.0% 0 GF	Début de zone offensive 29.9%
Buts contre 43 4.30 GAA	Tirs contre 432 43.20 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 66.7%% 3 GA	Début de la zone défensive 44.3%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Louis-Philippe Jetté
	Division	CENTRAL
	Conférence	Conference 2
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,863
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	17
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	38 / 250
	Espoirs	60

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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	Jesse Puljujarvi			X		100.00	78	43	87	67	87	82	80	65	64	62	61	63	66	68	69	85	45	0	0	26	4	1,999,999$
2	Graeme Clarke (R)			X		100.00	68	36	89	63	69	90	86	62	58	60	61	63	62	64	65	64	50	0	0	23	1	842,500$
3	Jan Jenik			X		100.00	67	40	68	63	74	84	77	61	67	62	58	64	63	65	67	66	50	0	0	24	4	775,000$
4	John Leonard		X	X		100.00	62	37	91	63	72	85	87	64	59	60	62	63	65	67	68	47	50	0	0	26	4	1,999,999$
5	Samuel Helenius (R)	X				100.00	84	43	73	57	93	71	84	56	63	55	54	61	56	62	64	69	50	0	0	21	2	867,500$
6	Jack Finley (R)	X				100.00	87	42	79	63	96	77	82	58	67	60	59	64	63	62	65	70	50	0	0	22	1	842,500$
7	Pavol Regenda		X			100.00	76	43	70	63	89	86	83	62	59	60	61	64	62	65	67	42	50	0	0	24	3	842,500$
8	Tye Kartye (R)		X			100.00	75	40	76	67	73	84	88	66	67	62	64	61	65	63	66	44	50	0	0	23	4	867,500$
9	Christian Jaros				X	100.00	40	35	40	40	35	80	90	40	20	40	40	40	30	25	25	11	50	0	0	28	1	750,000$
10	Jacob Larsson				X	100.00	70	40	74	64	79	76	83	58	30	60	55	59	49	67	69	68	50	0	0	27	1	1,300,000$
11	Brinson Pasichnuk				X	100.00	40	35	40	40	35	80	90	40	20	40	40	40	30	25	25	11	50	0	0	26	1	925,000$
12	Jett Woo (R)				X	100.00	66	44	64	61	75	72	84	57	30	60	55	56	48	64	66	74	50	0	0	24	4	775,000$
13	Nick Wolff (R)				X	100.00	86	71	59	56	95	63	75	55	30	54	51	62	45	68	70	36	50	0	0	28	4	750,000$
14	William Trudeau (R)				X	100.00	65	41	71	60	74	76	84	59	30	58	55	63	47	62	64	60	50	0	0	21	1	842,500$
15	Christian Kyrou (R)				X	100.00	57	37	88	63	66	68	70	62	30	60	55	53	47	61	63	72	50	0	0	21	2	870,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	68	42	71	59	74	78	83	58	46	57	55	58	53	59	61	55	50	0

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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	Oscar Dansk	100.00	59	95	73	84	60	57	57	57	57	49	70	72	84	62	50	0	0	30	4	775,000$
2	Filip Lindberg	100.00	40	90	80	50	40	40	40	40	40	40	40	64	71	11	50	0	0	25	3	925,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	50	93	77	67	50	49	49	49	49	45	55	68	78	37	50	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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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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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	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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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 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
Brinson Pasichnuk	Rockford IceHogs (CHI)	D	26	1997-11-24	CAN	No	205 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	925,000$	815,335$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Christian Jaros	Rockford IceHogs (CHI)	D	28	1996-04-02	SVK	No	222 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	661,082$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Christian Kyrou	Rockford IceHogs (CHI)	D	21	2003-09-16	CAN	Yes	166 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	870,000$	766,856$	0$	0$	No	870,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Filip Lindberg	Rockford IceHogs (CHI)	G	25	1999-01-31	FIN	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	3		False	False	Pro & Farm	925,000$	815,335$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Graeme Clarke	Rockford IceHogs (CHI)	RW	23	2001-04-24	CAN	Yes	175 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	842,500$	742,616$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jack Finley	Rockford IceHogs (CHI)	C	22	2002-09-02	CAN	Yes	220 Lbs	6 ft6	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	842,500$	742,616$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jacob Larsson	Rockford IceHogs (CHI)	D	27	1997-04-29	SWE	No	193 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2024-01-02	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,300,000$	1,145,876$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jan Jenik	Rockford IceHogs (CHI)	RW	24	2000-09-15	CZE	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	4	2024-08-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	683,119$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Jesse Puljujarvi	Rockford IceHogs (CHI)	RW	26	1998-05-07	FIN	No	201 Lbs	6 ft4	No	No	Assign Manually		No	No	4	2024-08-21	False	False	Pro & Farm	1,999,999$	1,762,886$	0$	0$	No	1,999,999$	1,999,999$	1,999,999$	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Jett Woo	Rockford IceHogs (CHI)	D	24	2000-07-27	CAN	Yes	205 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually		No	No	4	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	775,000$	683,119$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
John Leonard	Rockford IceHogs (CHI)	LW/RW	26	1998-08-07	USA	No	196 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually		No	No	4	2024-08-21	False	False	Pro & Farm	1,999,999$	1,762,886$	0$	0$	No	1,999,999$	1,999,999$	1,999,999$	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Nick Wolff	Rockford IceHogs (CHI)	D	28	1996-07-21	USA	Yes	229 Lbs	6 ft5	No	No	Assign Manually		No	No	4	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	750,000$	661,082$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Oscar Dansk	Rockford IceHogs (CHI)	G	30	1994-02-28	SWE	No	204 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	4	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	683,119$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Pavol Regenda	Rockford IceHogs (CHI)	LW	24	1999-12-07	SVK	No	211 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	3		False	False	Pro & Farm	842,500$	742,616$	0$	0$	No	842,500$	842,500$	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Samuel Helenius	Rockford IceHogs (CHI)	C	21	2002-11-26	FIN	Yes	201 Lbs	6 ft6	No	No	Assign Manually		No	No	2	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	867,500$	764,652$	0$	0$	No	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	600,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tye Kartye	Rockford IceHogs (CHI)	LW	23	2001-04-30	CAN	Yes	202 Lbs	5 ft11	No	No	Assign Manually		No	No	4	2024-08-20	False	False	Pro & Farm	867,500$	764,652$	0$	0$	No	867,500$	867,500$	867,500$	-	-	-	-	-	-	600,000$	600,000$	600,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
William Trudeau	Rockford IceHogs (CHI)	D	21	2002-10-11	CAN	Yes	197 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	842,500$	742,616$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
17	24.65	200 Lbs	6 ft2	2.59	997,059$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				38	1	2	2
2				30	1	2	2
3				22	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			38	1	2	2
2			30	1	2	2
3			22	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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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	Belleville Senators	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	3	6	9	0	0	6	6	3	1	39	86	83	77	6	42	9	2	32	0	0	0%	1	1	0.00%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
2	Bridgeport Islanders	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0.500	4	8	12	0	0	6	6	3	1	51	86	83	77	6	46	13	2	30	0	0	0%	1	0	100.00%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
3	Chicago Wolves	1	0	1	0	0	0	0	0	0	8	-8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	8	-8	0	0.000	0	0	0	0	0	6	6	3	1	7	86	83	77	6	55	15	6	19	2	0	0.00%	3	2	33.33%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
4	Cleveland Monsters	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	0	6	6	3	1	36	86	83	77	6	38	18	0	25	1	0	0.00%	0	0	0%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
5	Grand Rapids Griffins	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	6	6	3	1	29	86	83	77	6	60	11	0	22	0	0	0%	0	0	0%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
6	Henderson Silver Knights	1	0	1	0	0	0	0	0	0	6	-6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	6	-6	0	0.000	0	0	0	0	0	6	6	3	1	2	86	83	77	6	43	9	6	14	0	0	0%	3	0	100.00%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
7	Milwaukee Admirals	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	6	6	3	1	39	86	83	77	6	45	10	0	25	0	0	0%	0	0	0%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
8	Ontario Reign	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	2	3	0	0	6	6	3	1	19	86	83	77	6	29	13	0	13	1	0	0.00%	0	0	0%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
9	Rochester Americans	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	1	2	0	0	6	6	3	1	14	86	83	77	6	25	8	7	11	2	0	0.00%	1	0	100.00%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
10	Springfield Thunderbirds	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	1	2	3	0	0	6	6	3	1	13	86	83	77	6	49	12	0	16	0	0	0%	0	0	0%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
	Total	10	0	8	0	1	0	0	1	16	43	-27	4	0	3	0	1	0	0	0	7	12	-5	6	0	5	0	0	0	0	1	9	31	-22	3	0.150	16	31	47	0	0	6	6	3	1	249	86	83	77	6	432	118	23	207	6	0	0.00%	9	3	66.67%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
	_Since Last GM Reset	10	0	8	0	1	0	0	1	16	43	-27	4	0	3	0	1	0	0	0	7	12	-5	6	0	5	0	0	0	0	1	9	31	-22	3	0.150	16	31	47	0	0	6	6	3	1	249	86	83	77	6	432	118	23	207	6	0	0.00%	9	3	66.67%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
	_Vs Conference	6	0	5	0	1	0	0	0	8	23	-15	3	0	2	0	1	0	0	0	6	10	-4	3	0	3	0	0	0	0	0	2	13	-11	2	0.167	8	16	24	0	0	6	6	3	1	138	86	83	77	6	264	73	6	115	2	0	0.00%	3	0	100.00%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42
	_Vs Division	2	0	4	0	1	0	0	0	2	8	-6	1	0	2	0	1	0	0	0	1	4	-3	1	0	2	0	0	0	0	0	1	4	-3	2	0.500	2	4	6	0	0	6	6	3	1	52	86	83	77	6	94	22	0	41	0	0	0%	0	0	0%	0	88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%	146	102	355	68	106	42

			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
10	3	L1	16	31	47	249	432	118	23	207	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
10	0	8	1	0	0	1	16	43

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
4	0	3	1	0	0	0	7	12

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	0	5	0	0	0	1	9	31

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	8	1	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
6	0	0.00%	9	3	66.67%	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
86	83	77	6	6	6	3	1

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
88	190	46.32%	104	281	37.01%	69	164	42.07%

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
146	102	355	68	106	42

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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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
2	7	Rochester Americans	2	Rockford IceHogs	1	L			Sommaire du match
6	25	Rockford IceHogs	0	Henderson Silver Knights	6	L			Sommaire du match
7	36	Rockford IceHogs	1	Ontario Reign	3	L			Sommaire du match
10	50	Milwaukee Admirals	4	Rockford IceHogs	1	L			Sommaire du match
13	74	Grand Rapids Griffins	4	Rockford IceHogs	2	L			Sommaire du match
15	92	Rockford IceHogs	3	Belleville Senators	5	L			Sommaire du match
17	100	Rockford IceHogs	1	Springfield Thunderbirds	4	L			Sommaire du match
19	114	Rockford IceHogs	4	Bridgeport Islanders	5	L	X	X	Sommaire du match
21	125	Cleveland Monsters	2	Rockford IceHogs	3	W	X		Sommaire du match
23	138	Rockford IceHogs	0	Chicago Wolves	8	L			Sommaire du match
24	155	Rockford IceHogs	-	Toronto Marlies	-
26	166	Calgary Wranglers	-	Rockford IceHogs	-
29	189	Milwaukee Admirals	-	Rockford IceHogs	-
31	210	Rochester Americans	-	Rockford IceHogs	-
32	215	Rockford IceHogs	-	Cleveland Monsters	-
35	232	Rockford IceHogs	-	Iowa Wild	-
37	245	Rockford IceHogs	-	Texas Stars	-
38	255	Ontario Reign	-	Rockford IceHogs	-
40	275	Rockford IceHogs	-	Colorado Eagles	-
42	285	Manitoba Moose	-	Rockford IceHogs	-
45	311	Rockford IceHogs	-	LeHigh Valley Phantoms	-
46	319	Calgary Wranglers	-	Rockford IceHogs	-
48	341	Rockford IceHogs	-	Cleveland Monsters	-
50	352	Hershey Bears	-	Rockford IceHogs	-
55	381	Syracuse Crunch	-	Rockford IceHogs	-
60	404	Toronto Marlies	-	Rockford IceHogs	-
62	419	Rockford IceHogs	-	Springfield Thunderbirds	-
65	439	Bakersfield Condors	-	Rockford IceHogs	-
67	454	Rockford IceHogs	-	Calgary Wranglers	-
69	471	San Jose Barracuda	-	Rockford IceHogs	-
73	493	Texas Stars	-	Rockford IceHogs	-
77	518	Colorado Eagles	-	Rockford IceHogs	-
81	547	Bridgeport Islanders	-	Rockford IceHogs	-
86	554	Rockford IceHogs	-	Laval Rocket	-
88	564	Rockford IceHogs	-	Chicago Wolves	-
90	584	Iowa Wild	-	Rockford IceHogs	-
91	595	Rockford IceHogs	-	Bakersfield Condors	-
93	610	Rockford IceHogs	-	Abbotsford Canucks	-
95	623	Charlotte Checkers	-	Rockford IceHogs	-
98	647	Cleveland Monsters	-	Rockford IceHogs	-
100	660	Rockford IceHogs	-	Milwaukee Admirals	-
102	674	Rockford IceHogs	-	Henderson Silver Knights	-
103	686	Abbotsford Canucks	-	Rockford IceHogs	-
105	702	Rockford IceHogs	-	Bridgeport Islanders	-
108	719	San Diego Gulls	-	Rockford IceHogs	-
109	737	Rockford IceHogs	-	Utica Comets	-
112	749	Coachella Valley Firebirds	-	Rockford IceHogs	-
114	773	Rockford IceHogs	-	Grand Rapids Griffins	-
116	782	Springfield Thunderbirds	-	Rockford IceHogs	-
118	803	Rockford IceHogs	-	Grand Rapids Griffins	-
121	816	Henderson Silver Knights	-	Rockford IceHogs	-
125	839	Rochester Americans	-	Rockford IceHogs	-
127	853	Rockford IceHogs	-	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-
129	869	Tucson Roadrunners	-	Rockford IceHogs	-
143	885	Rockford IceHogs	-	San Jose Barracuda	-
146	902	Laval Rocket	-	Rockford IceHogs	-
148	914	Rockford IceHogs	-	Milwaukee Admirals	-
149	926	Rockford IceHogs	-	San Diego Gulls	-
151	945	Milwaukee Admirals	-	Rockford IceHogs	-
154	962	Rockford IceHogs	-	Coachella Valley Firebirds	-
156	974	Springfield Thunderbirds	-	Rockford IceHogs	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
158	984	Rockford IceHogs	-	Belleville Senators	-
162	1002	Grand Rapids Griffins	-	Rockford IceHogs	-
167	1025	Rockford IceHogs	-	Ontario Reign	-
168	1030	Rockford IceHogs	-	Providence Bruins	-
170	1040	Hartford Wolf Pack	-	Rockford IceHogs	-
172	1051	Rockford IceHogs	-	Toronto Marlies	-
173	1059	Rockford IceHogs	-	Ontario Reign	-
177	1080	Henderson Silver Knights	-	Rockford IceHogs	-
183	1109	Providence Bruins	-	Rockford IceHogs	-
184	1116	Rockford IceHogs	-	Tucson Roadrunners	-
192	1148	Providence Bruins	-	Rockford IceHogs	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	7,601	3,851
Assistance PCT	95.01%	96.28%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
32	2863 - 95.43%	95,521$	382,084$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
196,492$	1,695,000$	1,117,500$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
8,737$	196,492$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
3,056,672$	171	8,737$	1,494,027$

Rockford IceHogs 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

Rockford IceHogs 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

Rockford IceHogs 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

Rockford IceHogs 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

Rockford IceHogs 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

	Rockford IceHogs
	GP: 10 \| W: 1 \| L: 8 \| OTL: 1 \| P: 3 GF: 16 \| GA: 43 \| PP%: 0.00% \| PK%: 66.67% DG: Louis-Philippe Jetté \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #155 vs Toronto Marlies