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Providence Bruins
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Jour 3

Belleville Senators
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
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Rochester Americans
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Jour 6

Belleville Senators
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
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Belleville Senators
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Jour 9

Rochester Americans
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Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
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Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe

Informations de l'équipe
	Directeur général	Marc-André Marion
	Entraîneur	Ottawa
	Division	NORTHEAST
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance
	Billets de saison	450
Informations de la formation
	Équipe Pro	26
	Équipe Mineure	20
	Limite Contrat	46 / 250
	Espoirs	59

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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	Kyle Burroughs				X	100.00	70	68	72	62	73	70	69	61	30	64	52	55	47	72	73	38	50	0	0	31	2	1,100,000$
2	Gavin Bayreuther				X	100.00	68	40	79	61	77	76	71	56	30	60	54	57	48	72	74	27	50	0	0	32	1	750,000$
3	Jake Bischoff				X	100.00	40	35	40	62	35	80	90	40	20	40	40	40	30	71	76	2	50	0	0	32	1	775,000$
4	Jaycob Megna				X	100.00	81	72	87	60	95	80	86	57	30	54	52	69	46	74	76	26	50	0	0	33	1	750,000$
5	Adam Wilsby (R)				X	100.00	66	40	85	67	75	85	77	63	30	71	55	68	49	66	68	59	50	0	0	26	1	775,000$
6	Jakub Galvas				X	100.00	40	35	40	63	35	80	90	40	20	40	40	40	30	64	66	2	50	0	0	27	1	892,500$
7	Jordan Harris (R)				X	100.00	65	34	95	66	72	80	67	63	30	70	58	62	50	66	68	62	50	0	0	26	3	1,400,000$
8	Nils Lundkvist				X	100.00	64	35	88	71	76	86	77	69	30	70	56	63	52	67	66	76	50	0	0	26	3	1,250,000$
9	Dyllan Gill (R)				X	100.00	40	35	40	56	35	80	90	40	20	40	40	40	30	61	63	2	50	0	0	22	1	870,000$
Rayé
1	Nathan Walker		X			100.00	93	49	76	68	70	80	82	64	83	62	61	70	63	73	75	39	50	0	0	32	4	775,000$
2	Kieffer Bellows		X			100.00	40	35	40	64	35	80	90	40	20	40	40	40	30	67	68	2	50	0	0	28	3	775,000$
3	Nicholas Caamano			X		100.00	40	35	40	40	35	80	90	40	20	40	40	40	30	25	25	2	50	0	0	28	2	775,000$
4	Liam Foudy	X				100.00	64	37	91	65	75	87	85	63	61	59	61	62	64	66	68	79	50	0	0	26	2	775,000$
5	Matej Pekar		X			100.00	40	35	40	62	35	80	90	40	20	40	40	40	30	64	66	2	50	0	0	26	2	775,000$
6	Lukas Reichel		X			100.00	60	35	95	71	69	80	84	65	72	66	62	63	67	64	65	81	50	0	0	24	4	1,300,000$
7	Linus Karlsson (R)			X		100.00	69	39	83	67	73	84	85	70	65	68	69	63	67	66	68	54	50	0	0	26	2	925,000$
8	Lukas Svejkovsky (R)			X		100.00	40	35	40	57	35	80	90	40	20	40	40	40	30	63	65	2	50	0	0	24	1	867,500$
9	Amadeus Lombardi (R)	X				100.00	63	37	89	68	63	86	77	65	70	67	66	61	68	63	65	59	50	0	0	23	2	775,000$
10	Felix Unger Sorum (R)			X		100.00	62	36	93	64	72	83	85	63	67	65	57	59	62	61	63	68	50	0	0	21	1	860,000$
11	Jeremy Davies				X	100.00	59	39	74	63	68	79	87	61	30	67	56	58	49	70	72	39	50	0	0	29	2	1,150,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	58	40	69	63	60	81	83	55	38	56	52	55	47	65	67	36	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	Arvid Soderblom	100.00	75	97	80	79	75	75	75	76	76	65	86	68	77	58	50	0	0	27	3	1,000,000$
Rayé
1	Magnus Hellberg	100.00	40	90	80	96	40	40	40	40	40	40	40	74	87	1	50	0	0	35	1	750,000$
2	Evan Cormier	100.00	40	90	80	50	40	40	40	40	40	40	40	67	77	1	50	0	0	28	1	775,000$
3	Remi Poirier (R)	100.00	59	99	83	82	60	63	64	63	63	56	77	65	73	47	50	0	0	24	1	845,000$
4	Henrik Tikkanen (R)	100.00	50	99	78	98	52	61	60	60	59	53	70	66	75	47	50	0	0	26	3	775,000$
5	Nikita Tolopilo (R)	100.00	60	99	82	98	61	70	71	70	70	63	75	66	75	55	50	0	0	26	4	775,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	54	96	81	84	55	58	58	58	58	53	65	68	77	35	50	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Ottawa	30	30	30	30	30	30	1	CAN	46	4	100,000$

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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

#	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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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	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
Adam Wilsby	Belleville Senators (OTT)	D	26	2000-08-07	SWE	Yes	188 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Amadeus Lombardi	Belleville Senators (OTT)	C	23	2003-06-05	CAN	Yes	165 Lbs	5 ft10	No	No	Assign Manually	No	No	2	2026-05-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Arvid Soderblom	Belleville Senators (OTT)	G	27	1999-08-19	SWE	No	180 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	3	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dyllan Gill	Belleville Senators (OTT)	D	22	2004-06-07	CAN	Yes	194 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-10-15	False	False	Pro & Farm	870,000$	870,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Evan Cormier	Belleville Senators (OTT)	G	28	1997-11-06	CAN	No	200 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	1	2026-05-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Felix Unger Sorum	Belleville Senators (OTT)	RW	21	2005-09-14	SWE	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-10-15	False	False	Pro & Farm	860,000$	860,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Gavin Bayreuther	Belleville Senators (OTT)	D	32	1994-05-12	USA	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Henrik Tikkanen	Belleville Senators (OTT)	G	26	2000-09-28	FIN	Yes	222 Lbs	6 ft8	No	No	Assign Manually	No	No	3	2026-05-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jake Bischoff	Belleville Senators (OTT)	D	32	1994-07-25	USA	No	188 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jakub Galvas	Belleville Senators (OTT)	D	27	1999-06-15	CZE	No	161 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	892,500$	892,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jaycob Megna	Belleville Senators (OTT)	D	33	1992-12-10	USA	No	214 Lbs	6 ft6	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jeremy Davies	Belleville Senators (OTT)	D	29	1996-12-04	CAN	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	2	2026-05-21	False	False	Pro & Farm	1,150,000$	1,150,000$	0$	0$	No	1,150,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,150,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jordan Harris	Belleville Senators (OTT)	D	26	2000-07-07	USA	Yes	189 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	3	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	1,400,000$	1,400,000$	0$	0$	No	1,400,000$	1,400,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,400,000$	1,400,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Kieffer Bellows	Belleville Senators (OTT)	LW	28	1998-06-10	USA	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	3	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Kyle Burroughs	Belleville Senators (OTT)	D	31	1995-07-12	CAN	No	193 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	1,100,000$	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Liam Foudy	Belleville Senators (OTT)	C	26	2000-02-04	CAN	No	186 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Linus Karlsson	Belleville Senators (OTT)	RW	26	1999-11-16	SWE	Yes	178 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2	2024-05-19	False	False	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Lukas Reichel	Belleville Senators (OTT)	LW	24	2002-05-17	DEU	No	170 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	4	2026-05-21	False	False	Pro & Farm	1,300,000$	1,300,000$	0$	0$	No	1,300,000$	1,300,000$	1,300,000$	-	-	-	-	-	-	1,300,000$	1,300,000$	1,300,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Lukas Svejkovsky	Belleville Senators (OTT)	RW	24	2001-11-28	USA	Yes	165 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	867,500$	867,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Magnus Hellberg	Belleville Senators (OTT)	G	35	1991-04-04	SWE	No	220 Lbs	6 ft6	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matej Pekar	Belleville Senators (OTT)	LW	26	2000-02-10	CZE	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2	2026-05-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nathan Walker	Belleville Senators (OTT)	LW	32	1994-02-07	AUS	No	191 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	4	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Nicholas Caamano	Belleville Senators (OTT)	RW	28	1998-09-07	CAN	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	2026-05-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Nikita Tolopilo	Belleville Senators (OTT)	G	26	2000-04-06	BLR	Yes	229 Lbs	6 ft6	No	No	Assign Manually	No	No	4	2026-05-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	775,000$	775,000$	775,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Nils Lundkvist	Belleville Senators (OTT)	D	26	2000-07-27	SWE	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	3	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	1,250,000$	1,250,000$	0$	0$	No	1,250,000$	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,250,000$	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Remi Poirier	Belleville Senators (OTT)	G	24	2001-10-06	CAN	Yes	210 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-05-26	False	False	Pro & Farm	845,000$	845,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
26	27.23	191 Lbs	6 ft1	2.00	893,654$

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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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	RI
	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)

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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score
3	15	Providence Bruins	-	Belleville Senators	-
6	35	Rochester Americans	-	Belleville Senators	-
9	53	Belleville Senators	-	Rochester Americans	-
11	66	Belleville Senators	-	Laval Rocket	-
14	81	Laval Rocket	-	Belleville Senators	-
16	92	Belleville Senators	-	Colorado Eagles	-
18	106	Providence Bruins	-	Belleville Senators	-
19	113	Belleville Senators	-	Rochester Americans	-
23	143	Hamilton Hammers	-	Belleville Senators	-
25	159	Belleville Senators	-	Colorado Eagles	-
27	170	Toronto Marlies	-	Belleville Senators	-
29	187	Belleville Senators	-	Providence Bruins	-
30	193	Belleville Senators	-	Toronto Marlies	-
33	215	Laval Rocket	-	Belleville Senators	-
36	236	Rochester Americans	-	Belleville Senators	-
39	257	Belleville Senators	-	Calgary Wranglers	-
41	270	Utica Comets	-	Belleville Senators	-
44	290	San Diego Gulls	-	Belleville Senators	-
46	307	Belleville Senators	-	Syracuse Crunch	-
49	324	Manitoba Moose	-	Belleville Senators	-
50	334	Belleville Senators	-	Henderson Silver Knights	-
55	357	Belleville Senators	-	Rochester Americans	-
56	368	Hamilton Hammers	-	Belleville Senators	-
60	384	Belleville Senators	-	Providence Bruins	-
62	397	Belleville Senators	-	Chicago Wolves	-
63	405	Hartford Wolf Pack	-	Belleville Senators	-
67	427	Belleville Senators	-	Manitoba Moose	-
69	437	Rockford IceHogs	-	Belleville Senators	-
72	455	Belleville Senators	-	Toronto Marlies	-
74	467	Grand Rapids Griffins	-	Belleville Senators	-
76	487	Belleville Senators	-	Charlotte Checkers	-
78	496	Belleville Senators	-	Springfield Thunderbirds	-
80	507	Coachella Valley Firebirds	-	Belleville Senators	-
84	527	Belleville Senators	-	Utica Comets	-
89	538	Ontario Reign	-	Belleville Senators	-
93	561	LeHigh Valley Phantoms	-	Belleville Senators	-
97	590	Syracuse Crunch	-	Belleville Senators	-
100	605	Belleville Senators	-	Hamilton Hammers	-
102	622	Calgary Wranglers	-	Belleville Senators	-
105	641	Belleville Senators	-	Rochester Americans	-
107	652	Toronto Marlies	-	Belleville Senators	-
111	680	Hershey Bears	-	Belleville Senators	-
113	691	Belleville Senators	-	Hershey Bears	-
116	711	Texas Stars	-	Belleville Senators	-
118	727	Belleville Senators	-	Abbotsford Canucks	-
120	736	Belleville Senators	-	Laval Rocket	-
122	751	San Jose Barracuda	-	Belleville Senators	-
124	767	Belleville Senators	-	Laval Rocket	-
126	782	Laval Rocket	-	Belleville Senators	-
128	795	Belleville Senators	-	Hartford Wolf Pack	-
135	812	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Belleville Senators	-
137	819	Belleville Senators	-	Milwaukee Admirals	-
140	843	Providence Bruins	-	Belleville Senators	-
143	859	Belleville Senators	-	Ontario Reign	-
145	873	Belleville Senators	-	Toronto Marlies	-
147	884	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-	Belleville Senators	-
151	910	Charlotte Checkers	-	Belleville Senators	-
154	922	Belleville Senators	-	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
157	941	Abbotsford Canucks	-	Belleville Senators	-
159	955	Belleville Senators	-	San Diego Gulls	-
161	970	Belleville Senators	-	Charlotte Checkers	-
163	978	Springfield Thunderbirds	-	Belleville Senators	-
164	989	Belleville Senators	-	Cleveland Monsters	-
168	1012	Chicago Wolves	-	Belleville Senators	-
170	1024	Belleville Senators	-	Cleveland Monsters	-
172	1035	Belleville Senators	-	Milwaukee Admirals	-
175	1049	Iowa Wild	-	Belleville Senators	-
180	1073	Bakersfield Condors	-	Belleville Senators	-
182	1088	Belleville Senators	-	Colorado Eagles	-
186	1107	Bakersfield Condors	-	Belleville Senators	-
191	1135	Tucson Roadrunners	-	Belleville Senators	-
194	1150	Belleville Senators	-	LeHigh Valley Phantoms	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	30	14
Assistance	0%	0%
Assistance PCT	0%	0%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité de l’aréna	Popularité de l’équipe
36	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$	2,323,500$	2,323,500$	100,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
11,915$	0$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	195	11,915$	2,323,425$

Belleville Senators 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

Belleville Senators 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

Belleville Senators 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

Belleville Senators 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

Belleville Senators 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

	Belleville Senators
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0% \| PK%: 0% DG: Marc-André Marion \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #15 vs Providence Bruins