Hamilton Tigers
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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	TigersCats 26-10-2, 54pts	3	Sommaire du match	5	Supreme 25-12-1, 51pts

Team Stats
W1	Séquence	W2
14-4-2	Fiche domicile	9-9-1
12-6-0	Fiche domicile	16-3-0
6-3-1	Derniers 10 matchs	6-4-0
4.08	Buts par match	3.92
2.89	Buts contre par match	3.32
16.41%	Pourcentage en avantage numérique	13.71%
85.99%	Pourcentage en désavantage numérique	82.43%

Farmers
17-22-1, 35pts

Sommaire du match

TigersCats
26-10-2, 54pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
8-11-0	Fiche domicile	14-4-2
9-11-1	Fiche domicile	12-6-0
5-5-0	Derniers 10 matchs	6-3-1
2.70	Buts par match	4.08
3.33	Buts contre par match	2.89
18.90%	Pourcentage en avantage numérique	16.41%
82.42%	Pourcentage en désavantage numérique	85.99%

TigersCats
26-10-2, 54pts

Jour 49

Supreme
25-12-1, 51pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W2
14-4-2	Fiche domicile	9-9-1
12-6-0	Fiche visiteur	16-3-0
6-3-1	10 derniers matchs	6-4-0
4.08	Buts par match	3.92
2.89	Buts contre par match	3.92
16.41%	Pourcentage en avantage numérique	13.71%
85.99%	Pourcentage en désavantage numérique	82.43%

TigersCats
26-10-2, 54pts

Jour 50

Warriors
12-23-4, 28pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L1
14-4-2	Fiche domicile	5-13-2
12-6-0	Fiche visiteur	7-10-2
6-3-1	10 derniers matchs	4-5-1
4.08	Buts par match	2.18
2.89	Buts contre par match	2.18
16.41%	Pourcentage en avantage numérique	11.76%
85.99%	Pourcentage en désavantage numérique	81.58%

Bandits
21-15-4, 46pts

Jour 51

TigersCats
26-10-2, 54pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W1
11-8-1	Fiche domicile	14-4-2
10-7-3	Fiche visiteur	12-6-0
6-3-1	10 derniers matchs	6-3-1
2.98	Buts par match	4.08
2.73	Buts contre par match	4.08
16.48%	Pourcentage en avantage numérique	16.41%
88.24%	Pourcentage en désavantage numérique	85.99%

Meneurs d'équipe
	Buts Ethen Frank 2	Passes Ethen Frank 2

	Points Ethen Frank 4	Plus/Moins Ethen Frank -3

Statistiques d’équipe
Buts pour 155 4.08 GFG	Tirs pour 1512 39.79 Avg	Pourcentage en avantage numérique 16.4% 32 GF	Début de zone offensive 43.7%
Buts contre 110 2.89 GAA	Tirs contre 1224 32.21 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 86.0%% 29 GA	Début de la zone défensive 38.8%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Jean-Denis Larouche
	Entraîneur	Jeremy Colliton
	Division	Division Ouest
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,965
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	17
	Équipe Mineure	18
	Limite Contrat	35 / 50
	Espoirs	12

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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	Adam Gaudette	X				100.00	65	45	91	82	60	52	98	58	80	47	69	63	67	88	75	0	90	65	0	28	4	1,000,000$
2	Kevin Rooney		X			100.00	81	45	90	78	63	50	85	51	77	46	56	78	65	91	78	0	90	65	0	32	1	1,025,000$
3	Justin Brazeau (R)			X		100.00	83	45	89	76	90	59	92	57	30	52	62	56	67	87	76	0	90	63	0	27	1	1,025,000$
4	Ethen Frank (R)	X				100.00	56	45	88	81	56	54	40	57	30	50	64	59	67	87	75	0	90	57	0	27	3	900,000$
5	Colin White			X		100.00	50	45	95	76	64	50	40	45	30	40	50	68	50	88	75	0	90	55	0	28	4	1,000,000$
6	Kailer Yamamoto			X		100.00	56	45	92	81	47	61	40	51	30	44	58	57	65	86	75	0	90	55	0	27	5	1,500,000$
7	Johnny Gaudreau		X			100.00	50	45	88	94	41	50	40	45	30	40	50	55	50	90	86	0	90	53	0	32	1	6,750,000$
8	Thomas Bordeleau	X				100.00	50	45	95	78	50	53	40	45	30	40	50	60	50	83	71	0	90	53	0	23	3	900,000$
9	Curtis McKenzie		X			100.00	50	45	95	75	73	50	40	45	30	40	50	55	50	92	79	0	90	53	0	33	2	850,000$
10	Rem Pitlick	X				100.00	50	45	92	78	56	50	40	45	30	40	50	55	50	87	80	0	90	52	0	28	4	1,000,000$
11	Brayden Pachal				X	100.00	94	57	63	79	64	59	92	52	30	50	55	80	66	85	73	0	90	68	0	26	1	1,500,000$
12	Nick Perbix				X	100.00	61	45	88	81	70	61	89	57	30	54	60	68	67	86	75	0	90	66	0	27	5	2,100,000$
13	Nick Leddy				X	100.00	50	45	93	78	62	78	40	53	30	48	58	69	66	94	87	0	90	63	0	34	3	3,800,000$
14	Jaycob Megna				X	100.00	50	45	92	74	78	67	40	45	30	40	50	67	50	92	82	0	90	61	0	32	2	900,000$
15	Mikhail Maltsev (R)				X	100.00	50	45	95	76	60	50	40	45	30	40	50	55	50	85	72	0	90	56	0	27	1	800,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	60	46	90	79	62	56	57	50	36	45	55	63	59	88	77	0	90	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 gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Adam Werner	100.00	70	40	40	90	65	65	65	65	65	65	65	82	69	0	90	58	0	28	4	1,000,000$
2	Collin Delia	100.00	70	40	40	89	65	65	65	65	65	65	65	88	79	0	90	58	0	31	3	5,000,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	70	40	40	90	65	65	65	65	65	65	65	85	74	0	90	58

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Jeremy Colliton	65	65	65	65	73	84	94	CAN	42	3	750,000$

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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	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
1	Ethen Frank	TigersCats (HAM)	C	10	2	2	4	-3	0	0	6	18	17	7	21	11.76%	1	172	17.30	0	1	1	3	35	0	0	0	0	15	1	0	36.73%	226	0	0	0	0	0.46	0	1	0	0	0	0	2	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				10	2	2	4	-3	0	0	6	18	17	7	21	11.76%	1	172	17.30	0	1	1	3	35	0	0	0	0	15	1	0	36.73%	226	0	0	0	0	0.46	0	1	0	0	0	0	2	0

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

#	Nom du gardien	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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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	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
Adam Gaudette	TigersCats (HAM)	C	28	1996-10-03	USA	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Adam Werner	TigersCats (HAM)	G	28	1997-05-02	SWE	No	205 Lbs	6 ft5	No	No	N/A		No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-
Brayden Pachal	TigersCats (HAM)	D	26	1999-08-23	CAN	No	202 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2026-01-16	No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	833,333$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Colin White	TigersCats (HAM)	RW	28	1997-01-30	USA	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Collin Delia	TigersCats (HAM)	G	31	1994-06-20	USA	No	208 Lbs	6 ft2	No	No	Assign Manually		No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	5,000,000$	2,777,778$	0$	0$	No	5,000,000$	5,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	5,000,000$	5,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Curtis McKenzie	TigersCats (HAM)	LW	33	1991-10-12	CAN	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	850,000$	472,222$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Ethen Frank	TigersCats (HAM)	C	27	1998-02-05	CAN	Yes	188 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2026-04-27	No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	500,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Jaycob Megna	TigersCats (HAM)	D	32	1992-12-10	USA	No	220 Lbs	6 ft6	No	No	N/A		No	No	2	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	500,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Johnny Gaudreau	TigersCats (HAM)	LW	32	1993-08-13	USA	No	163 Lbs	5 ft9	No	No	N/A		No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	6,750,000$	3,750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Justin Brazeau	TigersCats (HAM)	RW	27	1998-02-02	CAN	Yes	220 Lbs	6 ft5	No	No	Trade	2026-01-16	No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,025,000$	569,444$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Kailer Yamamoto	TigersCats (HAM)	RW	27	1998-09-29	USA	No	153 Lbs	5 ft8	No	No	Trade	2026-01-16	No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,500,000$	833,333$	0$	0$	No	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	-	-	-	-	-	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Kevin Rooney	TigersCats (HAM)	LW	32	1993-05-21	USA	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2026-01-16	No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,025,000$	569,444$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Mikhail Maltsev	TigersCats (HAM)	D	27	1998-03-12	RUS	Yes	198 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	800,000$	444,444$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Nick Leddy	TigersCats (HAM)	D	34	1991-03-20	USA	No	205 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	3,800,000$	2,111,111$	0$	0$	No	3,800,000$	3,800,000$	-	-	-	-	-	-	-	3,800,000$	3,800,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Nick Perbix	TigersCats (HAM)	D	27	1998-06-15	USA	No	202 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	5	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	2,100,000$	1,166,667$	0$	0$	No	2,100,000$	2,100,000$	2,100,000$	2,100,000$	-	-	-	-	-	2,100,000$	2,100,000$	2,100,000$	2,100,000$	-	-	-	-	-	No	No	No	No	-	-	-	-	-	Lien NHL
Rem Pitlick	TigersCats (HAM)	C	28	1997-04-02	CAN	No	186 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	4	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	555,556$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Thomas Bordeleau	TigersCats (HAM)	C	23	2002-01-03	USA	No	175 Lbs	5 ft10	No	No	Trade	2026-01-04	No	No	3	2026-03-08	False	False	Pro & Farm	900,000$	500,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
17	28.82	195 Lbs	6 ft1	2.76	1,826,471$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				35	1	2	2
2				30	1	2	2
3				25	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			35	1	2	2
2			30	1	2	2
3			25	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				55	1	2	2
2				45	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		55	1	2	2			55	1	2	2
2		45	1	2	2			45	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2			45	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	RI
1	Barracudas	3	2	0	0	0	1	0	0	13	11	2	2	1	0	0	0	1	0	0	9	8	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	5	0.833	13	24	37	0	0	52	55	45	4	119	481	523	500	14	124	37	31	96	15	0	0.00%	12	1	91.67%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
2	Bayou	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	52	55	45	4	42	481	523	500	14	42	6	25	25	8	1	12.50%	9	1	88.89%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
3	Chiwawa	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	2	1.000	3	6	9	0	0	52	55	45	4	32	481	523	500	14	39	12	10	27	5	0	0.00%	4	0	100.00%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
4	CoolFm	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	1	52	55	45	4	44	481	523	500	14	22	7	16	26	7	0	0.00%	8	0	100.00%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
5	Farmers	2	1	1	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.500	9	17	26	0	0	52	55	45	4	104	481	523	500	14	66	17	20	68	13	2	15.38%	9	5	44.44%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
6	Hunters	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	10	15	0	0	52	55	45	4	39	481	523	500	14	36	5	12	36	8	0	0.00%	6	2	66.67%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
7	Husky	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	1.000	3	4	7	0	0	52	55	45	4	45	481	523	500	14	30	9	8	28	8	1	12.50%	4	1	75.00%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
8	Igloos	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	12	18	0	0	52	55	45	4	37	481	523	500	14	41	14	12	34	3	1	33.33%	6	0	100.00%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
9	Marlies	2	1	0	0	0	1	0	0	8	5	3	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	3	0.750	8	16	24	0	0	52	55	45	4	78	481	523	500	14	61	10	24	61	10	3	30.00%	12	1	91.67%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
10	Marmots	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	52	55	45	4	33	481	523	500	14	24	5	8	11	4	0	0.00%	4	1	75.00%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
11	Outlaws	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	5	8	0	0	52	55	45	4	31	481	523	500	14	37	14	18	32	6	0	0.00%	9	0	100.00%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
12	Predateurs	3	2	1	0	0	0	0	0	11	9	2	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	4	0.667	11	22	33	0	0	52	55	45	4	114	481	523	500	14	87	27	52	64	13	2	15.38%	14	3	78.57%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
13	Raptors	2	2	0	0	0	0	0	0	11	2	9	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	1	6	4	1.000	11	19	30	0	0	52	55	45	4	92	481	523	500	14	53	16	22	55	7	1	14.29%	11	1	90.91%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
14	Rockets	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	1.000	3	6	9	0	0	52	55	45	4	29	481	523	500	14	44	16	10	29	3	2	66.67%	5	1	80.00%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
15	Sags	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	0	52	55	45	4	40	481	523	500	14	15	9	17	21	2	0	0.00%	6	0	100.00%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
16	Scorpions	2	2	0	0	0	0	0	0	9	3	6	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	9	18	27	0	0	52	55	45	4	75	481	523	500	14	42	11	29	45	9	2	22.22%	12	1	91.67%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
17	Snowbirds	2	1	0	0	0	0	1	0	7	5	2	2	1	0	0	0	0	1	0	7	5	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	7	12	19	0	0	52	55	45	4	76	481	523	500	14	52	31	30	51	10	2	20.00%	12	2	83.33%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
18	Supreme	4	1	3	0	0	0	0	0	11	16	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	3	8	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	2	0.250	11	20	31	0	0	52	55	45	4	181	481	523	500	14	134	46	39	96	33	7	21.21%	16	2	87.50%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
19	Thugs	3	2	1	0	0	0	0	0	17	14	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	17	14	3	4	0.667	17	30	47	0	0	52	55	45	4	120	481	523	500	14	136	46	46	83	11	2	18.18%	20	4	80.00%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
20	Twins	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	0	0.000	5	9	14	0	0	52	55	45	4	34	481	523	500	14	40	13	18	37	3	0	0.00%	9	0	100.00%	1	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
21	Vandals	2	2	0	0	0	0	0	0	11	3	8	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	4	1.000	11	21	32	0	0	52	55	45	4	74	481	523	500	14	32	16	25	42	7	2	28.57%	6	1	83.33%	1	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
22	Wolves	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	7	14	21	0	0	52	55	45	4	73	481	523	500	14	67	20	28	45	10	4	40.00%	13	2	84.62%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
	Total	38	23	10	0	1	2	2	0	155	110	45	20	13	4	0	0	2	1	0	75	49	26	18	10	6	0	1	0	1	0	80	61	19	54	0.711	155	291	446	0	1	52	55	45	4	1512	481	523	500	14	1224	387	500	1012	195	32	16.41%	207	29	85.99%	2	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
	_Since Last GM Reset	38	23	10	0	1	2	2	0	155	110	45	20	13	4	0	0	2	1	0	75	49	26	18	10	6	0	1	0	1	0	80	61	19	54	0.711	155	291	446	0	1	52	55	45	4	1512	481	523	500	14	1224	387	500	1012	195	32	16.41%	207	29	85.99%	2	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
	_Vs Conference	10	6	2	0	0	1	1	0	41	25	16	6	4	1	0	0	1	0	0	26	15	11	4	2	1	0	0	0	1	0	15	10	5	15	0.750	41	79	120	0	1	52	55	45	4	409	481	523	500	14	324	83	110	293	56	9	16.07%	54	11	79.63%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213
	_Vs Division	6	3	2	0	0	1	0	0	23	17	6	3	1	1	0	0	1	0	0	11	9	2	3	2	1	0	0	0	0	0	12	8	4	7	0.583	23	45	68	0	0	52	55	45	4	244	481	523	500	14	195	48	62	169	30	7	23.33%	30	8	73.33%	0	768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%	936	672	928	257	427	213

			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
38	54	W1	155	291	446	1512	1224	387	500	1012	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
38	23	10	1	2	2	0	155	110

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
20	13	4	0	2	1	0	75	49

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	10	6	1	0	1	0	80	61

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	3	0	1	1	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
195	32	16.41%	207	29	85.99%	2

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
481	523	500	14	52	55	45	4

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
768	1507	50.96%	701	1337	52.43%	310	603	51.41%

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
936	672	928	257	427	213

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	8	TigersCats	5	Supreme	3	W			Sommaire du match
2	17	TigersCats	6	Thugs	3	W			Sommaire du match
3	32	Raptors	1	TigersCats	4	W			Sommaire du match
5	50	Barracudas	3	TigersCats	5	W			Sommaire du match
6	70	Supreme	4	TigersCats	2	L			Sommaire du match
7	85	TigersCats	7	Raptors	1	W			Sommaire du match
8	95	TigersCats	5	Vandals	1	W			Sommaire du match
9	108	TigersCats	5	Twins	6	L			Sommaire du match
11	120	Sags	1	TigersCats	3	W			Sommaire du match
12	144	Snowbirds	2	TigersCats	3	W	X	X	Sommaire du match
13	155	TigersCats	3	Bayou	5	L			Sommaire du match
15	174	Vandals	2	TigersCats	6	W			Sommaire du match
17	197	Outlaws	1	TigersCats	3	W			Sommaire du match
18	205	TigersCats	5	Thugs	7	L			Sommaire du match
19	225	Predateurs	2	TigersCats	1	L			Sommaire du match
20	239	TigersCats	4	Scorpions	2	W			Sommaire du match
22	260	Igloos	4	TigersCats	6	W			Sommaire du match
23	273	TigersCats	4	Barracudas	3	W			Sommaire du match
24	284	CoolFm	0	TigersCats	4	W			Sommaire du match
25	299	TigersCats	3	Rockets	2	W			Sommaire du match
26	316	Marmots	4	TigersCats	3	L			Sommaire du match
27	327	TigersCats	6	Predateurs	4	W			Sommaire du match
28	347	TigersCats	5	Marlies	1	W			Sommaire du match
29	355	TigersCats	6	Thugs	4	W			Sommaire du match
31	371	Marlies	4	TigersCats	3	L	X		Sommaire du match
32	387	Predateurs	3	TigersCats	4	W			Sommaire du match
34	409	TigersCats	3	Chiwawa	2	W	X		Sommaire du match
35	420	Supreme	4	TigersCats	1	L			Sommaire du match
36	439	TigersCats	3	Husky	2	W	X	X	Sommaire du match
37	454	Scorpions	1	TigersCats	5	W			Sommaire du match
39	474	Hunters	2	TigersCats	5	W			Sommaire du match
41	495	TigersCats	4	Farmers	5	L			Sommaire du match
42	507	Snowbirds	3	TigersCats	4	W			Sommaire du match
43	533	Wolves	2	TigersCats	4	W			Sommaire du match
45	551	TigersCats	3	Wolves	5	L			Sommaire du match
46	565	Barracudas	5	TigersCats	4	L	X		Sommaire du match
47	579	TigersCats	3	Supreme	5	L			Sommaire du match
48	597	Farmers	1	TigersCats	5	W			Sommaire du match
49	609	TigersCats	-	Supreme	-
50	626	TigersCats	-	Warriors	-
51	635	Bandits	-	TigersCats	-
52	656	Twins	-	TigersCats	-
54	673	TigersCats	-	Vandals	-
55	687	TigersCats	-	Xpress	-
56	699	Rockets	-	TigersCats	-
57	719	Bayou	-	TigersCats	-
58	741	TigersCats	-	Vipers	-
59	748	Warriors	-	TigersCats	-
60	767	TigersCats	-	CoolFm	-
62	781	Vipers	-	TigersCats	-
63	799	TigersCats	-	Smirnoff Ice	-
64	804	TigersCats	-	Hunters	-
65	817	Goons	-	TigersCats	-
66	837	TigersCats	-	Sags	-
67	849	Raptors	-	TigersCats	-
69	862	TigersCats	-	Bandits	-
70	880	TigersCats	-	Igloos	-
71	888	Spartans	-	TigersCats	-
73	909	Grizzlies	-	TigersCats	-
74	931	Vandals	-	TigersCats	-
76	944	TigersCats	-	Raptors	-
77	965	TigersCats	-	Snowbirds	-
78	973	Smirnoff Ice	-	TigersCats	-
80	999	Sags	-	TigersCats	-
81	1009	TigersCats	-	Bayou	-
82	1027	Raptors	-	TigersCats	-
83	1040	TigersCats	-	Wolves	-
84	1050	TigersCats	-	Twins	-
86	1065	Thugs	-	TigersCats	-
88	1087	TigersCats	-	Goons	-
89	1094	TigersCats	-	Scorpions	-
90	1106	Vipers	-	TigersCats	-
91	1124	Xpress	-	TigersCats	-
94	1152	Chiwawa	-	TigersCats	-
95	1171	TigersCats	-	Marmots	-
96	1173	TigersCats	-	Spartans	-
97	1188	TigersCats	-	Grizzlies	-
98	1199	TigersCats	-	Outlaws	-
99	1207	Chiwawa	-	TigersCats	-
102	1225	Husky	-	TigersCats	-
106	1248	Outlaws	-	TigersCats	-
107	1257	TigersCats	-	Spartans	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	40	20
Assistance	39,766	19,528
Assistance PCT	99.42%	97.64%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité de l’aréna	Popularité de l’équipe
21	2965 - 98.82%	118,872$	2,377,440$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,653,082$	3,105,000$	3,105,000$	750,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	1,319,751$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
2,496,312$	60	35,694$	2,141,640$

TigersCats 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

TigersCats 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

TigersCats 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

TigersCats 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

TigersCats 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

	TigersCats
	GP: 38 \| W: 26 \| L: 10 \| OTL: 2 \| P: 54 GF: 155 \| GA: 110 \| PP%: 16.41% \| PK%: 85.99% DG: Jean-Denis Larouche \| Morale : 90 \| Moyenne d’équipe : 59 Prochains matchs #609 vs Supreme