BlueJacket
Domicile
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Client Web pour les lignes

Centre de jeu
	Reign 18-25-5, 41pts	5	FINAL	3	Monsters 32-19-0, 64pts

Team Stats
OTL1	Séquence	W1
10-12-3	Fiche domicile	16-8-0
8-13-2	Fiche domicile	16-11-0
7-2-1	Derniers 10 matchs	3-7-0
3.23	Buts par match	3.57
4.10	Buts contre par match	3.06
19.62%	Pourcentage en avantage numérique	17.42%
70.59%	Pourcentage en désavantage numérique	74.31%

Monsters
32-19-0, 64pts

FINAL

Firebirds
30-19-1, 61pts

Team Stats
W1	Séquence	L2
16-8-0	Fiche domicile	17-7-1
16-11-0	Fiche domicile	13-12-0
3-7-0	Derniers 10 matchs	5-5-0
3.57	Buts par match	3.50
3.06	Buts contre par match	3.18
17.42%	Pourcentage en avantage numérique	25.47%
74.31%	Pourcentage en désavantage numérique	80.42%

Gulls
23-22-4, 50pts

2023-12-11

Monsters
32-19-0, 64pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W1
16-6-3	Fiche domicile	16-8-0
7-16-1	Fiche visiteur	16-11-0
7-3-0	10 derniers matchs	3-7-0
3.04	Buts par match	3.57
3.49	Buts contre par match	3.57
29.10%	Pourcentage en avantage numérique	17.42%
76.19%	Pourcentage en désavantage numérique	74.31%

Monsters
32-19-0, 64pts

2023-12-13

Griffins
38-10-2, 78pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	SOW1
16-8-0	Fiche domicile	20-3-2
16-11-0	Fiche visiteur	18-7-0
3-7-0	10 derniers matchs	7-3-0
3.57	Buts par match	4.06
3.06	Buts contre par match	4.06
17.42%	Pourcentage en avantage numérique	21.09%
74.31%	Pourcentage en désavantage numérique	79.61%

Condors
15-29-5, 35pts

2023-12-15

Monsters
32-19-0, 64pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W1
10-13-2	Fiche domicile	16-8-0
5-16-3	Fiche visiteur	16-11-0
1-9-0	10 derniers matchs	3-7-0
2.94	Buts par match	3.57
3.82	Buts contre par match	3.57
15.79%	Pourcentage en avantage numérique	17.42%
75.00%	Pourcentage en désavantage numérique	74.31%

Meneurs d'équipe
	Buts Teemu Pulkkinen 18	Passes Juuso Valimaki 43

	Points Juuso Valimaki 52	Plus/Moins Alexis Binner 18

	Victoires Mason McDonald 20	Pourcentage d’arrêts Jaroslav Janus 0.897

Statistiques d’équipe
Buts pour 182 3.57 GFG	Tirs pour 1585 31.08 Avg	Pourcentage en avantage numérique 17.4% 27 GF	Début de zone offensive 42.0%
Buts contre 156 3.06 GAA	Tirs contre 1423 27.90 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 74.3%% 37 GA	Début de la zone défensive 38.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Jean Francois Langelier
	Entraîneur	Ken Hitchcock
	Division	Division Centrale
	Conférence	Conference 2
	Capitaine	Victor Mete
	Assistant #1	Steven Lorentz
	Assistant #2	Juuso Valimaki
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,028
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	30
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	48 / 55
	Espoirs	17

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

#	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	Jack Mcbain (R)	X				100.00	78	65	87	72	72	76	90	72	71	72	72	74	66	55	45	70	80	66	0	23	3	900,000$
2	Jacob Peterson		X			100.00	61	46	92	75	70	78	85	72	75	70	72	70	70	58	50	70	79	66	0	24	2	1,700,000$
3	Joseph Veleno (R)	X				100.00	72	45	87	72	71	74	90	72	71	71	72	75	66	60	45	70	79	66	0	23	3	900,000$
4	Vyacheslav Leshchenko			X		100.00	72	45	84	75	67	73	74	72	65	71	71	66	60	60	55	57	79	66	0	28	1	1,300,000$
5	Steven Lorentz (A)		X			100.00	65	45	93	74	73	77	85	71	70	70	69	69	68	62	50	61	79	66	0	27	2	1,700,000$
6	Linden Vey			X		100.00	64	45	90	71	69	72	79	69	62	69	68	66	66	57	50	50	79	64	0	32	3	1,250,000$
7	Teemu Pulkkinen		X			100.00	58	44	96	71	69	69	71	70	61	69	69	69	67	54	47	50	79	63	0	31	3	1,100,000$
8	David Desharnais	X				100.00	58	46	93	67	67	68	67	67	72	67	64	67	62	72	77	29	60	63	0	37	2	900,000$
9	Michal Repik			X		100.00	60	43	95	70	70	67	74	69	64	67	68	67	66	53	47	38	58	63	0	34	3	1,100,000$
10	Seth Griffith			X		100.00	61	44	92	70	69	72	75	69	64	68	69	69	67	54	47	53	79	63	0	30	3	1,100,000$
11	Andrew Desjardins	X				100.00	68	61	85	68	71	68	75	68	77	67	65	67	63	68	54	29	79	63	0	37	3	1,100,000$
12	Ondrej Roman		X			100.00	61	45	95	71	69	71	69	69	63	65	66	70	64	45	45	38	70	62	0	34	1	800,000$
13	Juuso Valimaki (R) (A)				X	100.00	66	50	82	72	71	80	90	74	45	76	67	73	61	60	45	60	79	66	0	25	3	900,000$
14	Victor Mete (C)				X	100.00	63	46	92	76	67	74	84	71	45	74	61	75	56	69	47	60	68	66	0	25	2	900,000$
15	TJ Brennan				X	100.00	69	46	89	66	73	68	70	70	46	67	67	73	65	54	49	38	80	64	0	34	1	900,000$
16	Lucas Johansen				X	100.00	60	45	99	71	70	74	66	70	45	65	65	75	63	45	45	66	72	64	0	26	3	1,500,000$
17	Rushan Rafikov				X	100.00	66	43	83	71	70	69	69	66	45	68	62	68	60	58	54	56	71	63	0	28	1	900,000$
18	Alexis Binner				X	100.00	62	46	83	75	75	67	71	69	45	65	65	68	57	56	50	66	78	63	0	25	3	1,000,000$
Rayé
1	Jordan Schroeder		X			100.00	56	43	97	69	67	71	70	68	64	68	67	67	65	58	50	46	20	63	0	33	2	900,000$
2	Dan Sexton			X		100.00	60	43	96	71	67	73	71	69	65	68	68	69	66	54	49	29	20	63	0	36	3	1,100,000$
3	Matt Frattin			X		100.00	69	57	85	69	72	66	66	68	61	67	65	67	63	57	49	34	20	62	0	35	1	800,000$
4	Petr Vrana		X			100.00	51	36	95	70	67	68	66	68	66	68	66	67	64	47	45	24	25	61	0	38	1	700,000$
5	Kelsey Tessier	X				100.00	54	42	97	71	66	66	68	67	67	65	65	72	62	45	45	42	28	61	0	33	1	700,000$
6	Danick Paquette	X				100.00	63	49	86	68	73	70	67	66	64	63	62	64	60	45	45	46	19	60	0	33	3	1,000,000$
7	Tyler Cuma				X	100.00	61	45	89	73	71	67	66	69	45	69	64	71	63	51	51	42	20	63	0	33	2	1,250,000$
8	Matt Bartkowski				X	100.00	64	50	93	69	71	68	68	68	45	67	62	71	62	64	52	34	20	63	0	35	2	1,250,000$
9	Gage Ausmus				X	100.00	67	56	77	69	73	70	65	64	45	62	60	69	51	50	49	55	20	61	0	28	1	700,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	63	47	90	71	70	71	74	69	60	68	66	70	63	56	50	49	57	63

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

#	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	Mason McDonald	100.00	80	87	79	81	77	73	82	76	73	71	79	57	56	60	68	63	0	27	1	750,000$
2	Jaroslav Janus	100.00	76	78	77	76	77	77	81	79	80	80	78	45	50	42	77	63	0	34	3	1,050,000$
Rayé
1	Brent Moran	100.00	79	86	70	81	76	65	83	68	68	75	77	45	45	60	25	59	0	27	2	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	78	84	75	79	77	72	82	74	74	75	78	49	50	54	57	62

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Ken Hitchcock	72	82	81	63	99	99	15	CAN	73	5	100,000$

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

#	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	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Juuso Valimaki	Monsters (Clb)	D	51	9	43	52	17	44	0	72	57	68	24	47	13.24%	67	1169	22.94	7	4	11	35	130	0	2	2	0	107	0	2	0%	0	0	0	0.89	0	0	0	0	0	3	3	2
2	Joseph Veleno	Monsters (Clb)	C	51	17	31	48	17	26	0	77	90	170	50	105	10.00%	24	1015	19.91	3	6	9	31	126	1	1	2	2	103	3	1	50.79%	1134	0	1	0.95	0	0	0	0	0	2	3	5
3	Victor Mete	Monsters (Clb)	D	46	5	38	43	17	12	0	32	43	64	21	42	7.81%	51	1036	22.53	2	6	8	34	117	0	2	2	0	98	1	0	0%	0	0	0	0.83	0	0	0	0	0	1	0	3
4	Jacob Peterson	Monsters (Clb)	LW	51	13	24	37	16	6	0	11	52	149	38	87	8.72%	10	906	17.77	2	5	7	22	127	0	0	0	0	3	2	0	54.69%	64	0	0	0.82	0	0	0	0	0	1	3	1
5	Jack Mcbain	Monsters (Clb)	C	51	15	21	36	15	27	5	87	108	165	40	98	9.09%	11	1013	19.88	2	3	5	25	127	1	0	1	2	105	2	1	50.37%	1336	0	0	0.71	1	1	1	0	0	5	1	1
6	Steven Lorentz	Monsters (Clb)	LW	51	16	18	34	6	4	0	44	54	124	37	74	12.90%	8	868	17.03	3	6	9	24	126	0	0	0	0	0	5	0	49.21%	63	0	0	0.78	0	0	0	0	0	2	6	1
7	Teemu Pulkkinen	Monsters (Clb)	LW	51	18	14	32	14	2	0	16	45	106	38	83	16.98%	12	772	15.15	0	0	0	1	5	0	1	1	1	110	2	1	40.74%	54	0	0	0.83	0	0	0	0	0	3	4	0
8	Linden Vey	Monsters (Clb)	RW	51	14	16	30	11	10	0	32	32	118	30	68	11.86%	8	888	17.43	3	6	9	22	126	0	0	0	0	0	4	1	47.69%	65	1	0	0.68	0	0	0	0	0	2	1	1
9	Lucas Johansen	Monsters (Clb)	D	51	6	24	30	3	15	5	20	42	69	25	39	8.70%	50	1043	20.45	1	6	7	27	118	0	0	0	2	107	2	0	0%	0	0	0	0.58	0	0	0	0	1	1	1	2
10	Vyacheslav Leshchenko	Monsters (Clb)	RW	51	16	12	28	14	18	0	54	24	120	36	118	13.33%	3	895	17.56	1	3	4	15	126	0	0	0	0	0	5	2	53.33%	60	0	0	0.63	1	1	0	0	0	1	1	5
11	Alexis Binner	Monsters (Clb)	D	51	8	20	28	18	49	15	47	32	65	18	36	12.31%	47	973	19.08	3	5	8	27	121	0	0	0	0	39	0	1	0%	0	0	0	0.58	0	0	1	2	0	0	2	3
12	Seth Griffith	Monsters (Clb)	RW	51	9	13	22	6	14	0	21	31	77	24	56	11.69%	7	659	12.93	0	0	0	0	0	0	0	0	0	29	0	1	40.35%	57	0	0	0.67	0	0	0	0	0	1	0	0
13	Andrew Desjardins	Monsters (Clb)	C	51	11	11	22	8	14	0	54	81	76	18	37	14.47%	11	738	14.48	0	0	0	0	3	1	0	1	3	105	1	1	58.60%	942	1	0	0.60	0	0	0	0	0	2	2	1
14	TJ Brennan	Monsters (Clb)	D	51	4	17	21	-4	53	5	76	36	36	19	26	11.11%	50	859	16.85	0	0	0	1	5	0	0	0	0	7	2	0	0%	0	0	0	0.49	0	0	0	0	1	3	0	0
15	Rushan Rafikov	Monsters (Clb)	D	51	4	15	19	17	26	0	62	37	26	6	24	15.38%	44	935	18.35	0	0	0	4	12	0	0	0	0	94	0	0	0%	0	0	0	0.41	0	0	0	0	0	2	1	2
16	Ondrej Roman	Monsters (Clb)	LW	33	6	6	12	1	4	0	12	17	47	14	22	12.77%	6	261	7.92	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	2	28.57%	14	0	0	0.92	0	0	0	0	0	0	1	1
17	Michal Repik	Monsters (Clb)	RW	37	2	4	6	0	6	0	20	14	33	11	22	6.06%	2	293	7.93	0	0	0	0	3	0	0	0	0	0	0	0	40.00%	20	0	0	0.41	0	0	0	0	0	0	0	0
18	David Desharnais	Monsters (Clb)	C	30	4	1	5	1	2	0	12	21	25	4	15	16.00%	2	239	7.97	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	50.60%	251	0	1	0.42	0	0	0	0	0	1	0	0
19	Kelsey Tessier	Monsters (Clb)	C	21	3	2	5	-5	2	0	5	15	21	8	16	14.29%	1	157	7.51	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	50.29%	171	0	0	0.63	0	0	0	0	0	0	0	0
20	Dan Sexton	Monsters (Clb)	RW	14	1	1	2	-4	0	0	7	2	10	7	9	10.00%	1	107	7.69	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	44.44%	9	0	0	0.37	0	0	0	0	0	0	0	0
21	Petr Vrana	Monsters (Clb)	LW	18	0	0	0	-4	0	0	6	2	11	5	12	0%	2	142	7.93	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0	0	62.50%	8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
22	Matt Bartkowski	Monsters (Clb)	D	5	0	0	0	1	4	0	5	3	5	2	2	0%	6	113	22.69	0	0	0	2	11	0	0	0	0	12	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				918	181	331	512	165	338	30	772	838	1585	475	1038	11.42%	423	15091	16.44	27	50	77	270	1291	3	6	9	10	931	31	15	52.00%	4248	2	2	0.68	2	2	2	2	2	30	29	28

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

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Mason McDonald	Monsters (Clb)	38	20	15	0.887	3.22	2068	6	2	111	986	1	1.000	2	37	14	3	2	2
2	Jaroslav Janus	Monsters (Clb)	19	12	4	0.897	2.70	1001	0	1	45	437	1	0	0	14	37	1	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			57	32	19	0.890	3.05	3069	6	3	156	1423	2		2	51	51	4	2	2

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Type	Salaire actuel	Plafond salarial Non Activé	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Salaire annuel 5	Salaire annuel 6	Salaire annuel 7	Salaire annuel 8	Salaire annuel 9	Salaire annuel 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
Alexis Binner	Monsters (Clb)	D	25	1998-12-03	No	212 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Andrew Desjardins	Monsters (Clb)	C	37	1986-07-27	No	196 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Brent Moran	Monsters (Clb)	G	27	1996-07-05	No	195 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Dan Sexton	Monsters (Clb)	RW	36	1987-04-29	No	156 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Danick Paquette	Monsters (Clb)	C	33	1990-07-17	No	217 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
David Desharnais	Monsters (Clb)	C	37	1986-09-14	No	180 Lbs	5 ft7	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Gage Ausmus	Monsters (Clb)	D	28	1995-04-22	No	215 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jack Mcbain	Monsters (Clb)	C	23	2000-01-06	Yes	201 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jacob Peterson	Monsters (Clb)	LW	24	1999-07-19	No	170 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	1,700,000$	0$	0$	No	1,700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jaroslav Janus	Monsters (Clb)	G	34	1989-09-21	No	191 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	1,050,000$	0$	0$	No	1,050,000$	1,050,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jordan Schroeder	Monsters (Clb)	LW	33	1990-09-29	No	174 Lbs	5 ft8	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Joseph Veleno	Monsters (Clb)	C	23	2000-01-13	Yes	203 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Juuso Valimaki	Monsters (Clb)	D	25	1998-10-06	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Kelsey Tessier	Monsters (Clb)	C	33	1990-01-16	No	178 Lbs	5 ft8	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Linden Vey	Monsters (Clb)	RW	32	1991-07-17	No	194 Lbs	5 ft8	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	1,250,000$	0$	0$	No	1,250,000$	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Lucas Johansen	Monsters (Clb)	D	26	1997-11-16	No	176 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	1,500,000$	0$	0$	No	1,500,000$	1,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Mason McDonald	Monsters (Clb)	G	27	1996-04-23	No	200 Lbs	6 ft4	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matt Bartkowski	Monsters (Clb)	D	35	1988-06-04	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	1,250,000$	0$	0$	No	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matt Frattin	Monsters (Clb)	RW	35	1988-01-03	No	205 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Michal Repik	Monsters (Clb)	RW	34	1988-12-31	No	191 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ondrej Roman	Monsters (Clb)	LW	34	1989-02-08	No	182 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Petr Vrana	Monsters (Clb)	LW	38	1985-03-29	No	182 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Rushan Rafikov	Monsters (Clb)	D	28	1995-05-15	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Seth Griffith	Monsters (Clb)	RW	30	1993-01-04	No	190 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Steven Lorentz	Monsters (Clb)	LW	27	1996-04-13	No	192 Lbs	6 ft3	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	1,700,000$	0$	0$	No	1,700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
TJ Brennan	Monsters (Clb)	D	34	1989-04-03	No	213 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Teemu Pulkkinen	Monsters (Clb)	LW	31	1992-01-02	No	187 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	3	Pro & Farm	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	1,100,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tyler Cuma	Monsters (Clb)	D	33	1990-01-19 00:01:24	No	187 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	1,250,000$	0$	0$	No	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Victor Mete	Monsters (Clb)	D	25	1998-06-07	No	187 Lbs	5 ft9	No	No	N/A	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Vyacheslav Leshchenko	Monsters (Clb)	RW	28	1995-04-24	No	160 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1	Pro & Farm	1,300,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
30	30.50	191 Lbs	6 ft0	2.13	1,030,000$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jacob Peterson	Jack Mcbain	Vyacheslav Leshchenko	31	0	1	4
2	Teemu Pulkkinen	Joseph Veleno	Linden Vey	31	0	1	4
3	Steven Lorentz	Andrew Desjardins	Seth Griffith	24	0	3	2
4	Ondrej Roman	David Desharnais	Michal Repik	14	0	3	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Juuso Valimaki	Victor Mete	36	0	2	3
2	Lucas Johansen	TJ Brennan	32	0	3	2
3	Rushan Rafikov	Alexis Binner	32	0	3	2
4	Juuso Valimaki	Victor Mete	0	0	3	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Jacob Peterson	Jack Mcbain	Vyacheslav Leshchenko	50	0	0	5
2	Steven Lorentz	Joseph Veleno	Linden Vey	50	0	0	5

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Juuso Valimaki	Victor Mete	50	0	0	5
2	Lucas Johansen	Alexis Binner	50	0	1	4

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Andrew Desjardins	Joseph Veleno	50	0	5	0
2	Jack Mcbain	Teemu Pulkkinen	50	0	5	0

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Juuso Valimaki	Victor Mete	50	0	5	0
2	Lucas Johansen	Rushan Rafikov	50	0	5	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Joseph Veleno	50	0	5	0	Juuso Valimaki	Victor Mete	50	0	5	0
2	Jack Mcbain	50	0	5	0	Lucas Johansen	Rushan Rafikov	50	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Jack Mcbain	Vyacheslav Leshchenko	50	0	1	4
2	Joseph Veleno	Jacob Peterson	50	0	1	4

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Juuso Valimaki	Victor Mete	50	0	2	3
2	Lucas Johansen	TJ Brennan	50	0	3	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Jacob Peterson	Jack Mcbain	Joseph Veleno	Juuso Valimaki	Victor Mete

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Jacob Peterson	Jack Mcbain	Joseph Veleno	Juuso Valimaki	Victor Mete

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Teemu Pulkkinen, Andrew Desjardins, Seth Griffith	Teemu Pulkkinen, Andrew Desjardins	Seth Griffith

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Rushan Rafikov, Alexis Binner, Lucas Johansen	Rushan Rafikov	Alexis Binner, Lucas Johansen

Tirs de pénalité
Vyacheslav Leshchenko, Jack Mcbain, Jacob Peterson, Joseph Veleno, Steven Lorentz

Gardien
#1 : Jaroslav Janus, #2 : Mason McDonald

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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

	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	Barracuda	3	1	1	0	1	0	0	0	11	9	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0	1	0	1	0	0	0	6	7	-1	4	0.667	11	22	33	0	0	59	64	52	8	108	511	525	536	15	72	20	12	44	16	3	18.75%	5	1	80.00%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
2	BruinsF	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	9	15	24	0	0	59	64	52	8	75	511	525	536	15	44	14	16	26	8	2	25.00%	7	1	85.71%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
3	Canucks	4	1	3	0	0	0	0	0	12	15	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	2	0.250	12	20	32	0	0	59	64	52	8	124	511	525	536	15	115	29	41	67	12	3	25.00%	17	6	64.71%	1	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
4	Checkers	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	7	12	0	0	59	64	52	8	39	511	525	536	15	33	7	4	13	2	1	50.00%	2	0	100.00%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
5	Comets	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	7	11	0	0	59	64	52	8	36	511	525	536	15	15	4	0	22	4	2	50.00%	0	0	0%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
6	Condors	3	2	0	0	1	0	0	0	16	10	6	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1	0	0	1	0	0	0	11	7	4	6	1.000	16	31	47	0	0	59	64	52	8	126	511	525	536	15	63	21	22	48	16	3	18.75%	11	3	72.73%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
7	Crunch	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	1	2	3	0	0	59	64	52	8	18	511	525	536	15	34	14	6	11	3	0	0.00%	3	1	66.67%	1	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
8	Eagles	3	1	2	0	0	0	0	0	7	8	-1	3	1	2	0	0	0	0	0	7	8	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.333	7	14	21	0	0	59	64	52	8	93	511	525	536	15	86	35	20	48	4	0	0.00%	9	2	77.78%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
9	Firebirds	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	9	14	0	0	59	64	52	8	23	511	525	536	15	14	3	7	11	2	0	0.00%	1	0	100.00%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
10	Griffins	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	5	8	0	0	59	64	52	8	31	511	525	536	15	17	10	4	15	5	1	20.00%	2	1	50.00%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
11	Gulls	3	1	2	0	0	0	0	0	9	9	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	2	0	2	0	0	0	0	0	3	7	-4	2	0.333	9	16	25	0	0	59	64	52	8	90	511	525	536	15	89	28	26	44	10	1	10.00%	7	3	57.14%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
12	Icehogs	4	2	2	0	0	0	0	0	13	15	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	4	0.500	13	23	36	0	0	59	64	52	8	109	511	525	536	15	133	41	28	54	7	1	14.29%	14	6	57.14%	1	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
13	Iowa Wild	4	3	1	0	0	0	0	0	13	9	4	2	2	0	0	0	0	0	0	6	1	5	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	6	0.750	13	25	38	0	1	59	64	52	8	105	511	525	536	15	116	33	30	62	9	1	11.11%	14	2	85.71%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
14	Islanders	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	10	15	0	0	59	64	52	8	29	511	525	536	15	30	13	6	15	2	0	0.00%	3	1	66.67%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
15	Marlies	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	1.000	5	10	15	0	0	59	64	52	8	30	511	525	536	15	23	2	8	16	3	0	0.00%	4	0	100.00%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
16	Reign	4	3	1	0	0	0	0	0	16	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	6	5	1	2	2	0	0	0	0	0	0	10	4	6	6	0.750	16	31	47	0	1	59	64	52	8	107	511	525	536	15	113	32	17	66	6	1	16.67%	6	2	66.67%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
17	Roadrunners	3	2	0	0	1	0	0	0	11	7	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	2	0	0	1	0	0	0	11	7	4	6	1.000	11	19	30	0	0	59	64	52	8	94	511	525	536	15	85	24	25	47	13	2	15.38%	7	1	85.71%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
18	Rocket	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	1.000	5	9	14	0	0	59	64	52	8	33	511	525	536	15	34	10	2	15	6	2	33.33%	0	0	0%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
19	SenatorsF	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	9	14	0	0	59	64	52	8	34	511	525	536	15	28	8	4	21	3	1	33.33%	2	0	100.00%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
20	Silver Knights	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	0	0.000	1	1	2	0	0	59	64	52	8	31	511	525	536	15	32	5	6	18	3	0	0.00%	3	2	33.33%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
21	StarsF	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	3	5	0	0	59	64	52	8	27	511	525	536	15	25	8	4	18	2	0	0.00%	2	0	100.00%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
22	Thunderbirds	3	1	2	0	0	0	0	0	12	14	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.333	12	21	33	0	0	59	64	52	8	96	511	525	536	15	109	29	24	30	12	3	25.00%	11	3	72.73%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
23	Wolves	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	2	1.000	3	5	8	0	1	59	64	52	8	33	511	525	536	15	23	7	4	18	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
24	Wranglers	3	0	2	0	1	0	0	0	9	11	-2	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	2	0.333	9	17	26	0	0	59	64	52	8	94	511	525	536	15	90	26	28	43	6	0	0.00%	13	2	84.62%	0	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
	Total	51	25	19	0	6	0	1	0	182	156	26	24	13	8	0	2	0	1	0	91	73	18	27	12	11	0	4	0	0	0	91	83	8	64	0.627	182	331	513	0	3	59	64	52	8	1585	511	525	536	15	1423	423	344	772	155	27	17.42%	144	37	74.31%	3	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
	_Since Last GM Reset	51	25	19	0	6	0	1	0	182	156	26	24	13	8	0	2	0	1	0	91	73	18	27	12	11	0	4	0	0	0	91	83	8	64	0.627	182	331	513	0	3	59	64	52	8	1585	511	525	536	15	1423	423	344	772	155	27	17.42%	144	37	74.31%	3	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
	_Vs Conference	40	17	18	0	5	0	0	0	135	127	8	18	9	8	0	1	0	0	0	63	55	8	22	8	10	0	4	0	0	0	72	72	0	44	0.550	135	248	383	0	2	59	64	52	8	1235	511	525	536	15	1145	341	287	604	121	19	15.70%	121	34	71.90%	2	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336
	_Vs Division	18	3	4	0	1	0	0	0	58	56	2	10	1	3	0	0	0	0	0	30	33	-3	8	2	1	0	1	0	0	0	28	23	5	8	0.222	58	105	163	0	1	59	64	52	8	524	511	525	536	15	554	170	131	259	47	7	14.89%	57	14	75.44%	1	941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%	1246	862	1159	369	668	336

			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
51	64	W1	182	331	513	1585	1423	423	344	772	0	3

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
51	25	19	6	0	1	0	182	156

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
24	13	8	2	0	1	0	91	73

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	12	11	4	0	0	0	91	83

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	7	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
155	27	17.42%	144	37	74.31%	3

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
511	525	536	15	59	64	52	8

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
941	1786	52.69%	834	1622	51.42%	434	840	51.67%

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
1246	862	1159	369	668	336

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 - 2023-08-25	2	Eagles	4	Monsters	2	BL			Sommaire du match
2 - 2023-08-26	11	Monsters	5	Thunderbirds	2	AW			Sommaire du match
5 - 2023-08-29	36	Monsters	4	Condors	3	AW	X		Sommaire du match
7 - 2023-08-31	49	Monsters	2	Wranglers	4	AL			Sommaire du match
8 - 2023-09-01	61	Eagles	2	Monsters	1	BL			Sommaire du match
11 - 2023-09-04	81	Wranglers	3	Monsters	4	BW	X		Sommaire du match
13 - 2023-09-06	100	Canucks	2	Monsters	4	BW			Sommaire du match
15 - 2023-09-08	112	Monsters	1	Icehogs	4	AL			Sommaire du match
17 - 2023-09-10	129	Monsters	3	Barracuda	2	AW	X		Sommaire du match
18 - 2023-09-11	134	Monsters	4	Roadrunners	3	AW			Sommaire du match
21 - 2023-09-14	158	Iowa Wild	0	Monsters	4	BW			Sommaire du match
23 - 2023-09-16	176	Monsters	1	Silver Knights	6	AL			Sommaire du match
24 - 2023-09-17	186	Condors	3	Monsters	5	BW			Sommaire du match
27 - 2023-09-20	201	Monsters	0	Gulls	2	AL			Sommaire du match
30 - 2023-09-23	223	BruinsF	3	Monsters	5	BW			Sommaire du match
32 - 2023-09-25	240	Monsters	3	Iowa Wild	6	AL			Sommaire du match
34 - 2023-09-27	250	Reign	0	Monsters	3	BW			Sommaire du match
36 - 2023-09-29	268	Monsters	3	Wranglers	4	AL			Sommaire du match
38 - 2023-10-01	283	SenatorsF	4	Monsters	5	BW			Sommaire du match
41 - 2023-10-04	302	Monsters	5	Reign	3	AW			Sommaire du match
43 - 2023-10-06	315	Icehogs	4	Monsters	5	BW			Sommaire du match
45 - 2023-10-08	331	Monsters	4	Iowa Wild	2	AW			Sommaire du match
47 - 2023-10-10	347	Eagles	2	Monsters	4	BW			Sommaire du match
49 - 2023-10-12	367	Monsters	5	Marlies	2	AW			Sommaire du match
51 - 2023-10-14	379	Islanders	4	Monsters	5	BW	X		Sommaire du match
53 - 2023-10-16	393	Monsters	7	Condors	4	AW			Sommaire du match
54 - 2023-10-17	402	Monsters	4	Icehogs	2	AW			Sommaire du match
56 - 2023-10-19	414	StarsF	3	Monsters	2	BL			Sommaire du match
59 - 2023-10-22	441	Checkers	4	Monsters	5	BW	X	X	Sommaire du match
62 - 2023-10-25	462	Monsters	3	Wolves	0	AW			Sommaire du match
64 - 2023-10-27	475	Thunderbirds	7	Monsters	3	BL			Sommaire du match
66 - 2023-10-29	486	Monsters	5	Reign	1	AW			Sommaire du match
68 - 2023-10-31	500	Monsters	3	Roadrunners	2	AW	X		Sommaire du match
70 - 2023-11-02	509	Monsters	3	Griffins	2	AW	X		Sommaire du match
71 - 2023-11-03	515	Comets	1	Monsters	4	BW			Sommaire du match
74 - 2023-11-06	534	Monsters	4	Canucks	5	AL			Sommaire du match
75 - 2023-11-07	544	Gulls	2	Monsters	6	BW			Sommaire du match
79 - 2023-11-11	572	Iowa Wild	1	Monsters	2	BW			Sommaire du match
81 - 2023-11-13	589	Monsters	4	Roadrunners	2	AW			Sommaire du match
82 - 2023-11-14	599	Monsters	5	Rocket	4	AW			Sommaire du match
84 - 2023-11-16	610	Canucks	5	Monsters	3	BL			Sommaire du match
87 - 2023-11-19	636	Barracuda	2	Monsters	5	BW			Sommaire du match
91 - 2023-11-23	662	Thunderbirds	5	Monsters	4	BL			Sommaire du match
93 - 2023-11-25	682	Monsters	1	Crunch	2	AL			Sommaire du match
94 - 2023-11-26	692	Monsters	1	Canucks	3	AL			Sommaire du match
96 - 2023-11-28	704	BruinsF	2	Monsters	4	BW			Sommaire du match
99 - 2023-12-01	726	Icehogs	5	Monsters	3	BL			Sommaire du match
101 - 2023-12-03	739	Monsters	3	Barracuda	5	AL			Sommaire du match
102 - 2023-12-04	752	Monsters	3	Gulls	5	AL			Sommaire du match
104 - 2023-12-06	767	Reign	5	Monsters	3	BL			Sommaire du match
107 - 2023-12-09	789	Monsters	5	Firebirds	3	AW			Sommaire du match
109 - 2023-12-11	797	Gulls	-	Monsters	-
111 - 2023-12-13	818	Monsters	-	Griffins	-
113 - 2023-12-15	830	Condors	-	Monsters	-
115 - 2023-12-17	853	Wolf Pack	-	Monsters	-
117 - 2023-12-19	864	Monsters	-	Silver Knights	-
121 - 2023-12-23	887	Americans	-	Monsters	-
123 - 2023-12-25	908	Monsters	-	Moose	-
125 - 2023-12-27	920	Monsters	-	Bears	-
126 - 2023-12-28	926	Wranglers	-	Monsters	-
129 - 2023-12-31	951	Monsters	-	Admirals	-
130 - 2024-01-01	957	Griffins	-	Monsters	-
134 - 2024-01-05	986	PenguinsF	-	Monsters	-
135 - 2024-01-06	997	Monsters	-	SenatorsF	-
138 - 2024-01-09	1016	Barracuda	-	Monsters	-
141 - 2024-01-12	1037	StarsF	-	Monsters	-
144 - 2024-01-15	1059	Monsters	-	StarsF	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
146 - 2024-01-17	1076	Bears	-	Monsters	-
149 - 2024-01-20	1091	Monsters	-	StarsF	-
150 - 2024-01-21	1102	Monsters	-	Phantoms	-
152 - 2024-01-23	1113	Roadrunners	-	Monsters	-
155 - 2024-01-26	1136	Admirals	-	Monsters	-
157 - 2024-01-28	1149	Monsters	-	Eagles	-
159 - 2024-01-30	1156	Monsters	-	Thunderbirds	-
161 - 2024-02-01	1176	Monsters	-	Admirals	-
162 - 2024-02-02	1182	Admirals	-	Monsters	-
164 - 2024-02-04	1202	Monsters	-	Eagles	-
166 - 2024-02-06	1213	Griffins	-	Monsters	-
167 - 2024-02-07	1218	Monsters	-	Thunderbirds	-
171 - 2024-02-11	1247	Roadrunners	-	Monsters	-
176 - 2024-02-16	1275	Silver Knights	-	Monsters	-
181 - 2024-02-21	1311	Silver Knights	-	Monsters	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	40	20
Assistance	32,948	15,730
Assistance PCT	68.64%	65.54%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
17	2028 - 67.61%	98,631$	2,367,154$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
1,772,504$	3,090,000$	3,090,000$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	1,713,730$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
1,676,734$	75	17,527$	1,314,525$

Monsters Leaders statistiques des joueurs (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	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

Monsters Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

Monsters Statistiques de l'Équipe de Carrière

Afficher ou masquer des colonnes

	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

Monsters Leaders statistiques des joueurs (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	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

Monsters Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

	Monsters
	GP: 51 \| W: 32 \| L: 19 \| OTL: 0 \| P: 64 GF: 182 \| GA: 156 \| PP%: 17.42% \| PK%: 74.31% DG: Jean Francois Langelier \| Morale : 69 \| Moyenne d’équipe : 63 Prochains matchs #797 vs Gulls