Ligue de hockey Simulée Ste-Flanelle

Columbus
Accueil
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Statistiques d’équipe en carrière
Client Web pour les lignes

Centre de jeu
	Thunder 12-61-9, 33pts	1	FINAL	7	Monsters 46-29-7, 99pts

Team Stats
L7	Streak	SOL1
4-34-3	Home Record	23-14-4
8-27-6	Away Record	23-15-3
0-8-2	Last 10 Games	5-4-1
2.85	Goals Per Game	3.90
5.04	Goals Against Per Game	3.60
19.20%	Power Play Percentage	22.82%
77.78%	Penalty Kill Percentage	79.21%

Monsters
46-29-7, 99pts

FINAL

Caroline
23-48-11, 57pts

Team Stats
SOL1	Streak	W3
23-14-4	Home Record	17-19-5
23-15-3	Away Record	6-29-6
5-4-1	Last 10 Games	5-3-2
3.90	Goals Per Game	3.44
3.60	Goals Against Per Game	4.65
22.82%	Power Play Percentage	24.23%
79.21%	Penalty Kill Percentage	71.37%

Meneurs d'équipe
	Buts Colin Blackwell 13	Passes Kurtis MacDermid 27

	Points Kurtis MacDermid 38	Plus/Moins Colin Blackwell 2

	Victoires Braden Holtby 46	Pourcentage d’arrêts Jean-Francois Berube 0.957

Statistiques d’équipe
Buts pour 320 3.90 GFG	Tirs pour 3394 41.39 Avg	Pourcentage en avantage numérique 22.8% 55 GF	Début de zone offensive 41.1%
Buts contre 295 3.60 GAA	Tirs contre 3208 39.12 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 79.2% 58 GA	Début de la zone défensive 40.6%

Information d’équipe
	Directeur général	Benoit Toupin
	Division	Nord-Est
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
	Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,865
	Billets de saison	300
Information formation
	Équipe Pro	30
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	48 / 50
	Espoirs	14
Historique d'équipe
	Saison actuelle	46-29-7 (99PTS)
	Historique	46-29-8 (0.554%)
	Apparitions séries éliminatoires
	Historique séries éliminatoires (W-L)	-

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 moyen
1	Melker Karlsson	X		X		100.00	65	43	88	77	65	58	81	55	49	55	57	75	72	66	69	0	50	62	0	30	2	1,425,000$
2	Benoit-Olivier Groulx (R)	X				100.00	76	73	83	67	73	73	76	62	78	61	60	65	57	44	44	0	50	61	0	20	4	822,500$
3	Cole Caufield (R)			X		100.00	61	40	93	80	56	66	51	70	25	60	80	54	25	44	44	0	50	61	0	19	3	880,833$
4	Tom Kuhnhackl		X	X		100.00	78	73	88	77	73	55	54	62	50	60	57	70	54	60	63	0	50	61	0	28	1	600,000$
5	Julien Gauthier			X		100.00	84	46	86	69	84	54	70	59	45	65	58	62	25	51	52	0	50	60	0	22	1	925,000$
6	Sheldon Dries	X	X			100.00	70	64	83	74	64	61	62	61	76	55	63	62	60	48	49	0	50	59	0	26	4	700,000$
7	Dominik Bokk (R)		X	X		100.00	75	69	89	67	69	61	62	61	50	56	62	64	59	44	44	0	50	58	0	20	4	863,333$
8	Chad Yetman (R)	X		X		100.00	75	64	99	64	64	60	61	56	70	56	51	63	48	44	44	0	50	56	0	20	4	560,000$
9	Tim Soderlund		X	X		100.00	76	64	99	65	58	57	53	55	55	55	48	64	42	44	44	0	50	55	0	22	3	825,834$
10	Brandon Coe (R)			X		100.00	79	74	89	63	74	59	61	51	50	52	46	63	44	44	44	0	50	54	0	18	4	650,000$
11	Griffen Molino	X	X			100.00	67	64	88	59	63	50	48	49	64	47	44	62	44	51	51	0	50	51	0	26	2	900,000$
12	Kasper Bjorkqvist (R)		X	X		100.00	73	72	88	49	72	46	46	47	49	36	53	62	51	44	44	0	50	50	0	23	1	700,000$
13	Johnathan Kovacevic				X	100.00	86	86	86	63	78	66	62	58	28	55	45	69	39	44	44	0	50	61	0	23	2	792,500$
14	Jimmy Schuldt				X	100.00	86	80	97	61	73	74	71	58	28	44	56	69	48	44	44	0	50	61	0	25	1	825,000$
15	Brian Lashoff				X	100.00	81	79	86	68	79	55	58	49	25	37	41	69	39	63	64	0	50	60	0	30	1	775,000$
16	Keaton Middleton				X	100.00	89	88	91	61	88	57	59	49	25	44	39	68	37	44	44	0	50	59	0	22	1	715,000$
17	Connor Mackey (R)				X	100.00	75	72	83	60	72	59	61	55	25	52	43	62	41	44	44	0	50	57	0	24	4	925,000$
18	Adam Ginning (R)				X	100.00	61	58	71	62	77	63	90	40	25	35	37	67	39	50	52	0	50	57	0	20	4	825,000$
Rayé
1	Adam Tambellini (R)	X	X			100.00	33	43	43	43	51	31	31	33	43	33	33	43	38	32	30	0	50	36	0	25	1	560,000$
2	Todd Burgess (R)			X		100.00	34	40	40	40	55	33	33	34	40	34	34	40	37	32	30	0	50	36	0	24	1	650,000$
3	Wyatte Wylie (R)				X	100.00	75	70	85	61	70	61	64	51	25	46	41	61	39	44	44	0	50	56	0	20	4	820,833$
4	Nils Lundkvist (R)				X	100.00	48	41	83	69	61	69	92	51	25	46	47	48	49	50	50	0	50	55	0	20	4	925,000$
5	Reece Scarlett				X	100.00	70	69	85	60	69	46	46	47	25	38	40	60	39	44	44	0	50	52	0	27	1	650,000$
6	Jake Christiansen (R)				X	100.00	75	71	98	57	71	50	54	39	25	27	37	61	36	44	44	0	50	52	0	21	3	925,000$
7	Matt Kiersted (R)				X	100.00	77	67	99	64	67	45	47	41	25	28	39	60	37	44	44	0	50	52	0	22	2	858,750$
8	Sergei Boikov (R)				X	100.00	32	37	37	37	66	31	31	32	37	32	32	37	34	32	30	0	50	36	0	24	1	705,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	69	63	83	62	69	55	59	51	41	47	48	61	44	46	46	0	50	55

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
1	Braden Holtby	100.00	59	67	75	81	59	59	57	61	64	59	78	71	75	0	50	63	0
2	Jean-Francois Berube	100.00	52	64	80	66	47	53	52	57	51	51	33	52	47	0	50	54	0
Rayé
1	Cory Schneider	100.00	47	45	58	80	47	45	51	53	51	48	30	69	69	0	50	54	0
2	Jakub Skarek (R)	100.00	48	53	66	81	46	47	50	54	47	47	33	48	44	0	50	52	0

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	52	57	70	77	50	51	53	56	53	51	44	60	59	0	50	56

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

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	Cole Caufield	Monsters (Clb)	RW	82	47	47	94	15	4	0	35	169	447	119	331	10.51%	6	1516	18.50	7	12	19	71	201	0	0	0	0	1	8	2	31.79%	151	0	1	1.24	0	2	0	0	0	8	6	4
2	Tom Kuhnhackl	Monsters (Clb)	LW/RW	82	30	63	93	17	58	0	182	163	375	91	263	8.00%	35	1775	21.66	6	10	16	50	192	0	1	1	12	203	3	1	46.67%	165	0	1	1.05	4	10	0	0	0	10	4	1
3	Benoit-Olivier Groulx	Monsters (Clb)	C	82	30	53	83	28	47	5	111	215	298	79	216	10.07%	22	1539	18.78	2	15	17	45	185	1	1	2	7	115	5	1	59.35%	2081	1	0	1.08	0	5	1	0	0	3	7	4
4	Sheldon Dries	Monsters (Clb)	C/LW	82	25	56	81	23	31	5	100	219	307	74	226	8.14%	18	1700	20.74	6	13	19	55	192	1	2	3	13	206	3	1	57.42%	1982	0	0	0.95	6	12	1	0	0	2	5	7
5	Julien Gauthier	Monsters (Clb)	RW	82	29	47	76	21	60	0	176	137	278	82	223	10.43%	11	1542	18.81	8	9	17	37	173	0	0	0	2	12	6	3	44.07%	118	0	0	0.99	0	1	0	0	0	6	4	2
6	Dominik Bokk	Monsters (Clb)	LW/RW	82	24	42	66	-15	38	0	95	125	327	74	227	7.34%	24	1418	17.30	5	9	14	43	139	0	0	0	4	91	1	0	43.16%	95	0	1	0.93	4	9	0	0	0	4	3	3
7	Melker Karlsson	Monsters (Clb)	C/RW	59	25	25	50	15	6	0	41	146	204	66	149	12.25%	24	994	16.86	1	1	2	14	57	0	0	0	2	71	2	2	45.86%	689	1	0	1.01	0	4	0	0	0	3	3	3
8	Chad Yetman	Monsters (Clb)	C/RW	82	20	28	48	-10	14	0	70	190	220	59	117	9.09%	13	1236	15.08	0	0	0	3	26	0	0	0	2	53	0	3	54.44%	1530	0	0	0.78	1	1	0	0	0	2	1	1
9	Jimmy Schuldt	Monsters (Clb)	D	76	14	34	48	3	106	20	146	71	162	52	81	8.64%	120	1703	22.41	6	10	16	57	196	1	1	2	2	116	1	0	0.00%	0	1	0	0.56	0	0	1	1	2	0	0	3
10	Brian Lashoff	Monsters (Clb)	D	82	13	25	38	34	60	10	191	60	110	30	80	11.82%	139	1675	20.43	6	6	12	37	168	0	0	0	1	173	1	1	0.00%	0	1	0	0.45	0	0	1	0	1	4	1	3
11	Kurtis MacDermid	Columbus	D	51	11	27	38	-2	42	0	160	61	124	39	62	8.87%	97	1212	23.78	2	10	12	42	125	0	0	0	2	130	2	0	0.00%	0	0	0	0.63	0	0	0	0	0	0	1	4
12	Keaton Middleton	Monsters (Clb)	D	82	6	25	31	-10	110	20	210	43	62	15	46	9.68%	105	1376	16.78	1	2	3	5	32	0	0	0	2	129	1	0	0.00%	0	0	0	0.45	0	0	3	0	1	0	0	0
13	Johnathan Kovacevic	Monsters (Clb)	D	52	6	23	29	13	66	10	127	65	79	31	66	7.59%	94	1133	21.81	4	2	6	38	115	0	2	2	1	123	2	0	0.00%	0	0	0	0.51	0	0	1	0	1	0	1	1
14	Tim Soderlund	Monsters (Clb)	LW/RW	82	11	15	26	-15	24	0	80	86	164	41	92	6.71%	19	1098	13.40	0	1	1	2	13	0	0	0	10	155	1	0	45.16%	124	0	0	0.47	1	1	0	0	0	0	1	2
15	Colin Blackwell	Columbus	C/LW/RW	20	13	12	25	2	2	0	12	67	89	29	74	14.61%	9	487	24.38	4	7	11	19	62	0	0	0	2	67	2	0	47.07%	699	0	1	1.03	1	6	0	0	0	3	0	0
16	Connor Mackey	Monsters (Clb)	D	61	7	17	24	-14	52	0	139	50	59	22	47	11.86%	90	944	15.48	3	2	5	13	50	0	0	0	0	34	1	0	0.00%	0	0	0	0.51	0	0	0	0	0	0	1	2
17	Nils Lundkvist	Monsters (Clb)	D	40	3	16	19	15	0	0	4	13	26	8	13	11.54%	26	769	19.24	1	2	3	8	74	0	0	0	0	50	0	0	0.00%	0	0	0	0.49	0	0	0	0	0	0	3	1
18	Adam Ginning	Monsters (Clb)	D	82	7	10	17	0	18	0	71	36	49	24	36	14.29%	139	1457	17.78	0	1	1	4	13	1	0	1	3	166	0	2	0.00%	0	0	0	0.23	0	0	0	0	0	0	0	1
19	Kasper Bjorkqvist	Monsters (Clb)	LW/RW	49	7	5	12	1	12	0	41	22	49	17	46	14.29%	6	658	13.44	0	0	0	0	0	0	0	0	0	6	1	2	44.44%	54	0	0	0.36	0	0	0	0	0	0	0	1
20	Griffen Molino	Monsters (Clb)	C/LW	80	1	8	9	-5	4	0	24	74	45	18	37	2.22%	7	469	5.87	0	0	0	0	1	0	0	0	0	3	0	0	54.50%	578	0	0	0.38	0	0	0	0	0	0	0	0
21	Brandon Coe	Monsters (Clb)	RW	44	2	6	8	-6	17	5	35	31	51	11	34	3.92%	5	342	7.79	0	0	0	0	2	0	0	0	0	14	0	0	45.83%	24	0	0	0.47	0	0	0	0	1	0	0	0
22	Jake Christiansen	Monsters (Clb)	D	5	0	1	1	-2	4	0	5	0	1	1	2	0.00%	5	110	22.08	0	1	1	0	9	0	0	0	0	11	0	0	0.00%	0	0	0	0.18	0	0	0	0	0	0	0	0
23	Wyatte Wylie	Monsters (Clb)	D	14	0	1	1	2	10	0	18	4	9	6	6	0.00%	13	237	16.98	0	0	0	1	23	0	0	0	0	7	0	0	0.00%	0	0	0	0.08	0	0	0	0	0	0	0	0
24	Adam Tambellini	Monsters (Clb)	C/LW	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	50	8.39	0	0	0	0	1	0	0	0	0	5	0	0	28.57%	7	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1459	331	586	917	110	785	75	2073	2047	3535	988	2474	9.36%	1027	25454	17.45	62	113	175	544	2058	4	7	11	65	1952	40	18	53.96%	8297	4	4	0.72	17	51	8	1	6	45	41	43

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	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Braden Holtby	Monsters (Clb)	82	46	27	7	0.910	3.41	4853	4	276	3081	2	7	0.778	45	82	0	4	2	5
2	Cory Schneider	Monsters (Clb)	3	0	2	0	0.938	3.43	105	0	6	97	0	0	0.000	0	0	61	0	1	0
3	Jean-Francois Berube	Monsters (Clb)	1	0	0	0	0.957	1.94	31	0	1	23	0	0	0.000	0	0	20	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			86	46	29	7	0.912	3.40	4990	4	283	3201	2	7	0.778	45	82	81	4	3	5

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	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Link
Adam Ginning	Monsters (Clb)	D	20	2000-01-13	Yes	206 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	825,000$	825,000$	825,000$
Adam Tambellini	Monsters (Clb)	C/LW	25	1994-11-01	Yes	169 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No				Lien
Benoit-Olivier Groulx	Monsters (Clb)	C	20	2000-02-05	Yes	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	822,500$	82,250$	0$	No	822,500$	822,500$	822,500$	Lien
Braden Holtby	Monsters (Clb)	G	31	1989-09-16	No	214 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	4,875,000$	487,500$	0$	No	4,875,000$	4,875,000$	4,875,000$	Lien
Brandon Coe	Monsters (Clb)	RW	18	2001-12-01	Yes	190 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	650,000$	650,000$	650,000$	Lien
Brian Lashoff	Monsters (Clb)	D	30	1990-07-15	No	213 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	775,000$	77,500$	0$	No				Lien
Chad Yetman	Monsters (Clb)	C/RW	20	2000-02-18	Yes	179 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No	560,000$	560,000$	560,000$	Lien
Cole Caufield	Monsters (Clb)	RW	19	2001-01-02	Yes	162 Lbs	5 ft7	No	No	No	3	Pro & Farm	880,833$	88,083$	0$	No	880,833$	880,833$		Lien
Connor Mackey	Monsters (Clb)	D	24	1996-09-12	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$	925,000$	Lien
Cory Schneider	Monsters (Clb)	G	34	1986-03-17	No	200 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	5,250,000$	525,000$	0$	No	5,250,000$			Lien
Dominik Bokk	Monsters (Clb)	LW/RW	20	2000-02-03	Yes	181 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	863,333$	86,333$	0$	No	863,333$	863,333$	863,333$	Lien
Griffen Molino	Monsters (Clb)	C/LW	26	1994-01-21	No	171 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	90,000$	0$	No	900,000$			Lien
Jake Christiansen	Monsters (Clb)	D	21	1999-09-12	Yes	194 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$
Jakub Skarek	Monsters (Clb)	G	20	1999-11-10	Yes	202 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	764,167$	76,417$	0$	No	764,167$	764,167$	764,167$	Lien
Jean-Francois Berube	Monsters (Clb)	G	29	1991-07-13	No	177 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	999,999$	100,000$	0$	No				Lien
Jimmy Schuldt	Monsters (Clb)	D	25	1995-05-11	No	203 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No				Lien
Johnathan Kovacevic	Monsters (Clb)	D	23	1997-07-12	No	207 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	792,500$	79,250$	0$	No	792,500$			Lien
Julien Gauthier	Monsters (Clb)	RW	22	1997-10-15	No	227 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No				Lien
Kasper Bjorkqvist	Monsters (Clb)	LW/RW	23	1997-07-10	Yes	198 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No				Lien
Keaton Middleton	Monsters (Clb)	D	22	1998-02-10	No	233 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Pro & Farm	715,000$	71,500$	0$	No				Lien
Matt Kiersted	Monsters (Clb)	D	22	1998-04-14	Yes	181 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	858,750$	85,875$	0$	No	858,750$			Lien
Melker Karlsson	Monsters (Clb)	C/RW	30	1990-07-18	No	182 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Pro & Farm	1,425,000$	142,500$	0$	No	1,425,000$			Lien
Nils Lundkvist	Monsters (Clb)	D	20	2000-07-27	Yes	174 Lbs	5 ft10	No	No	No	4	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$	925,000$	Lien
Reece Scarlett	Monsters (Clb)	D	27	1993-05-31	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No				Lien
Sergei Boikov	Monsters (Clb)	D	24	1996-01-24	Yes	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	705,000$	70,500$	0$	No				Lien
Sheldon Dries	Monsters (Clb)	C/LW	26	1994-04-23	No	180 Lbs	5 ft9	No	No	No	4	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$	700,000$	700,000$	Lien
Tim Soderlund	Monsters (Clb)	LW/RW	22	1998-01-23	No	163 Lbs	5 ft9	No	No	No	3	Pro & Farm	825,834$	82,583$	0$	No	825,834$	825,834$		Lien
Todd Burgess	Monsters (Clb)	RW	24	1996-04-03	Yes	178 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No				Lien
Tom Kuhnhackl	Monsters (Clb)	LW/RW	28	1992-01-21	No	196 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	60,000$	0$	No				Lien
Wyatte Wylie	Monsters (Clb)	D	20	1999-11-02	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Pro & Farm	820,833$	82,083$	0$	No	820,833$	820,833$	820,833$	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
30	23.83	191 Lbs	6 ft1	2.47	1,089,792$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Tom Kuhnhackl	Benoit-Olivier Groulx	Cole Caufield	40	0	1	4
2	Sheldon Dries	Melker Karlsson	Julien Gauthier	34	0	2	3
3	Dominik Bokk	Chad Yetman	Brandon Coe	20	0	3	2
4	Tim Soderlund	Griffen Molino	Kasper Bjorkqvist	6	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Johnathan Kovacevic	Brian Lashoff	40	1	2	2
2	Jimmy Schuldt	Connor Mackey	30	0	3	2
3	Adam Ginning	Keaton Middleton	20	0	2	3
4	Johnathan Kovacevic	Jimmy Schuldt	10	1	2	2

Attaque en svantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Tom Kuhnhackl	Benoit-Olivier Groulx	Cole Caufield	60	0	0	5
2	Dominik Bokk	Sheldon Dries	Julien Gauthier	40	0	0	5

Défense en svantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jimmy Schuldt	Brian Lashoff	60	0	0	5
2	Johnathan Kovacevic	Connor Mackey	40	0	1	4

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Benoit-Olivier Groulx	Melker Karlsson	60	0	5	0
2	Benoit-Olivier Groulx	Tom Kuhnhackl	40	0	5	0

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jimmy Schuldt	Brian Lashoff	60	0	5	0
2	Keaton Middleton	Johnathan Kovacevic	40	0	5	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Benoit-Olivier Groulx	60	0	5	0	Jimmy Schuldt	Brian Lashoff	60	0	5	0
2	Cole Caufield	40	0	5	0	Keaton Middleton	Johnathan Kovacevic	40	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Benoit-Olivier Groulx	Cole Caufield	60	1	2	2
2	Tom Kuhnhackl	Julien Gauthier	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jimmy Schuldt	Brian Lashoff	60	1	2	2
2	Keaton Middleton	Johnathan Kovacevic	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Tom Kuhnhackl	Benoit-Olivier Groulx	Cole Caufield	Jimmy Schuldt	Johnathan Kovacevic

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Tom Kuhnhackl	Benoit-Olivier Groulx	Melker Karlsson	Johnathan Kovacevic	Brian Lashoff

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Chad Yetman, Tim Soderlund, Brandon Coe	Dominik Bokk, Tim Soderlund	Brandon Coe

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Adam Ginning, Johnathan Kovacevic, Brian Lashoff	Adam Ginning	Jimmy Schuldt, Adam Ginning

Tirs de pénalité
Benoit-Olivier Groulx, Cole Caufield, Tom Kuhnhackl, Julien Gauthier, Sheldon Dries

Gardien
#1 : Braden Holtby, #2 : Jean-Francois Berube

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	Admirals	2	0	2	0	0	0	0	0	4	10	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0.000	4	7	11	1	0	114	97	98	19	99	1077	1119	1142	101	68	21	6	47	11	2	18.18%	3	1	66.67%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
2	Baby Hawks	2	1	0	0	1	0	0	0	12	9	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	4	1.000	12	18	30	0	0	114	97	98	19	68	1077	1119	1142	101	92	25	18	52	1	0	0.00%	9	3	66.67%	1	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
3	Bears	4	2	1	0	0	0	1	0	16	14	2	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	2	1	0	0	0	0	1	0	10	8	2	6	0.750	16	27	43	0	0	114	97	98	19	147	1077	1119	1142	101	141	36	35	108	16	5	31.25%	15	5	66.67%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
4	Bruins	3	1	2	0	0	0	0	0	7	11	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	5	4	1	2	0.333	7	12	19	0	0	114	97	98	19	99	1077	1119	1142	101	128	40	27	71	9	1	11.11%	11	1	90.91%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
5	Cabaret Lady Mary Ann	3	3	0	0	0	0	0	0	17	8	9	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	6	1.000	17	31	48	0	0	114	97	98	19	166	1077	1119	1142	101	102	28	10	74	11	2	18.18%	4	1	75.00%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
6	Caroline	4	3	0	0	0	0	0	1	23	15	8	2	2	0	0	0	0	0	0	15	8	7	2	1	0	0	0	0	0	1	8	7	1	7	0.875	23	42	65	0	0	114	97	98	19	183	1077	1119	1142	101	153	43	51	73	11	4	36.36%	16	7	56.25%	1	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
7	Chiefs	2	1	0	0	0	1	0	0	5	5	0	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	3	0.750	5	8	13	0	0	114	97	98	19	69	1077	1119	1142	101	53	15	16	48	6	1	16.67%	7	1	85.71%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
8	Chill	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	7	12	19	1	0	114	97	98	19	90	1077	1119	1142	101	75	27	12	44	8	0	0.00%	6	2	66.67%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
9	Comets	2	0	2	0	0	0	0	0	2	8	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	2	3	5	0	0	114	97	98	19	73	1077	1119	1142	101	78	27	23	45	6	1	16.67%	4	1	75.00%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
10	Cougars	3	0	3	0	0	0	0	0	8	13	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	8	16	24	2	0	114	97	98	19	86	1077	1119	1142	101	135	40	24	64	6	3	50.00%	7	1	85.71%	1	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
11	Crunch	3	3	0	0	0	0	0	0	13	6	7	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	6	1.000	13	24	37	0	0	114	97	98	19	142	1077	1119	1142	101	129	25	45	88	7	3	42.86%	14	0	100.00%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
12	Heat	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0.500	7	14	21	0	0	114	97	98	19	73	1077	1119	1142	101	79	32	12	46	5	0	0.00%	6	1	83.33%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
13	Jayhawks	2	0	0	0	1	0	0	1	9	9	0	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	3	0.750	9	14	23	0	0	114	97	98	19	80	1077	1119	1142	101	80	24	27	55	8	1	12.50%	6	2	66.67%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
14	Las Vegas	2	2	0	0	0	0	0	0	11	8	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	4	1.000	11	20	31	0	0	114	97	98	19	91	1077	1119	1142	101	101	35	51	54	7	1	14.29%	5	1	80.00%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
15	Manchots	4	0	2	0	0	0	1	1	11	14	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0	0	0	0	0	1	1	9	9	0	3	0.375	11	17	28	0	0	114	97	98	19	153	1077	1119	1142	101	173	58	58	108	7	1	14.29%	13	2	84.62%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
16	Marlies	3	1	1	0	0	0	1	0	8	6	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	0	1	0	0	0	1	0	4	5	-1	4	0.667	8	11	19	1	0	114	97	98	19	102	1077	1119	1142	101	104	36	27	73	10	2	20.00%	11	1	90.91%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
17	Minnesota	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	4	1.000	9	15	24	0	0	114	97	98	19	97	1077	1119	1142	101	74	20	17	64	5	0	0.00%	6	2	66.67%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
18	Monarchs	2	1	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0.500	9	17	26	0	0	114	97	98	19	102	1077	1119	1142	101	74	24	10	47	5	0	0.00%	5	0	100.00%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
19	Monsters	2	0	2	0	0	0	0	0	3	11	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	6	-5	0	0.000	3	6	9	0	0	114	97	98	19	63	1077	1119	1142	101	88	32	18	45	4	0	0.00%	9	3	66.67%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
20	Oceanics	2	0	0	0	0	1	1	0	9	9	0	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	3	0.750	9	15	24	0	0	114	97	98	19	76	1077	1119	1142	101	99	17	20	47	6	2	33.33%	10	1	90.00%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
21	Oil Kings	2	0	1	0	0	0	0	1	6	8	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0.250	6	11	17	0	0	114	97	98	19	64	1077	1119	1142	101	65	15	14	50	8	0	0.00%	7	0	100.00%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
22	Phantoms	4	3	1	0	0	0	0	0	17	11	6	2	2	0	0	0	0	0	0	9	3	6	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	6	0.750	17	31	48	0	0	114	97	98	19	164	1077	1119	1142	101	158	35	28	79	17	5	29.41%	14	3	78.57%	1	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
23	Rocket	3	0	2	0	0	0	1	0	10	15	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	0	1	0	0	0	1	0	8	9	-1	2	0.333	10	15	25	1	0	114	97	98	19	97	1077	1119	1142	101	130	44	32	66	6	1	16.67%	16	3	81.25%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
24	Senators	3	2	1	0	0	0	0	0	13	9	4	2	1	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	0.667	13	24	37	0	0	114	97	98	19	137	1077	1119	1142	101	101	32	22	56	11	4	36.36%	11	3	72.73%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
25	Sharks	2	1	1	0	0	0	0	0	8	6	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.500	8	13	21	0	0	114	97	98	19	67	1077	1119	1142	101	80	29	18	40	4	2	50.00%	9	1	88.89%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
26	Sound Tigers	4	1	1	0	1	0	1	0	22	18	4	2	1	0	0	0	0	1	0	12	8	4	2	0	1	0	1	0	0	0	10	10	0	6	0.750	22	39	61	0	0	114	97	98	19	173	1077	1119	1142	101	162	39	34	86	11	7	63.64%	16	5	68.75%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
27	Spiders	4	1	2	0	0	0	1	0	14	17	-3	2	1	0	0	0	0	1	0	9	7	2	2	0	2	0	0	0	0	0	5	10	-5	4	0.500	14	25	39	1	0	114	97	98	19	143	1077	1119	1142	101	157	46	28	94	11	3	27.27%	13	5	61.54%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
28	Stars	2	0	1	0	0	0	0	1	6	9	-3	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0.250	6	12	18	0	0	114	97	98	19	87	1077	1119	1142	101	81	18	10	40	4	1	25.00%	5	1	80.00%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
29	Thunder	3	3	0	0	0	0	0	0	21	6	15	2	2	0	0	0	0	0	0	14	4	10	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	6	1.000	21	38	59	0	0	114	97	98	19	198	1077	1119	1142	101	106	35	16	90	6	1	16.67%	8	1	87.50%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
30	Wolf Pack	4	2	1	0	0	0	1	0	13	13	0	2	2	0	0	0	0	0	0	8	5	3	2	0	1	0	0	0	1	0	5	8	-3	6	0.750	13	22	35	0	0	114	97	98	19	205	1077	1119	1142	101	142	43	26	82	14	2	14.29%	13	0	100.00%	0	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
	Total	82	35	29	0	3	2	8	5	320	295	25	41	21	14	0	0	2	2	2	164	139	25	41	14	15	0	3	0	6	3	156	156	0	99	0.604	320	559	879	7	0	114	97	98	19	3394	1077	1119	1142	101	3208	941	735	1936	241	55	22.82%	279	58	79.21%	4	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
	_Since Last GM Reset	82	35	29	0	3	2	8	5	320	295	25	41	21	14	0	0	2	2	2	164	139	25	41	14	15	0	3	0	6	3	156	156	0	99	0.604	320	559	879	7	0	114	97	98	19	3394	1077	1119	1142	101	3208	941	735	1936	241	55	22.82%	279	58	79.21%	4	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
	_Vs Conference	46	19	17	0	1	1	7	1	179	158	21	23	12	8	0	0	1	2	0	91	71	20	23	7	9	0	1	0	5	1	88	87	1	56	0.609	179	310	489	4	0	114	97	98	19	1955	1077	1119	1142	101	1768	518	367	1072	146	37	25.34%	158	31	80.38%	1	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540
	_Vs Division	28	7	5	0	1	0	3	0	116	102	14	14	6	0	0	0	0	2	0	61	42	19	14	1	5	0	1	0	1	0	55	60	-5	22	0.393	116	203	319	1	0	114	97	98	19	1168	1077	1119	1142	101	1086	300	260	630	87	27	31.03%	100	27	73.00%	2	1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%	1992	1375	1923	606	1081	540

			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
82	99	SOL1	320	559	879	3394	3208	941	735	1936	7	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	35	29	3	2	8	5	320	295

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	21	14	0	2	2	2	164	139

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	14	15	3	0	6	3	156	156

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	4	0	0	0	1

Tentatives en avantage numérique	Buts en avantage numérique	% en avantage numérique	Tentatives en désavantage numérique	Buts contre en désavantage numérique	% en désavantage numérique	Buts pour en désavantage numérique
241	55	22.82%	279	58	79.21%	4

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
1077	1119	1142	101	114	97	98	19

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
1799	3127	57.53%	1612	3089	52.19%	743	1400	53.07%

Temps avec la rondelle
En zone offensive	Contrôle en zone offensive	En zone défensive	Contrôle en zone défensive	En zone neutre	Contrôle en zone neutre
1992	1375	1923	606	1081	540

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
3 - 2021-10-14	16	Marlies	1	Monsters	4	W			Sommaire du match
4 - 2021-10-15	22	Monsters	5	Manchots	6	L	X	X	Sommaire du match
6 - 2021-10-17	35	Crunch	2	Monsters	4	W			Sommaire du match
10 - 2021-10-21	59	Admirals	3	Monsters	1	L			Sommaire du match
11 - 2021-10-22	69	Monsters	6	Caroline	4	W			Sommaire du match
15 - 2021-10-26	94	Stars	4	Monsters	3	L	X	X	Sommaire du match
17 - 2021-10-28	110	Monsters	6	Baby Hawks	5	W	X		Sommaire du match
18 - 2021-10-29	120	Sound Tigers	4	Monsters	5	W	X	X	Sommaire du match
20 - 2021-10-31	129	Monsters	2	Marlies	4	L			Sommaire du match
23 - 2021-11-03	148	Caroline	2	Monsters	6	W			Sommaire du match
25 - 2021-11-05	165	Monsters	4	Phantoms	3	W			Sommaire du match
29 - 2021-11-09	189	Oil Kings	3	Monsters	2	L			Sommaire du match
31 - 2021-11-11	200	Monsters	2	Chiefs	1	W			Sommaire du match
32 - 2021-11-12	212	Heat	3	Monsters	5	W			Sommaire du match
35 - 2021-11-15	227	Las Vegas	3	Monsters	5	W			Sommaire du match
37 - 2021-11-17	246	Monsters	5	Jayhawks	4	W	X		Sommaire du match
39 - 2021-11-19	260	Monsters	1	Monsters	6	L			Sommaire du match
42 - 2021-11-22	273	Monsters	5	Rocket	4	W	X	X	Sommaire du match
45 - 2021-11-25	297	Chiefs	4	Monsters	3	L	X		Sommaire du match
49 - 2021-11-29	322	Rocket	6	Monsters	2	L			Sommaire du match
51 - 2021-12-01	337	Cougars	4	Monsters	3	L			Sommaire du match
53 - 2021-12-03	352	Monsters	5	Oceanics	4	W	X	X	Sommaire du match
55 - 2021-12-05	369	Senators	3	Monsters	2	L			Sommaire du match
57 - 2021-12-07	384	Phantoms	2	Monsters	5	W			Sommaire du match
59 - 2021-12-09	400	Manchots	2	Monsters	1	L			Sommaire du match
60 - 2021-12-10	410	Monsters	5	Sound Tigers	6	L			Sommaire du match
63 - 2021-12-13	429	Jayhawks	5	Monsters	4	L	X	X	Sommaire du match
65 - 2021-12-15	444	Wolf Pack	2	Monsters	3	W			Sommaire du match
67 - 2021-12-17	458	Monsters	5	Cabaret Lady Mary Ann	2	W			Sommaire du match
69 - 2021-12-19	469	Monsters	4	Bears	3	W	X	X	Sommaire du match
72 - 2021-12-22	490	Monsters	4	Manchots	3	W	X	X	Sommaire du match
74 - 2021-12-24	501	Monsters	4	Senators	2	W			Sommaire du match
76 - 2021-12-26	521	Bears	3	Monsters	4	W			Sommaire du match
77 - 2021-12-27	529	Monsters	2	Cougars	4	L			Sommaire du match
79 - 2021-12-29	541	Monarchs	1	Monsters	5	W			Sommaire du match
81 - 2021-12-31	561	Spiders	2	Monsters	3	W	X	X	Sommaire du match
83 - 2022-01-02	573	Monsters	5	Sound Tigers	4	W	X		Sommaire du match
87 - 2022-01-06	585	Monsters	6	Bears	5	W			Sommaire du match
89 - 2022-01-08	604	Baby Hawks	4	Monsters	6	W			Sommaire du match
91 - 2022-01-10	619	Cabaret Lady Mary Ann	4	Monsters	6	W			Sommaire du match
93 - 2022-01-12	627	Monsters	2	Bruins	3	L			Sommaire du match
95 - 2022-01-14	642	Sharks	4	Monsters	3	L			Sommaire du match
97 - 2022-01-16	662	Monsters	4	Monarchs	6	L			Sommaire du match
98 - 2022-01-17	674	Monsters	3	Admirals	7	L			Sommaire du match
100 - 2022-01-19	688	Monsters	5	Sharks	2	W			Sommaire du match
102 - 2022-01-21	700	Monsters	6	Las Vegas	5	W			Sommaire du match
105 - 2022-01-24	719	Bruins	7	Monsters	2	L			Sommaire du match
107 - 2022-01-26	733	Caroline	6	Monsters	9	W			Sommaire du match
109 - 2022-01-28	751	Spiders	5	Monsters	6	W			Sommaire du match
110 - 2022-01-29	758	Monsters	4	Wolf Pack	3	W	X	X	Sommaire du match
113 - 2022-02-01	766	Oceanics	5	Monsters	4	L	X		Sommaire du match
123 - 2022-02-11	792	Monsters	3	Crunch	2	W			Sommaire du match
124 - 2022-02-12	807	Monsters	3	Rocket	5	L			Sommaire du match
126 - 2022-02-14	818	Cabaret Lady Mary Ann	2	Monsters	6	W			Sommaire du match
129 - 2022-02-17	841	Cougars	5	Monsters	3	L			Sommaire du match
130 - 2022-02-18	851	Monsters	5	Monsters	2	L			Sommaire du match
132 - 2022-02-20	863	Thunder	3	Monsters	7	W			Sommaire du match
135 - 2022-02-23	880	Monsters	6	Crunch	2	W			Sommaire du match
136 - 2022-02-24	893	Wolf Pack	3	Monsters	5	W			Sommaire du match
138 - 2022-02-26	912	Monsters	2	Spiders	5	L			Sommaire du match
140 - 2022-02-28	920	Monsters	4	Phantoms	5	L			Sommaire du match
142 - 2022-03-02	936	Phantoms	1	Monsters	4	W			Sommaire du match
144 - 2022-03-04	955	Monsters	4	Chill	2	W			Sommaire du match
146 - 2022-03-06	967	Senators	4	Monsters	7	W			Sommaire du match
147 - 2022-03-07	978	Monsters	6	Minnesota	3	W			Sommaire du match
150 - 2022-03-10	995	Minnesota	2	Monsters	3	W			Sommaire du match
152 - 2022-03-12	1013	Comets	4	Monsters	1	L			Sommaire du match
155 - 2022-03-15	1030	Monsters	2	Heat	5	L			Sommaire du match
158 - 2022-03-18	1058	Monsters	4	Oil Kings	5	L	X	X	Sommaire du match
159 - 2022-03-19	1064	Monsters	1	Comets	4	L			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
163 - 2022-03-23	1088	Manchots	3	Monsters	1	L			Sommaire du match
165 - 2022-03-25	1105	Chill	5	Monsters	3	L			Sommaire du match
167 - 2022-03-27	1118	Monsters	3	Bruins	1	W			Sommaire du match
170 - 2022-03-30	1141	Bears	3	Monsters	2	L			Sommaire du match
172 - 2022-04-01	1155	Monsters	2	Marlies	1	W	X	X	Sommaire du match
174 - 2022-04-03	1171	Monsters	3	Spiders	5	L			Sommaire du match
175 - 2022-04-04	1178	Monsters	1	Wolf Pack	5	L			Sommaire du match
178 - 2022-04-07	1199	Monsters	7	Thunder	2	W			Sommaire du match
179 - 2022-04-08	1212	Monsters	3	Stars	5	L			Sommaire du match
181 - 2022-04-10	1226	Sound Tigers	4	Monsters	7	W			Sommaire du match
184 - 2022-04-13	1249	Thunder	1	Monsters	7	W			Sommaire du match
185 - 2022-04-14	1255	Monsters	2	Caroline	3	L	X	X	Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	78,199	39,270
Assistance PCT	95.36%	95.78%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2865 - 95.50%	81,122$	3,326,015$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
3,134,039$	3,269,374$	3,269,374$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
17,483$	3,134,039$	30	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	17,483$	0$

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
	GP: 82 \| W: 46 \| L: 29 \| OTL: 7 \| P: 99 GF: 320 \| GA: 295 \| PP%: 22.82% \| PK%: 79.21% DG: Benoit Toupin \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 55