LA Kings
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Centre de jeu
	Comets 42-31-9, 93pts	4	FINAL	3	Monarchs 21-55-6, 48pts

Team Stats
W1	Streak	OTL1
22-15-4	Home Record	8-31-2
20-16-5	Away Record	13-24-4
6-2-2	Last 10 Games	2-7-1
3.62	Buts par match	3.23
3.45	Buts contre par match	4.41
18.46%	Pourcentage en avantage numérique	11.87%
78.81%	Pourcentage en désavantage numérique	70.18%

Monarchs
21-55-6, 48pts

FINAL

Admirals
31-44-7, 69pts

Team Stats
OTL1	Streak	W2
8-31-2	Home Record	17-21-3
13-24-4	Away Record	14-23-4
2-7-1	Last 10 Games	4-6-0
3.23	Buts par match	3.20
4.41	Buts contre par match	3.89
11.87%	Pourcentage en avantage numérique	20.88%
70.18%	Pourcentage en désavantage numérique	77.49%

Meneurs d'équipe
	Buts Graeme Clarke 45	Passes Mitchell Stephens 45

	Points Graeme Clarke 75	Plus/Moins Gage Quinney 11

Statistiques d’équipe
Buts pour 265 3.23 GFG	Tirs pour 3072 37.46 Avg	Pourcentage en avantage numérique 11.9% 26 GF	Début de zone offensive 37.6%
Buts contre 362 4.41 GAA	Tirs contre 3863 47.11 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 70.2%% 82 GA	Début de la zone défensive 42.9%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Antoine Pelletier
	Division	Atlantique
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	1,896
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	20
	Équipe Mineure	19
	Limite contact	39 / 50
	Espoirs	13

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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 moyen
1	Steven Lorentz	X	X	X		100.00	75	44	95	73	78	58	82	58	45	57	62	67	25	57	58	0	50	61	0	25	2	728,333$
2	Mitchell Stephens	X				100.00	71	43	90	72	69	59	51	55	79	67	55	77	25	53	53	0	50	60	0	24	1	800,000$
3	Gage Quinney	X	X			100.00	78	72	92	62	72	53	52	62	78	56	62	67	59	51	51	0	50	59	0	26	2	715,000$
4	Liam O'Brien	X	X			100.00	99	99	34	67	80	55	60	58	45	53	57	64	25	52	52	0	50	58	0	27	1	600,000$
5	Stefan Matteau		X			100.00	70	76	57	64	76	53	52	59	50	58	54	64	51	55	55	0	50	57	0	27	1	600,000$
6	Graeme Clarke (R)	X		X		100.00	70	64	83	64	64	60	61	58	73	54	57	61	54	44	44	0	50	56	0	20	2	850,833$
7	Owen Sillinger (R)	X				100.00	73	65	91	67	65	41	37	60	75	58	57	63	54	44	44	0	50	56	0	24	4	825,000$
8	Connor Zary (R)	X				100.00	70	65	80	58	65	54	54	58	73	51	61	61	58	44	44	0	50	55	0	20	2	925,000$
9	Nick Henry (R)			X		100.00	74	69	85	66	69	47	47	49	50	47	46	60	44	44	44	0	50	52	0	22	2	783,935$
10	Giovanni Fiore		X	X		100.00	71	74	88	53	71	52	48	50	49	35	51	64	54	50	50	0	50	51	0	25	2	1,300,000$
11	Ben Johnson	X	X			100.00	32	43	43	43	59	29	29	32	43	31	31	43	37	32	30	0	50	36	0	27	1	660,000$
12	Jordan Spence (R)				X	100.00	78	43	97	80	59	79	62	74	25	59	49	73	25	46	46	0	50	65	0	20	4	820,000$
13	Derrick Pouliot				X	100.00	73	43	87	77	71	67	64	63	25	64	47	71	25	63	63	0	50	64	0	27	1	975,000$
14	Dennis Cholowski				X	100.00	65	42	93	77	73	67	62	63	25	54	47	69	25	57	57	0	50	62	0	23	2	850,000$
15	Frederic Allard				X	100.00	72	66	87	61	66	56	59	49	25	40	41	61	39	50	50	0	50	55	0	26	2	600,000$
16	Andreas Englund				X	100.00	65	71	52	70	71	50	52	47	25	38	40	55	38	44	44	0	50	53	0	25	2	900,000$
17	Brandon Scanlin (R)				X	100.00	85	80	95	61	80	37	36	44	25	33	39	65	37	44	44	0	50	53	0	22	4	925,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	72	62	79	66	70	54	53	55	48	50	50	64	40	49	49	0	50	56

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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 moyen
1	Hugo Alnefelt (R)	100.00	45	40	50	80	45	44	50	52	47	48	30	44	44	0	50	50	0	20	4	850,833$
2	Zachary Sawchenko (R)	100.00	44	41	51	69	43	43	50	51	46	47	30	44	44	0	50	48	0	23	2	560,000$
Rayé
1	Eamon McAdam	100.00	35	43	39	69	34	32	33	32	32	32	31	32	28	0	50	38	0	27	1	700,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	41	41	47	73	41	40	44	45	42	42	30	40	39	0	50	45

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

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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	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	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Graeme Clarke	Monarchs (LA )	C/RW	76	45	30	75	-30	51	5	250	235	487	120	389	9.24%	73	1531	20.15	6	4	10	97	195	0	0	0	0	0	2	0	53.76%	93	2	0.98	0	0	0	1	0	8	3	4
2	Mitchell Stephens	Monarchs (LA )	C	76	29	45	74	11	10	0	64	265	320	76	231	9.06%	43	1257	16.54	1	6	7	46	127	0	0	0	0	28	4	0	56.92%	1792	1	1.18	0	1	0	0	0	4	3	1
3	Gage Quinney	Monarchs (LA )	C/LW	76	35	35	70	11	32	0	109	138	335	91	228	10.45%	33	1252	16.48	4	3	7	51	128	0	0	0	1	27	4	1	62.00%	100	0	1.12	1	1	0	0	0	4	6	4
4	Stefan Matteau	Monarchs (LA )	LW	76	14	32	46	9	5	5	9	119	210	51	151	6.67%	25	904	11.90	0	0	0	1	4	1	0	1	3	29	2	0	40.95%	105	0	1.02	0	0	1	0	0	1	2	1
5	Liam O'Brien	Monarchs (LA )	C/LW	76	24	20	44	6	129	15	242	144	205	56	174	11.71%	13	882	11.61	1	1	2	6	10	0	0	0	0	5	3	2	42.97%	1187	0	1.00	1	1	1	1	1	4	2	1
6	Owen Sillinger	Monarchs (LA )	C	76	13	26	39	-15	33	5	97	120	144	60	112	9.03%	97	1051	13.83	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	52.92%	291	0	0.74	0	0	0	1	0	1	1	1
7	Nick Henry	Monarchs (LA )	RW	76	6	26	32	10	34	0	114	71	120	35	102	5.00%	19	1223	16.10	2	3	5	27	128	0	0	0	0	0	1	0	47.47%	99	0	0.52	0	0	0	0	0	1	0	0
8	Giovanni Fiore	Monarchs (LA )	LW/RW	76	13	18	31	7	0	0	1	37	131	34	85	9.92%	19	868	11.42	1	0	1	2	2	0	0	0	0	0	0	0	55.17%	58	0	0.71	0	0	0	0	0	0	1	1
9	Frederic Allard	Monarchs (LA )	D	76	2	22	24	9	48	0	82	57	72	21	50	2.78%	89	1241	16.33	0	0	0	13	55	0	1	1	2	64	0	0	0.00%	0	0	0.39	0	0	0	0	0	0	0	3
10	Brandon Scanlin	Monarchs (LA )	D	76	8	16	24	7	75	5	181	48	62	18	44	12.90%	100	1227	16.15	0	0	0	9	53	0	0	0	1	57	0	1	0.00%	0	0	0.39	0	0	1	0	0	0	2	1
11	Connor Zary	Monarchs (LA )	C	76	10	5	15	-4	9	5	56	35	78	25	49	12.82%	8	257	3.39	2	1	3	19	39	0	0	0	1	15	1	0	59.69%	196	0	1.16	0	0	1	0	0	0	1	2
12	Steven Lorentz	Monarchs (LA )	C/LW/RW	16	6	8	14	-12	10	0	18	43	63	26	56	9.52%	6	364	22.79	1	2	3	10	32	0	0	0	2	35	1	0	42.17%	434	0	0.77	0	0	0	0	0	0	0	1
13	Dennis Cholowski	Monarchs (LA )	D	26	3	10	13	-17	14	0	43	49	59	18	43	5.08%	71	627	24.14	2	1	3	30	61	0	0	0	0	66	0	0	0.00%	0	0	0.41	0	0	0	0	0	0	1	1
14	Andreas Englund	Monarchs (LA )	D	76	1	10	11	-14	78	10	164	20	32	10	30	3.13%	53	873	11.49	0	0	0	4	13	0	0	0	0	27	0	0	0.00%	0	0	0.25	0	0	2	0	0	0	0	1
15	Derrick Pouliot	Monarchs (LA )	D	16	2	9	11	-13	6	0	28	23	28	4	17	7.14%	20	381	23.81	1	3	4	15	31	0	0	0	1	37	0	0	0.00%	0	0	0.58	0	0	0	0	0	0	0	0
16	Joseph Blandisi	LA Kings	C/LW	7	5	6	11	-1	0	0	12	11	31	8	25	16.13%	2	144	20.62	1	1	2	5	23	0	0	0	2	11	0	1	71.43%	14	0	1.52	0	0	0	0	0	1	0	1
17	Ben Johnson	Monarchs (LA )	C/LW	1	0	0	0	-2	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	6	6.13	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				978	216	318	534	-38	534	50	1470	1415	2377	653	1786	9.09%	671	14093	14.41	22	25	47	335	910	1	1	2	13	408	18	6	51.00%	4369	3	0.76	2	3	6	3	1	24	22	23

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

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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

Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	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
Andreas Englund	Monarchs (LA )	D	25	1996-01-21	No	189 Lbs	6 ft3	No	No	Yes	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$			Lien
Ben Johnson (contrat à 1 volet)	Monarchs (LA )	C/LW	27	1994-06-07	No	188 Lbs	5 ft11	No	No	Yes	1	Pro & Farm	660,000$	0$	0$	No				Lien
Brandon Scanlin	Monarchs (LA )	D	22	1999-06-02	Yes	214 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	925,000$
Connor Zary	Monarchs (LA )	C	20	2001-09-25	Yes	179 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien
Dennis Cholowski	Monarchs (LA )	D	23	1998-02-15	No	197 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No	850,000$			Lien
Derrick Pouliot (contrat à 1 volet)	Monarchs (LA )	D	27	1994-01-16	No	196 Lbs	6 ft0	No	No	Yes	1	Pro & Farm	975,000$	75,000$	0$	No				Lien
Eamon McAdam (contrat à 1 volet)	Monarchs (LA )	G	27	1994-09-24	No	188 Lbs	6 ft2	No	No	Yes	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No				Lien
Frederic Allard (contrat à 1 volet)	Monarchs (LA )	D	26	1994-12-27	No	179 Lbs	6 ft1	No	No	Yes	2	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$			Lien
Gage Quinney (contrat à 1 volet)	Monarchs (LA )	C/LW	26	1995-07-29	No	200 Lbs	5 ft11	No	No	Yes	2	Pro & Farm	715,000$	0$	0$	No	715,000$			Lien
Giovanni Fiore	Monarchs (LA )	LW/RW	25	1996-08-13	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	Yes	2	Pro & Farm	1,200,000$	0$	0$	No	1,100,000$			Lien
Graeme Clarke	Monarchs (LA )	C/RW	20	2001-04-24	Yes	174 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	850,833$	0$	0$	No	850,833$			Lien
Hugo Alnefelt	Monarchs (LA )	G	20	2001-06-04	Yes	201 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	850,833$	0$	0$	No	850,833$	850,833$	850,833$	Lien
Jordan Spence	Monarchs (LA )	D	20	2001-02-24	Yes	163 Lbs	5 ft10	No	No	No	4	Pro & Farm	820,000$	0$	0$	No	820,000$	820,000$	820,000$	Lien
Liam O'Brien (contrat à 1 volet)	Monarchs (LA )	C/LW	27	1994-07-29	No	213 Lbs	6 ft1	No	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Mitchell Stephens	Monarchs (LA )	C	24	1997-02-05	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	Yes	1	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No				Lien
Nick Henry	Monarchs (LA )	RW	22	1999-07-04	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	783,935$	0$	0$	No	783,935$			Lien
Owen Sillinger	Monarchs (LA )	C	24	1997-09-23	Yes	183 Lbs	5 ft10	No	No	Yes	4	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	825,000$	825,000$	825,000$
Stefan Matteau (contrat à 1 volet)	Monarchs (LA )	LW	27	1994-02-23	No	208 Lbs	6 ft2	No	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Steven Lorentz	Monarchs (LA )	C/LW/RW	25	1996-04-13	No	206 Lbs	6 ft4	No	No	Yes	2	Pro & Farm	728,333$	0$	0$	No	728,333$			Lien
Zachary Sawchenko	Monarchs (LA )	G	23	1997-12-30	Yes	183 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	560,000$	0$	0$	No	560,000$			Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
20	24.00	192 Lbs	6 ft1	2.10	793,447$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Graeme Clarke	40	1	2	2
2	Gage Quinney	Mitchell Stephens	Nick Henry	30	1	2	2
3	Stefan Matteau	Liam O'Brien	Giovanni Fiore	20	1	2	2
4		Owen Sillinger		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2	Frederic Allard	Brandon Scanlin	30	1	2	2
3	Andreas Englund	Owen Sillinger	20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Graeme Clarke	60	1	2	2
2	Gage Quinney	Mitchell Stephens	Nick Henry	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Frederic Allard	Brandon Scanlin	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Mitchell Stephens	Gage Quinney	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Frederic Allard	Brandon Scanlin	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2			60	1	2	2
2		40	1	2	2	Frederic Allard	Brandon Scanlin	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Mitchell Stephens	Gage Quinney	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Frederic Allard	Brandon Scanlin	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Graeme Clarke

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Graeme Clarke

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Connor Zary, Liam O'Brien, Stefan Matteau	Connor Zary, Liam O'Brien	Stefan Matteau

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Andreas Englund, Frederic Allard, Brandon Scanlin	Andreas Englund	Frederic Allard, Brandon Scanlin

Tirs de pénalité
, , Mitchell Stephens, Gage Quinney, Liam O'Brien

Gardien
#1 : , #2 :

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Admirals	3	1	1	0	0	1	0	0	14	15	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	1	0	0	0	1	0	0	9	9	0	3	0.500	14	25	39	0	0	110	89	64	3	136	1000	1036	1025	15	141	32	22	72	12	2	16.67%	14	5	64.29%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
2	Baby Hawks	3	1	1	0	0	1	0	0	12	12	0	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	3	0.500	12	22	34	0	0	110	89	64	3	105	1000	1036	1025	15	134	41	26	65	14	3	21.43%	12	4	66.67%	1	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
3	Bears	2	0	1	0	0	0	1	0	5	11	-6	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	8	-7	2	0.500	5	7	12	0	0	110	89	64	3	60	1000	1036	1025	15	92	18	10	46	2	0	0.00%	5	2	60.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
4	Bruins	2	0	1	0	0	1	0	0	7	9	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0.250	7	12	19	0	0	110	89	64	3	79	1000	1036	1025	15	77	27	14	43	7	1	14.29%	7	2	71.43%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
5	Cabaret Lady Mary Ann	2	1	1	0	0	0	0	0	10	9	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	8	5	3	2	0.500	10	16	26	0	0	110	89	64	3	115	1000	1036	1025	15	91	10	8	43	1	0	0.00%	4	2	50.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
6	Caroline	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	6	8	14	1	0	110	89	64	3	74	1000	1036	1025	15	82	27	23	47	11	1	9.09%	8	2	75.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
7	Chiefs	3	1	2	0	0	0	0	0	13	12	1	2	0	2	0	0	0	0	0	5	9	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	2	0.333	13	23	36	0	0	110	89	64	3	102	1000	1036	1025	15	122	35	20	53	8	2	25.00%	9	3	66.67%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
8	Chill	3	1	2	0	0	0	0	0	14	15	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	2	0.333	14	24	38	0	0	110	89	64	3	119	1000	1036	1025	15	205	60	18	56	9	1	11.11%	9	1	88.89%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
9	Comets	4	1	3	0	0	0	0	0	12	15	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	2	0.250	12	22	34	0	1	110	89	64	3	154	1000	1036	1025	15	193	65	29	102	10	3	30.00%	11	1	90.91%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
10	Cougars	2	0	2	0	0	0	0	0	5	17	-12	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	9	-7	0	0.000	5	10	15	0	0	110	89	64	3	53	1000	1036	1025	15	134	37	8	38	2	0	0.00%	4	2	50.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
11	Crunch	2	0	2	0	0	0	0	0	9	13	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	0	0.000	9	16	25	0	0	110	89	64	3	80	1000	1036	1025	15	85	33	24	41	7	2	28.57%	12	4	66.67%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
12	Heat	4	1	3	0	0	0	0	0	13	18	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	10	10	0	2	0	2	0	0	0	0	0	3	8	-5	2	0.250	13	24	37	0	0	110	89	64	3	131	1000	1036	1025	15	188	57	38	92	5	0	0.00%	19	6	68.42%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
13	Jayhawks	3	1	2	0	0	0	0	0	11	12	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	6	10	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.333	11	17	28	0	0	110	89	64	3	137	1000	1036	1025	15	100	28	39	85	9	0	0.00%	11	2	81.82%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
14	Las Vegas	4	2	2	0	0	0	0	0	20	20	0	2	1	1	0	0	0	0	0	11	11	0	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	4	0.500	20	33	53	1	0	110	89	64	3	242	1000	1036	1025	15	214	62	28	96	11	1	9.09%	11	4	63.64%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
15	Manchots	2	0	2	0	0	0	0	0	6	12	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	0	0.000	6	11	17	0	0	110	89	64	3	67	1000	1036	1025	15	123	30	10	48	1	0	0.00%	5	2	60.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
16	Marlies	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	2	0.500	6	12	18	0	0	110	89	64	3	57	1000	1036	1025	15	73	23	10	41	4	1	25.00%	5	2	60.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
17	Minnesota	3	0	3	0	0	0	0	0	5	13	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	0	0.000	5	9	14	0	0	110	89	64	3	120	1000	1036	1025	15	124	37	27	79	8	0	0.00%	10	3	70.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
18	Monsters	2	0	1	0	0	1	0	0	7	9	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0.250	7	10	17	0	0	110	89	64	3	69	1000	1036	1025	15	88	26	15	40	6	0	0.00%	5	1	80.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
19	Monsters	3	0	2	0	0	1	0	0	7	13	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0	1	0	0	1	0	0	4	9	-5	1	0.167	7	13	20	0	0	110	89	64	3	79	1000	1036	1025	15	155	46	37	58	5	0	0.00%	15	7	53.33%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
20	Oceanics	3	0	2	0	0	1	0	0	11	14	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	8	10	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.167	11	18	29	0	0	110	89	64	3	89	1000	1036	1025	15	146	42	28	73	11	1	9.09%	13	6	53.85%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
21	Oil Kings	4	2	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	4	0.500	7	14	21	0	0	110	89	64	3	149	1000	1036	1025	15	170	43	28	86	11	1	9.09%	11	1	90.91%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
22	Phantoms	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	4	6	10	0	0	110	89	64	3	75	1000	1036	1025	15	105	25	12	52	8	0	0.00%	5	1	80.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
23	Rocket	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	8	14	22	0	0	110	89	64	3	75	1000	1036	1025	15	64	24	8	45	6	1	16.67%	3	2	33.33%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
24	Seattle	4	0	4	0	0	0	0	0	7	17	-10	2	0	2	0	0	0	0	0	3	10	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	0	0.000	7	11	18	0	0	110	89	64	3	130	1000	1036	1025	15	196	60	30	100	7	1	14.29%	14	3	78.57%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
25	Senators	2	1	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	0.500	3	4	7	1	0	110	89	64	3	85	1000	1036	1025	15	73	28	12	57	10	1	10.00%	6	1	83.33%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
26	Sharks	3	0	3	0	0	0	0	0	5	11	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	5	8	13	0	0	110	89	64	3	102	1000	1036	1025	15	166	60	20	68	6	0	0.00%	10	2	80.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
27	Sound Tigers	2	2	0	0	0	0	0	0	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	9	15	24	0	0	110	89	64	3	85	1000	1036	1025	15	108	29	24	61	4	0	0.00%	8	2	75.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
28	Spiders	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	0	0.000	4	7	11	0	0	110	89	64	3	78	1000	1036	1025	15	81	27	16	52	9	1	11.11%	8	3	62.50%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
29	Stars	3	0	3	0	0	0	0	0	8	17	-9	2	0	2	0	0	0	0	0	6	13	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	8	14	22	0	0	110	89	64	3	99	1000	1036	1025	15	154	45	20	79	5	0	0.00%	10	4	60.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
30	Thunder	2	1	0	0	1	0	0	0	10	7	3	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	4	1.000	10	17	27	0	0	110	89	64	3	72	1000	1036	1025	15	76	21	10	43	7	3	42.86%	4	0	100.00%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
31	Wolf Pack	2	0	2	0	0	0	0	0	7	13	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	7	13	20	0	0	110	89	64	3	54	1000	1036	1025	15	103	24	16	40	3	0	0.00%	7	2	71.43%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
	Total	82	19	55	0	1	6	1	0	265	362	-97	41	6	31	0	1	2	1	0	129	185	-56	41	13	24	0	0	4	0	0	136	177	-41	48	0.293	265	455	720	3	1	110	89	64	3	3072	1000	1036	1025	15	3863	1122	630	1901	219	26	11.87%	275	82	70.18%	1	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
	_Since Last GM Reset	82	19	55	0	1	6	1	0	265	362	-97	41	6	31	0	1	2	1	0	129	185	-56	41	13	24	0	0	4	0	0	136	177	-41	48	0.293	265	455	720	3	1	110	89	64	3	3072	1000	1036	1025	15	3863	1122	630	1901	219	26	11.87%	275	82	70.18%	1	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
	_Vs Conference	34	7	21	0	1	4	1	0	112	149	-37	17	2	12	0	1	1	1	0	55	69	-14	17	5	9	0	0	3	0	0	57	80	-23	22	0.324	112	189	301	1	0	110	89	64	3	1227	1000	1036	1025	15	1657	472	237	792	99	11	11.11%	111	32	71.17%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485
	_Vs Division	16	2	9	0	0	2	0	0	58	69	-11	8	1	5	0	0	1	0	0	28	33	-5	8	1	4	0	0	1	0	0	30	36	-6	6	0.188	58	101	159	1	0	110	89	64	3	616	1000	1036	1025	15	673	203	94	351	44	9	20.45%	45	15	66.67%	0	1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%	1708	1160	2193	608	1033	485

			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	48	OTL1	265	455	720	3072	3863	1122	630	1901	3	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	19	55	1	6	1	0	265	362

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	6	31	1	2	1	0	129	185

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	13	24	0	4	0	0	136	177

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
2	7	0	1	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
219	26	11.87%	275	82	70.18%	1

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
1000	1036	1025	15	110	89	64	3

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
1250	2752	45.42%	1298	3134	41.42%	607	1425	42.60%

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
1708	1160	2193	608	1033	485

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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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
5 - 2022-10-11	4	Las Vegas	4	Monarchs	7	BW			Sommaire du match
7 - 2022-10-13	20	Seattle	6	Monarchs	1	BL			Sommaire du match
9 - 2022-10-15	34	Monarchs	2	Minnesota	6	AL			Sommaire du match
11 - 2022-10-17	44	Monarchs	2	Cougars	9	AL			Sommaire du match
12 - 2022-10-18	52	Monarchs	4	Chill	5	AL			Sommaire du match
14 - 2022-10-20	62	Monarchs	3	Manchots	8	AL			Sommaire du match
16 - 2022-10-22	80	Monarchs	1	Bears	8	AL			Sommaire du match
19 - 2022-10-25	106	Thunder	3	Monarchs	4	BW	X		Sommaire du match
21 - 2022-10-27	120	Oceanics	5	Monarchs	4	BL			Sommaire du match
23 - 2022-10-29	130	Marlies	2	Monarchs	5	BW			Sommaire du match
25 - 2022-10-31	146	Monarchs	8	Chiefs	3	AW			Sommaire du match
26 - 2022-11-01	153	Monarchs	2	Stars	4	AL			Sommaire du match
28 - 2022-11-03	168	Monarchs	6	Baby Hawks	4	AW			Sommaire du match
30 - 2022-11-05	189	Cabaret Lady Mary Ann	4	Monarchs	2	BL			Sommaire du match
33 - 2022-11-08	206	Minnesota	2	Monarchs	0	BL			Sommaire du match
35 - 2022-11-10	220	Baby Hawks	5	Monarchs	4	BL	X		Sommaire du match
37 - 2022-11-12	237	Cougars	8	Monarchs	3	BL			Sommaire du match
39 - 2022-11-14	245	Monarchs	2	Heat	4	AL			Sommaire du match
41 - 2022-11-16	259	Monarchs	1	Oil Kings	3	AL			Sommaire du match
43 - 2022-11-18	273	Monarchs	4	Comets	0	AW			Sommaire du match
44 - 2022-11-19	286	Monarchs	2	Seattle	3	AL			Sommaire du match
47 - 2022-11-22	302	Wolf Pack	7	Monarchs	4	BL			Sommaire du match
50 - 2022-11-25	331	Monarchs	2	Sharks	4	AL			Sommaire du match
52 - 2022-11-27	345	Senators	3	Monarchs	1	BL			Sommaire du match
54 - 2022-11-29	360	Seattle	4	Monarchs	2	BL			Sommaire du match
56 - 2022-12-01	375	Jayhawks	6	Monarchs	4	BL			Sommaire du match
58 - 2022-12-03	391	Caroline	5	Monarchs	3	BL			Sommaire du match
61 - 2022-12-06	406	Monarchs	2	Senators	1	AW			Sommaire du match
63 - 2022-12-08	420	Monarchs	1	Marlies	4	AL			Sommaire du match
65 - 2022-12-10	439	Monarchs	4	Rocket	2	AW			Sommaire du match
66 - 2022-12-11	443	Monarchs	4	Monsters	5	AL	X		Sommaire du match
68 - 2022-12-13	457	Monarchs	4	Crunch	7	AL			Sommaire du match
70 - 2022-12-15	472	Monarchs	3	Bruins	4	AL			Sommaire du match
72 - 2022-12-17	496	Sharks	3	Monarchs	1	BL			Sommaire du match
75 - 2022-12-20	516	Admirals	6	Monarchs	5	BL			Sommaire du match
77 - 2022-12-22	531	Heat	4	Monarchs	3	BL			Sommaire du match
78 - 2022-12-23	543	Monarchs	5	Jayhawks	2	AW			Sommaire du match
82 - 2022-12-27	557	Las Vegas	7	Monarchs	4	BL			Sommaire du match
84 - 2022-12-29	571	Monarchs	1	Monsters	5	AL			Sommaire du match
86 - 2022-12-31	580	Phantoms	3	Monarchs	1	BL			Sommaire du match
89 - 2023-01-03	608	Stars	5	Monarchs	2	BL			Sommaire du match
91 - 2023-01-05	621	Bruins	5	Monarchs	4	BL	X		Sommaire du match
93 - 2023-01-07	634	Monarchs	5	Las Vegas	3	AW			Sommaire du match
95 - 2023-01-09	647	Oil Kings	6	Monarchs	0	BL			Sommaire du match
97 - 2023-01-11	661	Sharks	4	Monarchs	2	BL			Sommaire du match
100 - 2023-01-14	690	Spiders	2	Monarchs	0	BL			Sommaire du match
105 - 2023-01-19	729	Stars	8	Monarchs	4	BL			Sommaire du match
107 - 2023-01-21	742	Monarchs	5	Chill	4	AW			Sommaire du match
108 - 2023-01-22	747	Monarchs	2	Baby Hawks	3	AL			Sommaire du match
110 - 2023-01-24	757	Monarchs	3	Phantoms	4	AL			Sommaire du match
113 - 2023-01-27	781	Monarchs	8	Cabaret Lady Mary Ann	5	AW			Sommaire du match
114 - 2023-01-28	791	Monarchs	6	Thunder	4	AW			Sommaire du match
117 - 2023-01-31	802	Monarchs	3	Caroline	4	AL			Sommaire du match
128 - 2023-02-11	845	Manchots	4	Monarchs	3	BL			Sommaire du match
130 - 2023-02-13	854	Crunch	6	Monarchs	5	BL			Sommaire du match
134 - 2023-02-17	882	Monarchs	5	Admirals	4	AW			Sommaire du match
135 - 2023-02-18	892	Jayhawks	4	Monarchs	2	BL			Sommaire du match
138 - 2023-02-21	913	Monarchs	3	Minnesota	5	AL			Sommaire du match
140 - 2023-02-23	923	Monarchs	4	Spiders	7	AL			Sommaire du match
141 - 2023-02-24	934	Monarchs	4	Sound Tigers	3	AW			Sommaire du match
143 - 2023-02-26	950	Monarchs	3	Wolf Pack	6	AL			Sommaire du match
145 - 2023-02-28	961	Monarchs	3	Oceanics	4	AL	X		Sommaire du match
147 - 2023-03-02	982	Rocket	2	Monarchs	4	BW			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
149 - 2023-03-04	1000	Chiefs	5	Monarchs	3	BL			Sommaire du match
151 - 2023-03-06	1011	Bears	3	Monarchs	4	BW	X	X	Sommaire du match
154 - 2023-03-09	1033	Monarchs	3	Monsters	4	AL	X		Sommaire du match
156 - 2023-03-11	1052	Chill	6	Monarchs	5	BL			Sommaire du match
159 - 2023-03-14	1075	Sound Tigers	4	Monarchs	5	BW			Sommaire du match
161 - 2023-03-16	1089	Monsters	4	Monarchs	3	BL			Sommaire du match
163 - 2023-03-18	1104	Comets	5	Monarchs	3	BL			Sommaire du match
165 - 2023-03-20	1119	Heat	6	Monarchs	7	BW			Sommaire du match
170 - 2023-03-25	1153	Oceanics	5	Monarchs	4	BL			Sommaire du match
171 - 2023-03-26	1169	Chiefs	4	Monarchs	2	BL			Sommaire du match
173 - 2023-03-28	1183	Monarchs	1	Heat	4	AL			Sommaire du match
175 - 2023-03-30	1197	Monarchs	3	Oil Kings	1	AW			Sommaire du match
177 - 2023-04-01	1213	Monarchs	2	Seattle	4	AL			Sommaire du match
178 - 2023-04-02	1224	Monarchs	2	Comets	6	AL			Sommaire du match
180 - 2023-04-04	1237	Oil Kings	2	Monarchs	3	BW			Sommaire du match
182 - 2023-04-06	1255	Monarchs	4	Las Vegas	6	AL			Sommaire du match
184 - 2023-04-08	1272	Monsters	4	Monarchs	3	BL			Sommaire du match
186 - 2023-04-10	1284	Comets	4	Monarchs	3	BL			Sommaire du match
189 - 2023-04-13	1310	Monarchs	4	Admirals	5	AL	X		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	50	20
Assistance	50,316	27,430
Assistance PCT	61.36%	66.90%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	1896 - 63.21%	74,741$	3,064,400$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
1,058,190$	1,101,893$	1,111,893$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
5,852$	1,068,228$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	5,799$	0$

Monarchs Leaders statistiques (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

Monarchs 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

Monarchs 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

Monarchs Leaders statistiques (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

Monarchs 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

	Monarchs
	GP: 82 \| W: 21 \| L: 55 \| OTL: 6 \| P: 48 GF: 265 \| GA: 362 \| PP%: 11.87% \| PK%: 70.18% DG: Antoine Pelletier \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 54