Columbus
Accueil
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance

Centre de jeu
	Monsters 6-7-0, 12pts	2	FINAL	4	Spiders 11-9-0, 22pts

Team Stats
L2	Streak	OTL1
3-3-0	Home Record	6-5-0
3-4-0	Away Record	5-4-0
5-5-0	Last 10 Games	5-3-2
2.62	Buts par match	3.10
2.62	Buts contre par match	2.80
20.93%	Pourcentage en avantage numérique	20.55%
78.57%	Pourcentage en désavantage numérique	83.05%

Spiders
11-9-0, 22pts

FINAL

Monsters
6-7-0, 12pts

Team Stats
OTL1	Streak	L2
6-5-0	Home Record	3-3-0
5-4-0	Away Record	3-4-0
5-3-2	Last 10 Games	5-5-0
3.10	Buts par match	2.62
2.80	Buts contre par match	2.62
20.55%	Pourcentage en avantage numérique	20.93%
83.05%	Pourcentage en désavantage numérique	78.57%

Meneurs d'équipe
	Buts Sheldon Dries 6	Passes Benoit-Olivier Groulx 10

	Points Benoit-Olivier Groulx 14	Plus/Moins Benoit-Olivier Groulx 5

	Victoires Mads Sogaard 6	Pourcentage d’arrêts Mads Sogaard 0.923

Statistiques d’équipe
Buts pour 34 2.62 GFG	Tirs pour 472 36.31 Avg	Pourcentage en avantage numérique 20.9% 9 GF	Début de zone offensive 42.0%
Buts contre 34 2.62 GAA	Tirs contre 428 32.92 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 78.6%% 9 GA	Début de la zone défensive 41.0%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Benoit Toupin
	Division	Nord-Est
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	3,000
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	25
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	45 / 50
	Espoirs	16

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	Wayne Simmonds		X	X		100.00	86	94	64	72	73	54	81	56	44	62	58	60	61	84	87	0	50	62	0	33	4	750,000$
2	Sheldon Dries	X	X			100.00	71	42	99	74	64	56	69	68	42	59	71	65	25	50	50	0	50	61	0	27	3	700,000$
3	Brandon Pirri	X	X	X		100.00	63	68	61	67	68	53	51	65	79	52	69	66	68	67	68	0	50	60	0	30	2	650,000$
4	Benoit-Olivier Groulx (R)	X				100.00	76	44	96	67	73	59	76	58	60	60	57	77	25	45	45	0	50	60	0	21	3	822,500$
5	Julien Gauthier			X		100.00	85	46	94	77	84	56	65	60	34	58	57	61	25	57	57	0	50	60	0	23	2	990,900$
6	Luke Philp	X				100.00	73	65	91	63	65	64	65	62	78	58	62	63	59	44	44	0	50	59	0	25	1	600,000$
7	Cole Fonstad (R)	X	X			100.00	70	60	93	70	60	50	49	57	71	52	58	60	55	44	44	0	50	55	0	21	1	900,000$
8	Dominik Bokk (R)		X	X		100.00	76	69	91	67	69	52	53	51	50	50	47	62	45	44	44	0	50	54	0	21	3	863,333$
9	Kasper Bjorkqvist		X	X		100.00	76	72	84	64	72	58	60	51	50	43	54	62	51	44	44	0	50	54	0	24	3	800,000$
10	Matt Kiersted				X	100.00	75	43	93	71	67	64	66	57	25	49	50	78	25	45	45	0	50	62	0	23	1	858,750$
11	Kurtis MacDermid				X	100.00	83	99	59	69	90	46	69	55	25	44	48	67	25	60	60	0	50	61	0	27	2	650,000$
12	Nils Lundkvist (R)				X	100.00	67	42	99	76	66	64	58	64	25	50	48	66	25	46	46	0	50	60	0	21	3	925,000$
13	Connor Mackey				X	100.00	68	72	58	71	72	67	70	55	25	54	42	59	40	44	44	0	50	58	0	25	3	925,000$
14	Chase Priskie				X	100.00	73	68	85	65	68	61	63	57	25	50	49	62	47	44	44	0	50	57	0	25	2	675,000$
15	Jake Christiansen (R)				X	100.00	76	44	99	66	72	54	62	54	25	39	54	64	25	44	44	0	50	57	0	22	2	925,000$
16	Keaton Middleton				X	100.00	81	91	59	61	91	55	58	47	25	38	40	63	38	44	44	0	50	56	0	23	1	650,000$
17	Adam Ginning (R)				X	100.00	58	58	70	61	77	58	83	38	25	33	35	66	38	50	52	0	50	56	0	21	3	825,000$
18	Wyatte Wylie (R)				X	100.00	75	70	88	63	70	59	62	48	25	39	41	61	39	44	44	0	50	55	0	21	3	820,833$
Rayé
1	Tim Soderlund		X	X		100.00	72	64	98	64	58	53	49	52	54	51	45	63	41	44	44	0	50	53	0	23	2	825,834$
2	Matt Filipe	X	X			100.00	73	72	75	60	72	56	58	51	64	47	50	60	48	44	44	0	50	53	0	23	1	600,000$
3	Brandon Coe (R)			X		100.00	75	74	88	62	74	55	57	48	49	48	43	62	43	44	44	0	50	52	0	19	3	650,000$
4	Chad Yetman (R)	X		X		100.00	72	64	92	64	64	45	44	49	61	47	46	59	44	44	44	0	50	51	0	21	3	560,000$
5	Drew Helleson (R)				X	100.00	78	73	91	69	73	38	37	45	25	36	39	61	37	44	44	0	50	53	0	20	4	925,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	74	65	84	67	71	56	61	54	43	49	51	64	40	49	49	0	50	57

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 moyen
1	Mads Sogaard (R)	100.00	54	42	53	86	58	54	52	58	56	55	30	44	44	0	50	56	0	20	2	925,000$
2	Jakub Skarek (R)	100.00	48	44	55	81	49	49	50	54	50	50	30	44	44	0	50	52	0	21	3	764,167$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	51	43	54	84	54	52	51	56	53	53	30	44	44	0	50	54

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	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	FO%	FOT	EG	HT	P/20	S1	S2	S3
1	Benoit-Olivier Groulx	Monsters (Clb)	C	13	4	10	14	5	4	15	43	54	20	47	7.41%	2	245	18.90	1	4	5	13	34	0	0	0	0	39	1	48.10%	368	0	0	1.14	1	2	0
2	Sheldon Dries	Monsters (Clb)	C/LW	13	6	4	10	-1	0	5	32	51	15	39	11.76%	7	272	20.94	4	0	4	13	36	0	0	0	1	37	1	33.74%	326	0	1	0.73	1	0	0
3	Jake Christiansen	Monsters (Clb)	D	13	5	5	10	4	14	20	8	19	12	13	26.32%	19	272	21.00	3	1	4	8	34	0	0	0	0	28	2	0.00%	0	0	0	0.73	0	0	2
4	Brandon Pirri	Monsters (Clb)	C/LW/RW	13	5	4	9	4	0	16	25	52	19	43	9.62%	5	230	17.74	0	1	1	7	35	0	0	0	2	25	2	68.63%	51	1	0	0.78	0	0	2
5	Matt Kiersted	Monsters (Clb)	D	13	2	5	7	-5	0	7	20	32	13	20	6.25%	25	292	22.51	1	0	1	20	37	0	0	0	0	35	0	0.00%	0	0	0	0.48	0	0	0
6	Cole Fonstad	Monsters (Clb)	C/LW	13	2	4	6	-3	4	12	12	28	9	13	7.14%	3	175	13.48	0	0	0	0	4	1	0	1	1	15	0	46.43%	28	0	0	0.68	0	1	0
7	Luke Philp	Monsters (Clb)	C	13	2	4	6	-4	8	3	17	30	8	23	6.67%	1	158	12.21	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0	0	61.02%	177	0	0	0.76	1	0	0
8	Connor Mackey	Monsters (Clb)	D	13	0	5	5	2	8	27	9	17	5	8	0.00%	8	251	19.36	0	2	2	10	34	0	1	1	0	15	0	0.00%	0	0	0	0.40	0	0	0
9	Dominik Bokk	Monsters (Clb)	LW/RW	13	2	3	5	4	6	14	11	24	3	13	8.33%	0	203	15.63	0	1	1	7	34	0	0	0	0	0	0	35.71%	14	0	0	0.49	0	1	0
10	Julien Gauthier	Monsters (Clb)	RW	13	1	4	5	-1	6	17	20	44	13	33	2.27%	2	252	19.46	0	1	1	6	36	0	0	0	0	18	0	23.08%	13	0	0	0.40	0	0	0
11	Nils Lundkvist	Monsters (Clb)	D	13	0	5	5	2	6	9	16	16	5	7	0.00%	12	250	19.24	0	0	0	3	3	0	0	0	0	31	0	0.00%	0	0	0	0.40	0	0	0
12	Wayne Simmonds	Monsters (Clb)	LW/RW	13	2	1	3	-1	10	61	10	27	9	19	7.41%	4	234	18.01	0	1	1	6	36	0	0	0	0	0	0	41.67%	24	0	0	0.26	0	1	0
13	Chad Yetman	Monsters (Clb)	C/RW	13	1	1	2	0	2	5	7	10	4	9	10.00%	0	116	9.00	0	0	0	0	2	0	0	0	0	3	0	50.00%	6	0	0	0.34	0	0	1
14	Tim Soderlund	Monsters (Clb)	LW/RW	13	1	1	2	0	2	5	11	14	2	14	7.14%	2	113	8.72	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	40.00%	5	0	0	0.35	0	0	0
15	Kurtis MacDermid	Monsters (Clb)	D	13	0	2	2	-3	14	43	6	11	5	9	0.00%	15	281	21.65	0	1	1	3	36	0	0	0	0	26	0	0.00%	0	0	0	0.14	0	0	0
16	Kasper Bjorkqvist	Monsters (Clb)	LW/RW	13	1	0	1	-4	4	20	7	21	6	10	4.76%	2	155	11.98	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	33.33%	6	0	0	0.13	0	0	0
17	Matt Filipe	Monsters (Clb)	C/LW	13	0	0	0	0	0	16	10	13	2	9	0.00%	1	110	8.52	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	51.56%	128	0	0	0.00%	0	0	0
18	Adam Ginning	Monsters (Clb)	D	13	0	0	0	0	0	17	4	9	0	6	0.00%	15	206	15.87	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				234	34	58	92	-1	88	312	268	472	150	335	7.20%	123	3824	16.34	9	12	21	96	370	1	1	2	4	282	6	46.60%	1146	1	1	0.48	3	5	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 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
1	Mads Sogaard	Monsters (Clb)	13	6	7	0	0.923	2.54	779	0	1	33	427	0	0	1	0.00%	0	13	0	2	2	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			13	6	7	0	0.923	2.54	779	0	1	33	427	0	0	1		0	13	0	2	2	0

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	21	2000-01-13	Yes	206 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	825,000$	825,000$		Lien
Benoit-Olivier Groulx	Monsters (Clb)	C	21	2000-02-05	Yes	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	822,500$	0$	0$	No	822,500$	822,500$		Lien
Brandon Coe	Monsters (Clb)	RW	19	2001-12-01	Yes	190 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	650,000$		Lien
Brandon Pirri (contrat à 1 volet)	Monsters (Clb)	C/LW/RW	30	1991-04-10	No	186 Lbs	6 ft0	Yes	No	Yes	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$			Lien
Chad Yetman	Monsters (Clb)	C/RW	21	2000-02-18	Yes	179 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	560,000$	0$	0$	No	560,000$	560,000$		Lien
Chase Priskie	Monsters (Clb)	D	25	1996-03-18	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	Yes	2	Pro & Farm	675,000$	0$	0$	No	675,000$			Lien
Cole Fonstad	Monsters (Clb)	C/LW	21	2000-04-24	Yes	165 Lbs	5 ft10	Yes	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No				Lien
Connor Mackey	Monsters (Clb)	D	25	1996-09-12	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	Yes	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$		Lien
Dominik Bokk	Monsters (Clb)	LW/RW	21	2000-02-03	Yes	181 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	863,333$	863,333$		Lien
Drew Helleson	Monsters (Clb)	D	20	2001-03-26	Yes	190 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	925,000$	Lien
Jake Christiansen	Monsters (Clb)	D	22	1999-09-12	Yes	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien
Jakub Skarek	Monsters (Clb)	G	21	1999-11-10	Yes	202 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	764,167$	0$	0$	No	764,167$	764,167$		Lien
Julien Gauthier	Monsters (Clb)	RW	23	1997-10-15	No	227 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	990,900$	0$	0$	No	990,900$			Lien
Kasper Bjorkqvist	Monsters (Clb)	LW/RW	24	1997-07-10	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	Yes	3	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$		Lien
Keaton Middleton	Monsters (Clb)	D	23	1998-02-10	No	240 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No				Lien
Kurtis MacDermid (contrat à 1 volet)	Monsters (Clb)	D	27	1994-03-25	No	233 Lbs	6 ft5	No	No	Yes	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$			Lien
Luke Philp	Monsters (Clb)	C	25	1995-11-06	No	181 Lbs	5 ft10	No	No	Yes	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Mads Sogaard	Monsters (Clb)	G	20	2000-12-13	Yes	201 Lbs	6 ft7	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien
Matt Filipe	Monsters (Clb)	C/LW	23	1997-12-31	No	193 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No				Lien
Matt Kiersted	Monsters (Clb)	D	23	1998-04-14	No	181 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	858,750$	0$	0$	No				Lien
Nils Lundkvist	Monsters (Clb)	D	21	2000-07-27	Yes	187 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$		Lien
Sheldon Dries (contrat à 1 volet)	Monsters (Clb)	C/LW	27	1994-04-23	No	180 Lbs	5 ft9	No	No	Yes	3	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	700,000$		Lien
Tim Soderlund	Monsters (Clb)	LW/RW	23	1998-01-23	No	163 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	825,834$	0$	0$	No	825,834$			Lien
Wayne Simmonds (contrat à 1 volet)	Monsters (Clb)	LW/RW	33	1988-08-26	No	185 Lbs	6 ft2	Yes	No	Yes	4	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$	Lien
Wyatte Wylie	Monsters (Clb)	D	21	1999-11-02	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	820,833$	0$	0$	No	820,833$	820,833$		Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
25	23.20	193 Lbs	6 ft1	2.40	783,253$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Wayne Simmonds	Sheldon Dries	Brandon Pirri	40	1	2	2
2	Cole Fonstad	Benoit-Olivier Groulx	Julien Gauthier	30	1	2	2
3	Dominik Bokk	Luke Philp	Kasper Bjorkqvist	20	1	2	2
4	Sheldon Dries	Wayne Simmonds	Brandon Pirri	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Matt Kiersted	Kurtis MacDermid	40	1	2	2
2	Nils Lundkvist	Connor Mackey	30	1	2	2
3	Jake Christiansen	Chase Priskie	20	1	2	2
4	Adam Ginning	Keaton Middleton	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Wayne Simmonds	Sheldon Dries	Brandon Pirri	60	1	2	2
2	Cole Fonstad	Benoit-Olivier Groulx	Julien Gauthier	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Matt Kiersted	Kurtis MacDermid	60	1	2	2
2	Nils Lundkvist	Connor Mackey	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Wayne Simmonds	Sheldon Dries	60	1	2	2
2	Brandon Pirri	Benoit-Olivier Groulx	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Matt Kiersted	Kurtis MacDermid	60	1	2	2
2	Nils Lundkvist	Connor Mackey	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Wayne Simmonds	60	1	2	2	Matt Kiersted	Kurtis MacDermid	60	1	2	2
2	Sheldon Dries	40	1	2	2	Nils Lundkvist	Connor Mackey	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Wayne Simmonds	Sheldon Dries	60	1	2	2
2	Brandon Pirri	Benoit-Olivier Groulx	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Matt Kiersted	Kurtis MacDermid	60	1	2	2
2	Nils Lundkvist	Connor Mackey	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Wayne Simmonds	Sheldon Dries	Brandon Pirri	Matt Kiersted	Kurtis MacDermid

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Wayne Simmonds	Sheldon Dries	Brandon Pirri	Matt Kiersted	Kurtis MacDermid

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Luke Philp, Dominik Bokk, Kasper Bjorkqvist	Luke Philp, Dominik Bokk	Kasper Bjorkqvist

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Wyatte Wylie, Jake Christiansen, Chase Priskie	Wyatte Wylie	Jake Christiansen, Chase Priskie

Tirs de pénalité
Wayne Simmonds, Sheldon Dries, Brandon Pirri, Benoit-Olivier Groulx, Julien Gauthier

Gardien
#1 : Mads Sogaard, #2 : Jakub Skarek

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	Sound Tigers	7	4	3	0	0	0	0	0	23	18	5	3	2	1	0	0	0	0	0	12	8	4	4	2	2	0	0	0	0	0	11	10	1	8	0.571	23	37	60	1	0	14	11	9	0	271	154	165	153	0	233	72	44	157	24	9	37.50%	21	4	80.95%	1	226	481	46.99%	211	470	44.89%	97	195	49.74%	311	209	295	99	172	86
2	Spiders	6	2	4	0	0	0	0	0	11	16	-5	3	1	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	3	1	2	0	0	0	0	0	6	8	-2	4	0.333	11	21	32	0	1	14	11	9	0	201	154	165	153	0	195	51	44	155	19	0	0.00%	21	5	76.19%	0	226	481	46.99%	211	470	44.89%	97	195	49.74%	311	209	295	99	172	86
	Total	13	6	7	0	0	0	0	0	34	34	0	6	3	3	0	0	0	0	0	17	16	1	7	3	4	0	0	0	0	0	17	18	-1	12	0.462	34	58	92	1	1	14	11	9	0	472	154	165	153	0	428	123	88	312	43	9	20.93%	42	9	78.57%	1	226	481	46.99%	211	470	44.89%	97	195	49.74%	311	209	295	99	172	86
	_Since Last GM Reset	13	6	7	0	0	0	0	0	34	34	0	6	3	3	0	0	0	0	0	17	16	1	7	3	4	0	0	0	0	0	17	18	-1	12	0.462	34	58	92	1	1	14	11	9	0	472	154	165	153	0	428	123	88	312	43	9	20.93%	42	9	78.57%	1	226	481	46.99%	211	470	44.89%	97	195	49.74%	311	209	295	99	172	86
	_Vs Conference	13	6	7	0	0	0	0	0	34	34	0	6	3	3	0	0	0	0	0	17	16	1	7	3	4	0	0	0	0	0	17	18	-1	12	0.462	34	58	92	1	1	14	11	9	0	472	154	165	153	0	428	123	88	312	43	9	20.93%	42	9	78.57%	1	226	481	46.99%	211	470	44.89%	97	195	49.74%	311	209	295	99	172	86
	_Vs Division	13	6	7	0	0	0	0	0	34	34	0	6	3	3	0	0	0	0	0	17	16	1	7	3	4	0	0	0	0	0	17	18	-1	12	0.462	34	58	92	1	1	14	11	9	0	472	154	165	153	0	428	123	88	312	43	9	20.93%	42	9	78.57%	1	226	481	46.99%	211	470	44.89%	97	195	49.74%	311	209	295	99	172	86

			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
13	12	L2	34	58	92	472	428	123	88	312	1	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
13	6	7	0	0	0	0	34	34

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	3	3	0	0	0	0	17	16

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	3	4	0	0	0	0	17	18

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	5	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
43	9	20.93%	42	9	78.57%	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
154	165	153	0	14	11	9	0

Mises en jeu
Gagnées en zone offensive	Total en zone offensive	% gagnées en zone offensive	Gagnées en zone défensive	Total en zone défensive	% gagnées en zone défensive	Gagnées en zone neutre	Total en zone neutre	% gagnées en zone neutre
226	481	46.99%	211	470	44.89%	97	195	49.74%

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
311	209	295	99	172	86

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	Lien
1 - 2023-04-17	4	Monsters	3	Sound Tigers	4	AL	Sommaire du match
3 - 2023-04-19	12	Monsters	2	Sound Tigers	1	AW	Sommaire du match
5 - 2023-04-21	20	Sound Tigers	6	Monsters	4	BL	Sommaire du match
7 - 2023-04-23	28	Sound Tigers	1	Monsters	3	BW	Sommaire du match
9 - 2023-04-25	36	Monsters	3	Sound Tigers	4	AL	Sommaire du match
11 - 2023-04-27	44	Sound Tigers	1	Monsters	5	BW	Sommaire du match
13 - 2023-04-29	52	Monsters	3	Sound Tigers	1	AW	Sommaire du match
15 - 2023-05-01	57	Monsters	4	Spiders	2	AW	Sommaire du match
17 - 2023-05-03	61	Monsters	0	Spiders	2	AL	Sommaire du match
19 - 2023-05-05	65	Spiders	3	Monsters	0	BL	Sommaire du match
21 - 2023-05-07	69	Spiders	0	Monsters	2	BW	Sommaire du match
23 - 2023-05-09	73	Monsters	2	Spiders	4	AL	Sommaire du match
25 - 2023-05-11	77	Spiders	5	Monsters	3	BL	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	12,000	6,000
Assistance PCT	100.00%	100.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
35	3000 - 100.00%	85,000$	510,000$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	1,683,131$	1,683,131$	0$

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

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

Monsters Leaders statistiques (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 (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: 13 \| W: 6 \| L: 7 GF: 34 \| GA: 34 \| PP%: 20.93% \| PK%: 78.57% DG: Benoit Toupin \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 57