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Centre de jeu
	Monsters 17-7-0, 34pts	2	FINAL	5	Oceanics 14-7-2, 30pts

Team Stats
W1	Streak	W2
12-4-0	Home Record	7-5-0
5-3-0	Away Record	7-2-2
7-3-0	Last 10 Games	6-3-1
3.92	Buts par match	4.09
3.21	Buts contre par match	3.65
30.36%	Pourcentage en avantage numérique	26.39%
78.31%	Pourcentage en désavantage numérique	80.68%

Cougars
14-7-3, 31pts

FINAL

Monsters
17-7-0, 34pts

Team Stats
SOL2	Streak	W1
8-5-1	Home Record	12-4-0
6-2-2	Away Record	5-3-0
6-2-2	Last 10 Games	7-3-0
4.54	Buts par match	3.92
3.79	Buts contre par match	3.21
22.08%	Pourcentage en avantage numérique	30.36%
74.63%	Pourcentage en désavantage numérique	78.31%

Monsters
17-7-0, 34pts

2022-12-06

Manchots
11-13-1, 23pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W1
12-4-0	Fiche domicile	5-6-0
5-3-0	Fiche visiteur	6-7-1
7-3-0	10 derniers matchs	3-7-0
3.92	Buts par match	3.08
3.21	Buts contre par match	3.08
30.36%	Pourcentage en avantage numérique	25.00%
78.31%	Pourcentage en désavantage numérique	78.26%

Crunch
13-9-3, 29pts

2022-12-07

Monsters
17-7-0, 34pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	W1
8-6-1	Fiche domicile	12-4-0
5-3-2	Fiche visiteur	5-3-0
5-4-1	10 derniers matchs	7-3-0
3.16	Buts par match	3.92
3.32	Buts contre par match	3.92
14.49%	Pourcentage en avantage numérique	30.36%
74.39%	Pourcentage en désavantage numérique	78.31%

Heat
11-12-2, 24pts

2022-12-09

Monsters
17-7-0, 34pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W1
6-7-2	Fiche domicile	12-4-0
5-5-0	Fiche visiteur	5-3-0
6-4-0	10 derniers matchs	7-3-0
3.60	Buts par match	3.92
3.76	Buts contre par match	3.92
19.70%	Pourcentage en avantage numérique	30.36%
72.92%	Pourcentage en désavantage numérique	78.31%

Meneurs d'équipe
	Buts Brandon Pirri 18	Passes Benoit-Olivier Groulx 20

	Points Brandon Pirri 28	Plus/Moins Benoit-Olivier Groulx 12

	Victoires Mads Sogaard 17	Pourcentage d’arrêts Jakub Skarek 1

Statistiques d’équipe
Buts pour 94 3.92 GFG	Tirs pour 924 38.50 Avg	Pourcentage en avantage numérique 30.4% 17 GF	Début de zone offensive 40.7%
Buts contre 77 3.21 GAA	Tirs contre 849 35.38 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 78.3%% 18 GA	Début de la zone défensive 39.0%

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	2,855
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	26
	Équipe Mineure	19
	Limite contact	45 / 50
	Espoirs	16

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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	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	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$
11	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$
12	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$
13	Ronald Attard				X	100.00	81	45	84	71	77	70	43	69	25	50	54	78	25	45	45	0	50	63	0	22	4	883,750$
14	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$
15	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$
16	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$
17	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$
18	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$
Rayé
1	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$
2	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$
3	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$
4	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$
5	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$
6	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	64	84	67	72	56	60	55	42	49	51	64	40	49	49	0	50	57

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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	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

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FT	S1	S2	S3
1	Brandon Pirri	Monsters (Clb)	C/LW/RW	24	18	10	28	11	4	0	47	32	112	21	72	16.07%	5	422	17.61	2	5	7	11	42	0	0	0	1	38	2	2	53.57%	56	0	1.33	1	1	0	0	2	3	5
2	Benoit-Olivier Groulx	Monsters (Clb)	C	24	8	20	28	12	4	0	33	68	106	41	89	7.55%	13	446	18.62	3	4	7	17	43	0	1	1	3	57	3	1	49.58%	589	0	1.25	0	2	0	0	2	2	1
3	Nils Lundkvist	Monsters (Clb)	D	24	6	18	24	6	0	0	7	35	53	19	31	11.32%	35	493	20.56	2	1	3	28	41	0	0	0	1	61	1	0	0.00%	0	0	0.97	0	0	0	0	1	2	1
4	Luke Philp	Monsters (Clb)	C	24	7	13	20	7	12	0	22	49	75	24	47	9.33%	3	310	12.93	0	0	0	1	6	0	0	0	0	0	2	0	56.99%	365	1	1.29	0	0	0	0	1	0	1
5	Matt Kiersted	Monsters (Clb)	D	24	4	16	20	1	4	0	33	46	32	15	35	12.50%	39	564	23.53	3	5	8	10	44	0	1	1	0	66	1	0	0.00%	0	0	0.71	0	0	0	0	1	0	1
6	Ronald Attard	Monsters (Clb)	D	20	7	13	20	-2	22	0	65	37	48	17	33	14.58%	32	471	23.56	3	4	7	19	41	0	1	1	0	51	0	0	0.00%	0	0	0.85	0	0	0	0	3	1	1
7	Julien Gauthier	Monsters (Clb)	RW	24	8	10	18	-5	4	0	32	32	71	15	42	11.27%	5	465	19.39	1	4	5	12	41	2	0	2	3	37	0	1	45.71%	35	0	0.77	2	2	0	0	0	2	0
8	Cole Fonstad	Monsters (Clb)	C/LW	24	7	7	14	8	16	0	23	25	71	18	45	9.86%	1	326	13.59	0	0	0	0	0	0	0	0	1	28	1	0	56.52%	46	0	0.86	0	0	0	0	1	0	0
9	Connor Mackey	Monsters (Clb)	D	24	2	11	13	11	35	5	77	20	12	7	17	16.67%	20	402	16.79	0	0	0	0	8	0	0	0	0	19	0	0	0.00%	0	0	0.65	0	0	1	0	1	0	0
10	Sheldon Dries	Monsters (Clb)	C/LW	24	4	9	13	-8	0	0	4	71	85	21	84	4.71%	8	508	21.19	1	2	3	7	41	0	0	0	2	74	1	0	42.25%	561	0	0.51	2	3	0	0	1	0	0
11	Chad Yetman	Monsters (Clb)	C/RW	24	4	6	10	8	8	0	23	19	26	14	21	15.38%	1	313	13.07	0	1	1	0	7	0	0	0	0	6	1	2	41.30%	46	0	0.64	0	0	0	0	0	1	2
12	Kurtis MacDermid	Monsters (Clb)	D	24	3	7	10	4	52	10	89	13	32	20	18	9.38%	23	459	19.14	0	0	0	10	38	0	0	0	1	45	1	0	0.00%	0	0	0.44	0	0	0	1	0	2	2
13	Wayne Simmonds	Monsters (Clb)	LW/RW	24	4	5	9	-9	12	0	74	37	73	16	34	5.48%	1	463	19.32	1	1	2	8	42	0	0	0	3	38	0	1	53.08%	130	0	0.39	1	3	0	0	0	0	1
14	Dominik Bokk	Monsters (Clb)	LW/RW	24	1	7	8	10	7	5	37	10	28	11	28	3.57%	2	379	15.80	0	3	3	4	42	0	0	0	0	1	0	0	48.15%	27	0	0.42	0	0	0	1	0	0	0
15	Jake Christiansen	Monsters (Clb)	D	24	4	1	5	8	10	0	18	11	25	9	16	16.00%	21	411	17.16	1	0	1	1	4	0	0	0	0	31	1	0	0.00%	0	0	0.24	0	0	0	0	0	0	0
16	Tim Soderlund	Monsters (Clb)	LW/RW	22	1	3	4	2	0	0	5	10	22	8	17	4.55%	2	194	8.85	0	1	1	2	4	0	0	0	0	5	0	0	30.77%	13	0	0.41	0	0	0	0	0	0	0
17	Matt Filipe	Monsters (Clb)	C/LW	24	1	3	4	3	4	0	27	28	19	2	20	5.26%	4	194	8.11	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	218	0	0.41	0	0	0	0	0	0	0
18	Kasper Bjorkqvist	Monsters (Clb)	LW/RW	12	1	2	3	2	2	0	9	4	17	3	7	5.88%	0	93	7.79	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	33.33%	3	0	0.64	0	0	0	0	0	0	0
19	Brandon Coe	Monsters (Clb)	RW	10	1	0	1	1	0	0	5	3	12	5	4	8.33%	1	92	9.26	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	66.67%	6	0	0.22	0	0	0	0	0	0	0
20	Chase Priskie	Monsters (Clb)	D	4	0	0	0	2	4	0	5	1	5	1	0	0.00%	4	89	22.43	0	0	0	2	4	0	0	0	0	8	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				428	91	161	252	72	200	20	635	551	924	287	660	9.85%	220	7104	16.60	17	31	48	132	458	2	3	5	15	576	14	7	49.07%	2095	1	0.71	6	11	1	2	13	13	15

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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
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	PCT	GAA	MP	GA	SA	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Mads Sogaard	Monsters (Clb)	24	17	7	0.907	3.24	1428	77	828	0.818	11	24	0	2	1	1
2	Jakub Skarek	Monsters (Clb)	1	0	0	1.000	0.00%	26	0	21	0.00%	0	0	20	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			25	17	7	0.909	3.18	1455	77	849		11	24	20	2	1	1

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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.
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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	Salaire moyen restant	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$	564,474$	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$	562,763$	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$	444,737$	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$	444,737$	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$	383,158$	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$	461,842$	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$	615,789$	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$	632,895$	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$	590,702$	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$	632,895$	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$	632,895$	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$	522,851$	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$	677,984$	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$	547,368$	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$	444,737$	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$	444,737$	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$	410,526$	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$	632,895$	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$	410,526$	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$	587,566$	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$	632,895$	0$	0$	No	925,000$	925,000$		Lien
Ronald Attard	Monsters (Clb)	D	22	1999-03-20	No	207 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	883,750$	604,671$	0$	0$	No	883,750$	883,750$	883,750$	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$	478,947$	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$	565,044$	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$	513,158$	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$	561,623$	0$	0$	No	820,833$	820,833$		Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
26	23.15	193 Lbs	6 ft1	2.46	787,118$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Wayne Simmonds	Sheldon Dries	Julien Gauthier	40	0	1	4
2	Brandon Pirri	Benoit-Olivier Groulx	Dominik Bokk	30	0	1	4
3	Cole Fonstad	Luke Philp	Chad Yetman	20	0	2	3
4	Tim Soderlund	Matt Filipe	Kasper Bjorkqvist	10	0	3	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Ronald Attard	Matt Kiersted	40	0	1	4
2	Kurtis MacDermid	Nils Lundkvist	30	0	2	3
3	Connor Mackey	Jake Christiansen	20	0	2	3
4	Ronald Attard	Matt Kiersted	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Wayne Simmonds	Sheldon Dries	Julien Gauthier	60	0	5	0
2	Brandon Pirri	Benoit-Olivier Groulx	Dominik Bokk	40	0	0	5

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Ronald Attard	Matt Kiersted	60	0	1	4
2	Kurtis MacDermid	Nils Lundkvist	40	0	1	4

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

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

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Benoit-Olivier Groulx	60	1	2	2	Ronald Attard	Matt Kiersted	60	1	2	2
2	Sheldon Dries	40	1	2	2	Kurtis MacDermid	Nils Lundkvist	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	Benoit-Olivier Groulx	Julien Gauthier	40	1	2	2

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

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Wayne Simmonds	Sheldon Dries	Julien Gauthier	Ronald Attard	Matt Kiersted

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Brandon Pirri	Benoit-Olivier Groulx	Julien Gauthier	Ronald Attard	Matt Kiersted

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Chad Yetman, Luke Philp, Cole Fonstad	Chad Yetman, Luke Philp	Cole Fonstad

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Connor Mackey, Jake Christiansen, Kurtis MacDermid	Connor Mackey	Jake Christiansen, Kurtis MacDermid

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

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

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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

	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	Bruins	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	30	31	30	6	23	324	282	310	19	22	6	8	17	0	0	0.00%	4	0	100.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
2	Cabaret Lady Mary Ann	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	11	17	0	0	30	31	30	6	58	324	282	310	19	28	7	6	25	1	0	0.00%	3	2	33.33%	1	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
3	Caroline	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	1.000	5	10	15	0	0	30	31	30	6	53	324	282	310	19	44	13	10	40	0	0	0.00%	5	0	100.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
4	Chiefs	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	2	1.000	6	10	16	0	0	30	31	30	6	53	324	282	310	19	33	7	6	44	1	1	100.00%	3	0	100.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
5	Chill	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	4	1.000	8	14	22	0	0	30	31	30	6	86	324	282	310	19	63	14	21	44	7	1	14.29%	8	1	87.50%	1	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
6	Comets	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	0	30	31	30	6	39	324	282	310	19	29	7	9	26	4	2	50.00%	2	0	100.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
7	Cougars	2	1	0	0	0	0	1	0	12	9	3	2	1	0	0	0	0	1	0	12	9	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	12	19	31	0	0	30	31	30	6	67	324	282	310	19	70	20	22	63	6	3	50.00%	10	4	60.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
8	Jayhawks	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	30	31	30	6	33	324	282	310	19	31	9	12	29	3	0	0.00%	5	2	60.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
9	Las Vegas	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	7	12	0	0	30	31	30	6	41	324	282	310	19	49	8	11	20	6	2	33.33%	3	1	66.67%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
10	Manchots	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	7	11	0	0	30	31	30	6	38	324	282	310	19	23	8	8	23	0	0	0.00%	4	0	100.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
11	Monsters	2	0	1	0	0	0	1	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	0.500	5	6	11	0	0	30	31	30	6	66	324	282	310	19	65	22	12	55	7	2	28.57%	6	1	83.33%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
12	Oceanics	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	2	3	5	0	0	30	31	30	6	43	324	282	310	19	38	17	2	38	6	0	0.00%	1	0	100.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
13	Phantoms	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	9	15	24	0	0	30	31	30	6	66	324	282	310	19	76	13	8	44	0	0	0.00%	4	0	100.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
14	Rocket	2	0	2	0	0	0	0	0	7	11	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	7	11	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	7	13	20	0	0	30	31	30	6	81	324	282	310	19	66	15	10	41	7	3	42.86%	5	1	80.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
15	Sound Tigers	2	1	1	0	0	0	0	0	7	10	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	2	0.500	7	14	21	0	0	30	31	30	6	82	324	282	310	19	98	24	22	60	2	0	0.00%	11	5	54.55%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
16	Spiders	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	3	5	0	0	30	31	30	6	26	324	282	310	19	38	11	10	23	1	1	100.00%	5	1	80.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
17	Thunder	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	9	14	0	0	30	31	30	6	34	324	282	310	19	28	11	6	22	3	2	66.67%	3	0	100.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
18	Wolf Pack	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	6	10	0	0	30	31	30	6	35	324	282	310	19	48	8	17	21	2	0	0.00%	1	0	100.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
	Total	24	14	7	0	0	0	3	0	94	77	17	16	10	4	0	0	0	2	0	67	51	16	8	4	3	0	0	0	1	0	27	26	1	34	0.708	94	161	255	0	0	30	31	30	6	924	324	282	310	19	849	220	200	635	56	17	30.36%	83	18	78.31%	2	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
	_Since Last GM Reset	24	14	7	0	0	0	3	0	94	77	17	16	10	4	0	0	0	2	0	67	51	16	8	4	3	0	0	0	1	0	27	26	1	34	0.708	94	161	255	0	0	30	31	30	6	924	324	282	310	19	849	220	200	635	56	17	30.36%	83	18	78.31%	2	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
	_Vs Conference	12	9	3	0	0	0	0	0	45	35	10	7	7	0	0	0	0	0	0	32	16	16	5	2	3	0	0	0	0	0	13	19	-6	18	0.750	45	79	124	0	0	30	31	30	6	433	324	282	310	19	434	112	102	292	21	4	19.05%	41	7	82.93%	1	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162
	_Vs Division	8	4	2	0	0	0	0	0	31	24	7	4	3	0	0	0	0	0	0	20	10	10	4	1	2	0	0	0	0	0	11	14	-3	8	0.500	31	55	86	0	0	30	31	30	6	300	324	282	310	19	327	77	75	211	5	1	20.00%	30	6	80.00%	0	432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%	602	415	534	170	318	162

			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
24	34	W1	94	161	255	924	849	220	200	635	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
24	14	7	0	0	3	0	94	77

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
16	10	4	0	0	2	0	67	51

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	4	3	0	0	1	0	27	26

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	3	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
56	17	30.36%	83	18	78.31%	2

Tirs en 1e période	Tirs en 2e période	Tirs en 3e période	Tirs en 4e période	Buts en 1e période	Buts en 2e période	Buts en 3e période	Buts en 4e période
324	282	310	19	30	31	30	6

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
432	852	50.70%	393	818	48.04%	203	425	47.76%

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
602	415	534	170	318	162

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
6 - 2022-10-12	6	Monsters	5	Caroline	2	AW			Sommaire du match
8 - 2022-10-14	21	Thunder	3	Monsters	5	BW			Sommaire du match
9 - 2022-10-15	33	Monsters	6	Chiefs	3	AW			Sommaire du match
12 - 2022-10-18	50	Comets	1	Monsters	3	BW			Sommaire du match
14 - 2022-10-20	63	Chill	2	Monsters	3	BW			Sommaire du match
16 - 2022-10-22	82	Manchots	1	Monsters	4	BW			Sommaire du match
17 - 2022-10-23	89	Monsters	4	Wolf Pack	3	AW			Sommaire du match
19 - 2022-10-25	98	Jayhawks	3	Monsters	0	BL			Sommaire du match
22 - 2022-10-28	122	Bruins	1	Monsters	4	BW			Sommaire du match
24 - 2022-10-30	139	Monsters	2	Spiders	4	AL			Sommaire du match
29 - 2022-11-04	174	Monsters	3	Monsters	2	AW	X	X	Sommaire du match
30 - 2022-11-05	176	Monsters	4	Monsters	2	BL			Sommaire du match
35 - 2022-11-10	214	Phantoms	1	Monsters	4	BW			Sommaire du match
37 - 2022-11-12	231	Monsters	0	Sound Tigers	5	AL			Sommaire du match
40 - 2022-11-15	250	Phantoms	3	Monsters	5	BW			Sommaire du match
42 - 2022-11-17	263	Rocket	6	Monsters	4	BL			Sommaire du match
44 - 2022-11-19	280	Cougars	3	Monsters	5	BW			Sommaire du match
45 - 2022-11-20	289	Cabaret Lady Mary Ann	3	Monsters	6	BW			Sommaire du match
48 - 2022-11-23	307	Rocket	5	Monsters	3	BL			Sommaire du match
50 - 2022-11-25	326	Sound Tigers	5	Monsters	7	BW			Sommaire du match
51 - 2022-11-26	338	Monsters	5	Chill	2	AW			Sommaire du match
53 - 2022-11-28	349	Las Vegas	4	Monsters	5	BW	X	X	Sommaire du match
57 - 2022-12-02	378	Monsters	2	Oceanics	5	AL			Sommaire du match
59 - 2022-12-04	394	Cougars	6	Monsters	7	BW	X	X	Sommaire du match
61 - 2022-12-06	404	Monsters	-	Manchots	-
62 - 2022-12-07	412	Crunch	-	Monsters	-
64 - 2022-12-09	424	Heat	-	Monsters	-
66 - 2022-12-11	443	Monarchs	-	Monsters	-
68 - 2022-12-13	455	Monsters	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
70 - 2022-12-15	470	Monsters	-	Thunder	-
72 - 2022-12-17	484	Monsters	-	Bruins	-
74 - 2022-12-19	502	Stars	-	Monsters	-
75 - 2022-12-20	510	Monsters	-	Phantoms	-
78 - 2022-12-23	540	Monsters	-	Baby Hawks	-
82 - 2022-12-27	547	Crunch	-	Monsters	-
84 - 2022-12-29	567	Monsters	-	Sound Tigers	-
86 - 2022-12-31	584	Baby Hawks	-	Monsters	-
89 - 2023-01-03	601	Monsters	-	Senators	-
91 - 2023-01-05	617	Bears	-	Monsters	-
93 - 2023-01-07	629	Caroline	-	Monsters	-
94 - 2023-01-08	639	Monsters	-	Bears	-
96 - 2023-01-10	648	Monsters	-	Thunder	-
98 - 2023-01-12	662	Caroline	-	Monsters	-
100 - 2023-01-14	679	Monsters	-	Cougars	-
102 - 2023-01-16	701	Wolf Pack	-	Monsters	-
105 - 2023-01-19	717	Admirals	-	Monsters	-
107 - 2023-01-21	736	Sharks	-	Monsters	-
109 - 2023-01-23	754	Monsters	-	Heat	-
111 - 2023-01-25	768	Monsters	-	Oil Kings	-
113 - 2023-01-27	787	Monsters	-	Comets	-
114 - 2023-01-28	797	Monsters	-	Seattle	-
117 - 2023-01-31	804	Bears	-	Monsters	-
127 - 2023-02-10	829	Marlies	-	Monsters	-
128 - 2023-02-11	840	Monsters	-	Marlies	-
131 - 2023-02-14	857	Spiders	-	Monsters	-
133 - 2023-02-16	872	Oceanics	-	Monsters	-
135 - 2023-02-18	887	Monsters	-	Stars	-
136 - 2023-02-19	901	Monsters	-	Jayhawks	-
140 - 2023-02-23	924	Minnesota	-	Monsters	-
142 - 2023-02-25	936	Oil Kings	-	Monsters	-
143 - 2023-02-26	948	Monsters	-	Minnesota	-
145 - 2023-02-28	958	Monsters	-	Crunch	-
148 - 2023-03-03	984	Seattle	-	Monsters	-
149 - 2023-03-04	996	Monsters	-	Senators	-
152 - 2023-03-07	1013	Monsters	-	Manchots	-
156 - 2023-03-11	1045	Chiefs	-	Monsters	-
159 - 2023-03-14	1074	Monsters	-	Sharks	-
161 - 2023-03-16	1089	Monsters	-	Monarchs	-
162 - 2023-03-17	1094	Monsters	-	Admirals	-
164 - 2023-03-19	1110	Monsters	-	Las Vegas	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
166 - 2023-03-21	1121	Monsters	-	Bears	-
169 - 2023-03-24	1147	Sound Tigers	-	Monsters	-
170 - 2023-03-25	1159	Monsters	-	Rocket	-
173 - 2023-03-28	1176	Monsters	-	Wolf Pack	-
175 - 2023-03-30	1189	Monsters	-	Bruins	-
177 - 2023-04-01	1208	Cabaret Lady Mary Ann	-	Monsters	-
178 - 2023-04-02	1220	Senators	-	Monsters	-
180 - 2023-04-04	1230	Monsters	-	Marlies	-
182 - 2023-04-06	1243	Monsters	-	Spiders	-
184 - 2023-04-08	1264	Wolf Pack	-	Monsters	-
187 - 2023-04-11	1287	Monsters	-	Phantoms	-
189 - 2023-04-13	1303	Manchots	-	Monsters	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	30,294	15,384
Assistance PCT	94.67%	96.15%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
25	2855 - 95.16%	80,691$	1,291,050$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
550,062$	1,771,506$	1,771,506$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
9,324$	550,062$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
2,017,266$	130	9,324$	1,212,120$

Monsters 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

Monsters 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

Monsters 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

Monsters 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

Monsters 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

	Monsters
	GP: 24 \| W: 17 \| L: 7 \| OTL: 0 \| P: 34 GF: 94 \| GA: 77 \| PP%: 30.36% \| PK%: 78.31% DG: Benoit Toupin \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 57 Prochains matchs #404 vs Manchots