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Centre de jeu
	Monsters 13-10-1, 27pts	4	FINAL	3	Bears 12-11-1, 25pts

Team Stats
W3	Séquence	L1
5-5-0	Fiche domicile	6-7-1
8-5-1	Fiche domicile	6-4-0
7-3-0	Derniers 10 matchs	5-4-1
4.38	Buts par match	4.42
3.67	Buts contre par match	4.29
24.64%	Pourcentage en avantage numérique	37.88%
76.81%	Pourcentage en désavantage numérique	70.97%

Marlies
15-7-1, 31pts

FINAL

Monsters
13-10-1, 27pts

Team Stats
L2	Séquence	W3
11-3-1	Fiche domicile	5-5-0
4-4-0	Fiche domicile	8-5-1
6-4-0	Derniers 10 matchs	7-3-0
5.35	Buts par match	4.38
4.35	Buts contre par match	3.67
32.39%	Pourcentage en avantage numérique	24.64%
68.42%	Pourcentage en désavantage numérique	76.81%

Manchots
15-6-1, 31pts

2025-11-28

Monsters
13-10-1, 27pts

Statistiques d’équipe
L2	Séquence	W3
7-4-0	Fiche domicile	5-5-0
8-2-1	Fiche visiteur	8-5-1
6-4-0	10 derniers matchs	7-3-0
4.23	Buts par match	4.38
3.27	Buts contre par match	4.38
25.35%	Pourcentage en avantage numérique	24.64%
70.37%	Pourcentage en désavantage numérique	76.81%

Monsters
13-10-1, 27pts

2025-12-01

Spiders
16-3-4, 36pts

Statistiques d’équipe
W3	Séquence	W2
5-5-0	Fiche domicile	8-0-2
8-5-1	Fiche visiteur	8-3-2
7-3-0	10 derniers matchs	7-2-1
4.38	Buts par match	5.48
3.67	Buts contre par match	5.48
24.64%	Pourcentage en avantage numérique	23.68%
76.81%	Pourcentage en désavantage numérique	66.67%

Cougars
7-13-4, 18pts

2025-12-04

Monsters
13-10-1, 27pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W3
3-9-2	Fiche domicile	5-5-0
4-4-2	Fiche visiteur	8-5-1
3-7-0	10 derniers matchs	7-3-0
3.88	Buts par match	4.38
5.42	Buts contre par match	4.38
33.33%	Pourcentage en avantage numérique	24.64%
70.59%	Pourcentage en désavantage numérique	76.81%

Meneurs d'équipe
	Buts Ivan Miroshnichenko 18	Passes Fedor Svechkov 26

	Points Ivan Miroshnichenko 43	Plus/Moins Fedor Svechkov 13

	Victoires Arturs Silovs 13	Pourcentage d’arrêts Jakub Skarek 0.906

Statistiques d’équipe
Buts pour 105 4.38 GFG	Tirs pour 566 23.58 Avg	Pourcentage en avantage numérique 24.6% 17 GF	Début de zone offensive 33.1%
Buts contre 88 3.67 GAA	Tirs contre 634 26.42 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 76.8%% 16 GA	Début de la zone défensive 36.5%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Fred Gagnon
	Division	Nord-Est
	Conférence	Est
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,862
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	25
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	46 / 50
	Espoirs	9

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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
1	Fedor Svechkov (R)	X				100.00	65	40	80	72	74	75	66	69	59	66	65	65	69	52	50	0	50	65	0	21	2	925,000$
2	Ivan Miroshnichenko (R)		X	X		100.00	69	40	77	74	78	78	63	67	40	63	62	63	67	55	50	0	50	64	0	20	2	950,000$
3	Matt Rempe (R)	X	X	X		100.00	77	70	58	64	88	71	68	65	47	59	60	63	63	55	50	0	50	63	0	22	1	820,000$
4	Benoit-Olivier Groulx (R)	X	X	X		100.00	65	44	70	67	70	70	67	64	64	62	59	62	64	59	50	0	50	62	0	24	1	700,000$
5	Jimmy Snuggerud (R)			X		100.00	56	40	69	69	72	76	59	64	40	61	61	61	64	51	50	0	50	62	0	20	3	950,000$
6	Laurent Dauphin	X	X	X		100.00	57	43	59	65	57	65	64	60	43	60	58	62	61	60	53	0	50	60	0	29	1	888,888$
7	Jared Davidson (R)	X				100.00	64	43	65	69	63	62	60	63	43	59	60	63	64	50	50	0	50	60	0	22	2	862,500$
8	William Strömgren (R)		X			100.00	58	41	73	65	64	65	63	63	43	64	56	55	61	50	50	0	50	59	0	21	2	900,833$
9	Dylan Roobroeck (R)	X				100.00	64	42	64	62	67	60	58	62	42	58	60	59	61	50	50	0	50	59	0	20	3	850,000$
10	Chase Priskie				X	100.00	56	42	70	71	61	70	69	66	40	62	62	67	66	59	50	0	50	63	0	28	2	700,000$
11	Matt Kiersted				X	100.00	64	44	66	69	63	70	67	64	40	62	54	69	62	60	50	0	50	63	0	26	2	930,000$
12	Connor Mackey				X	100.00	60	59	55	66	65	71	68	63	40	59	57	67	62	60	50	0	50	62	0	28	1	925,000$
13	Vincent Iorio (R)				X	100.00	66	42	70	66	68	63	61	63	40	59	55	68	61	50	50	0	50	62	0	21	1	845,000$
14	Frederic Brunet (R)				X	100.00	65	42	70	68	64	61	59	62	40	60	55	68	62	50	50	0	50	62	0	21	2	860,000$
15	Roman Schmidt (R)				X	100.00	64	47	58	62	67	61	60	58	40	54	55	64	58	50	50	0	50	59	0	21	3	805,833$
16	Lukas Cormier (R)				X	100.00	55	42	69	66	63	61	59	59	40	57	53	58	59	51	50	0	50	58	0	22	1	793,333$
17	Daniil Chayka (R)				X	100.00	58	41	68	63	66	60	58	55	40	51	51	57	56	50	50	0	50	57	0	21	1	847,500$
18	Guillaume Richard (R)				X	100.00	58	40	62	62	59	58	57	56	40	54	55	60	58	50	50	0	50	57	0	21	3	867,500$
Rayé
1	Cole Fonstad (R)		X			100.00	49	40	69	65	58	53	54	55	40	51	50	51	58	51	50	0	50	53	0	24	1	700,000$
2	Matteo Costantini (R)	X				100.00	52	55	54	54	55	51	51	52	54	51	51	54	53	55	55	0	50	53	0	22	2	620,000$
3	Zach Parise		X			100.00	19	20	20	20	20	18	18	19	20	18	18	20	19	20	20	0	50	22	0	40	1	2,400,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	59	44	64	64	64	63	59	59	43	57	55	60	59	52	49	0	50	58

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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
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#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Arturs Silovs (R)	100.00	74	69	70	79	73	71	70	68	72	72	67	56	52	0	50	65	0	23	1	870,000$
2	Jakub Skarek (R)	100.00	69	63	65	66	66	65	67	63	66	67	56	53	50	0	50	60	0	24	1	765,000$
Rayé
1	Mads Sogaard (R)	100.00	65	59	61	71	65	62	62	59	63	64	58	52	50	0	50	58	0	23	1	800,000$
2	Yaniv Perets (R)	100.00	67	59	58	66	63	60	59	56	62	62	56	52	50	0	50	56	0	24	2	805,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	69	63	64	71	67	65	65	62	66	66	59	53	51	0	50	60

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	GA	TA	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Ivan Miroshnichenko	Monsters (Clb)	LW/RW	24	18	25	43	12	0	0	31	32	105	28	52	17.14%	10	576	24.01	3	7	10	14	52	2	0	2	4	61	4	1	45.65%	46	27	9	2	1.49	0	1	0	0	0	6	4	1
2	Fedor Svechkov	Monsters (Clb)	C	24	12	26	38	13	17	5	33	58	78	32	56	15.38%	15	571	23.79	2	5	7	10	51	0	1	1	0	60	1	1	57.02%	684	14	15	0	1.33	1	1	0	0	1	1	3	4
3	Jimmy Snuggerud	Monsters (Clb)	RW	24	15	16	31	6	8	0	36	34	69	11	31	21.74%	5	463	19.32	2	4	6	7	44	0	0	0	0	19	1	1	55.56%	27	15	10	1	1.34	0	0	0	0	0	1	4	0
4	Matt Rempe	Monsters (Clb)	C/LW/RW	24	13	15	28	7	79	25	36	19	39	15	22	33.33%	10	492	20.50	2	3	5	4	50	0	1	1	2	21	2	0	42.50%	40	11	11	0	1.14	0	1	2	1	2	1	0	3
5	Benoit-Olivier Groulx	Monsters (Clb)	C/LW/RW	24	15	11	26	8	9	5	28	35	54	8	27	27.78%	6	476	19.84	2	2	4	5	44	1	0	1	1	36	3	0	57.66%	222	7	10	1	1.09	0	1	0	0	1	2	1	0
6	Laurent Dauphin	Monsters (Clb)	C/LW/RW	24	10	9	19	3	23	5	51	29	31	10	14	32.26%	10	443	18.50	1	1	2	2	43	0	0	0	2	11	1	0	42.11%	19	7	10	0	0.86	0	0	0	0	1	2	0	2
7	Matt Kiersted	Monsters (Clb)	D	24	0	14	14	7	14	10	13	28	19	6	9	0%	12	461	19.24	0	1	1	1	36	0	0	0	1	40	0	0	0%	0	4	12	0	0.61	0	0	1	0	1	0	0	0
8	Owen Pickering	Columbus	D	22	1	12	13	4	4	0	18	30	20	12	11	5.00%	28	529	24.07	1	3	4	4	55	0	0	0	0	58	0	0	0%	0	9	27	0	0.49	0	0	0	0	0	0	0	1
9	Dylan Roobroeck	Monsters (Clb)	C	24	2	10	12	-1	8	0	29	31	20	8	23	10.00%	7	356	14.86	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	42.55%	47	4	5	0	0.67	0	0	0	0	0	0	1	0
10	Frederic Brunet	Monsters (Clb)	D	24	4	6	10	3	2	0	13	14	13	3	6	30.77%	15	365	15.21	3	2	5	5	62	0	0	0	0	13	1	0	0%	0	2	13	0	0.55	0	0	0	0	0	0	0	0
11	Jared Davidson	Monsters (Clb)	C	24	5	5	10	1	25	5	28	27	36	8	15	13.89%	3	362	15.10	0	0	0	0	4	0	0	0	0	1	0	0	43.85%	130	10	6	0	0.55	0	0	1	0	0	0	0	1
12	William Strömgren	Monsters (Clb)	LW	24	5	5	10	-3	2	0	21	13	26	13	18	19.23%	7	352	14.70	0	0	0	0	3	0	0	0	0	2	0	1	27.27%	11	9	8	0	0.57	0	0	0	0	0	0	1	0
13	Chase Priskie	Monsters (Clb)	D	24	2	7	9	8	15	5	13	34	24	8	9	8.33%	12	476	19.86	0	0	0	1	37	0	0	0	0	37	0	0	25.00%	4	14	16	0	0.38	0	0	0	0	1	0	0	0
14	Roman Schmidt	Monsters (Clb)	D	24	1	5	6	2	54	20	18	45	18	5	3	5.56%	25	502	20.92	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	9	17	0	0.24	0	0	0	0	4	0	1	1
15	Vincent Iorio	Monsters (Clb)	D	24	2	2	4	9	6	0	11	23	9	5	3	22.22%	19	356	14.87	1	0	1	1	6	0	1	1	0	59	0	0	0%	1	1	11	0	0.22	0	0	0	0	0	0	0	0
16	Connor Mackey	Monsters (Clb)	D	11	0	0	0	-3	9	5	1	5	3	0	1	0%	2	61	5.61	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	50.00%	2	0	4	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
17	Drew Helleson	Columbus	D	1	0	0	0	1	5	5	0	1	0	0	0	0%	2	22	22.88	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0	0	0%	0	1	2	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
18	Daniil Chayka	Monsters (Clb)	D	14	0	0	0	-3	0	0	0	1	0	0	1	0%	1	29	2.14	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	0%	4	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Lukas Cormier	Monsters (Clb)	D	24	0	0	0	6	5	5	0	3	1	0	0	0%	0	145	6.05	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
20	Guillaume Richard	Monsters (Clb)	D	24	0	0	0	-1	0	0	1	3	1	0	0	0%	2	66	2.76	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				432	105	168	273	79	285	95	381	465	566	172	301	18.55%	191	7112	16.46	17	28	45	54	500	3	3	6	10	430	13	4	53.44%	1237	145	188	4	0.77	1	4	4	1	14	13	15	13

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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.
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7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
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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	GA	SA	SAR	A	PS %	PSA	ST	BG
1	Arturs Silovs	Monsters (Clb)	24	13	8	1	0.858	3.67	1325	81	570	291	2	0.500	4	24	0
2	Jakub Skarek	Monsters (Clb)	5	0	2	0	0.906	3.03	119	6	64	33	0	0	0	0	24
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			29	13	10	1	0.863	3.61	1445	87	634	324	2		4	24	24

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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	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Arturs Silovs	Monsters (Clb)	G	23	2001-03-22	LVA	Yes	203 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2025-02-24	No	No	1		False	False	Pro & Farm	870,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Benoit-Olivier Groulx	Monsters (Clb)	C/LW/RW	24	2000-02-06	CAN	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2025-09-05	False	False	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Chase Priskie	Monsters (Clb)	D	28	1996-03-19	USA	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		Yes	Yes	2	2024-09-03	False	False	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cole Fonstad	Monsters (Clb)	LW	24	2000-04-24	CAN	Yes	170 Lbs	5 ft10	No	No	N/A		No	Yes	1		False	False	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Connor Mackey	Monsters (Clb)	D	28	1996-09-12	USA	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		Yes	Yes	1	2025-08-27	False	False	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Daniil Chayka	Monsters (Clb)	D	21	2002-10-22	RUS	Yes	187 Lbs	6 ft3	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	847,500$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Dylan Roobroeck	Monsters (Clb)	C	20	2004-07-27	CAN	Yes	205 Lbs	6 ft7	No	No	Draft		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	850,000$	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Fedor Svechkov	Monsters (Clb)	C	21	2003-04-05	RUS	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	Trade	2025-07-26	No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Frederic Brunet	Monsters (Clb)	D	21	2003-08-21	CAN	Yes	176 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	860,000$	0$	0$	No	860,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	860,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Guillaume Richard	Monsters (Clb)	D	21	2003-02-10	CAN	Yes	170 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	867,500$	0$	0$	No	867,500$	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	867,500$	867,500$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ivan Miroshnichenko	Monsters (Clb)	LW/RW	20	2004-02-04	RUS	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jakub Skarek	Monsters (Clb)	G	24	1999-11-10	CZE	Yes	203 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	Yes	1	2025-08-27	False	False	Pro & Farm	765,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jared Davidson	Monsters (Clb)	C	22	2002-07-07	CAN	Yes	181 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	862,500$	0$	0$	No	862,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	862,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jimmy Snuggerud	Monsters (Clb)	RW	20	2004-06-01	USA	Yes	186 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-07-26	No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No	950,000$	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	950,000$	950,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Laurent Dauphin (contrat à 1 volet)	Monsters (Clb)	C/LW/RW	29	1995-03-27	CAN	No	181 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		Yes	Yes	1		False	False	Pro & Farm	888,888$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Lukas Cormier	Monsters (Clb)	D	22	2002-03-27	CAN	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	793,333$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Mads Sogaard	Monsters (Clb)	G	23	2000-12-13	DEN	Yes	196 Lbs	6 ft7	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-09-03	False	False	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matt Kiersted	Monsters (Clb)	D	26	1998-04-14	USA	No	181 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		Yes	Yes	2	2025-08-27	False	False	Pro & Farm	930,000$	0$	0$	No	930,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	930,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matt Rempe	Monsters (Clb)	C/LW/RW	22	2002-06-29	CAN	Yes	255 Lbs	6 ft9	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	820,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Matteo Costantini	Monsters (Clb)	C	22	2002-08-16	CAN	Yes	176 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	620,000$	0$	0$	No	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	620,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Roman Schmidt	Monsters (Clb)	D	21	2003-02-27	USA	Yes	209 Lbs	6 ft5	No	No	Prospect		No	No	3	2025-07-10	False	False	Pro & Farm	805,833$	0$	0$	No	805,833$	805,833$	-	-	-	-	-	-	-	805,833$	805,833$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Vincent Iorio	Monsters (Clb)	D	21	2002-11-14	CAN	Yes	205 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	845,000$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
William Strömgren	Monsters (Clb)	LW	21	2003-06-07	SWE	Yes	174 Lbs	6 ft3	No	No	Prospect		No	No	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	900,833$	0$	0$	No	900,833$	-	-	-	-	-	-	-	-	900,833$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Yaniv Perets	Monsters (Clb)	G	24	2000-03-04	CAN	Yes	181 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2025-02-14	No	Yes	2	2024-06-25	False	False	Pro & Farm	805,000$	0$	0$	No	805,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	805,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Zach Parise (contrat à 1 volet)	Monsters (Clb)	LW	40	1984-07-28	USA	No	195 Lbs	5 ft11	No	No	Trade	2025-09-17	Yes	Yes	1		False	False	Pro & Farm	2,400,000$	1,480,000$	1,081,244$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
25	23.52	190 Lbs	6 ft2	1.68	895,255$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Ivan Miroshnichenko	Fedor Svechkov	Matt Rempe	40	1	2	2
2	Laurent Dauphin	Benoit-Olivier Groulx	Jimmy Snuggerud	30	1	2	2
3	William Strömgren	Jared Davidson	Dylan Roobroeck	20	1	2	2
4	Fedor Svechkov	Dylan Roobroeck	Ivan Miroshnichenko	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Roman Schmidt	Connor Mackey	40	1	2	2
2	Chase Priskie	Matt Kiersted	30	1	2	2
3	Vincent Iorio	Frederic Brunet	20	1	2	2
4	Roman Schmidt	Lukas Cormier	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Ivan Miroshnichenko	Fedor Svechkov	Matt Rempe	60	1	2	2
2	Laurent Dauphin	Benoit-Olivier Groulx	Jimmy Snuggerud	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Frederic Brunet	Vincent Iorio	60	1	2	2
2	Chase Priskie	Matt Kiersted	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Fedor Svechkov	Ivan Miroshnichenko	60	1	2	2
2	Matt Rempe	Benoit-Olivier Groulx	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Vincent Iorio	Frederic Brunet	60	1	2	2
2	Chase Priskie	Matt Kiersted	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Fedor Svechkov	60	1	2	2	Frederic Brunet	Vincent Iorio	60	1	2	2
2	Ivan Miroshnichenko	40	1	2	2	Chase Priskie	Matt Kiersted	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Fedor Svechkov	Ivan Miroshnichenko	60	1	2	2
2	Matt Rempe	Benoit-Olivier Groulx	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Vincent Iorio	Frederic Brunet	60	1	2	2
2	Chase Priskie	Matt Kiersted	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Ivan Miroshnichenko	Fedor Svechkov	Matt Rempe	Chase Priskie	Matt Kiersted

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Ivan Miroshnichenko	Fedor Svechkov	Matt Rempe	Chase Priskie	Matt Kiersted

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Jared Davidson, William Strömgren, Jimmy Snuggerud	Jared Davidson, William Strömgren	Jimmy Snuggerud

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Guillaume Richard, Vincent Iorio, Frederic Brunet	Guillaume Richard	Vincent Iorio, Frederic Brunet

Tirs de pénalité
Fedor Svechkov, Ivan Miroshnichenko, Matt Rempe, Benoit-Olivier Groulx, Jimmy Snuggerud

Gardien
#1 : Arturs Silovs, #2 : Jakub Skarek

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Fedor Svechkov, Ivan Miroshnichenko, Matt Rempe, Benoit-Olivier Groulx, Jimmy Snuggerud, Jared Davidson, William Strömgren, Laurent Dauphin, Dylan Roobroeck,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Vincent Iorio, Chase Priskie, Matt Kiersted, Roman Schmidt, Guillaume Richard

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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	Bears	2	0	1	0	1	0	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	0.500	5	6	11	0	0	17	43	43	3	38	119	226	218	7	42	13	6	27	6	1	16.67%	3	1	66.67%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
2	Chiefs	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	17	43	43	3	23	119	226	218	7	30	6	8	22	4	1	25.00%	4	1	75.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
3	Comets	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	1	2	3	0	0	17	43	43	3	19	119	226	218	7	28	7	4	17	3	0	0.00%	2	0	100.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
4	Cougars	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	9	14	0	0	17	43	43	3	27	119	226	218	7	24	7	6	20	2	1	50.00%	3	1	66.67%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
5	Crunch	1	1	0	0	0	0	0	0	9	5	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	9	5	4	2	1.000	9	13	22	0	0	17	43	43	3	13	119	226	218	7	34	9	11	9	4	1	25.00%	3	0	100.00%	1	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
6	Firebirds	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	6	10	0	0	17	43	43	3	29	119	226	218	7	24	8	8	15	4	1	25.00%	4	1	75.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
7	Heat	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	1.000	6	10	16	0	0	17	43	43	3	16	119	226	218	7	46	10	13	8	0	0	0%	4	1	75.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
8	Jayhawks	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	2	1.000	7	11	18	0	0	17	43	43	3	24	119	226	218	7	24	11	26	14	2	1	50.00%	2	0	100.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
9	Manchots	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	2	3	0	0	17	43	43	3	18	119	226	218	7	27	11	10	20	2	1	50.00%	5	0	100.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
10	Marlies	3	1	2	0	0	0	0	0	16	15	1	2	1	1	0	0	0	0	0	12	10	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.333	16	29	45	0	0	17	43	43	3	94	119	226	218	7	78	21	45	55	11	5	45.45%	15	5	66.67%	1	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
11	Minnesota	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	7	12	0	0	17	43	43	3	25	119	226	218	7	23	6	2	16	3	2	66.67%	1	0	100.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
12	Monsters	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	5	8	0	0	17	43	43	3	32	119	226	218	7	26	5	4	19	4	0	0.00%	2	1	50.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
13	Oceanics	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	3	6	9	0	0	17	43	43	3	31	119	226	218	7	38	10	14	14	4	0	0.00%	2	0	100.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
14	Oil Kings	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	12	20	0	0	17	43	43	3	50	119	226	218	7	45	20	16	33	3	1	33.33%	3	1	66.67%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
15	Rocket	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	8	10	18	0	0	17	43	43	3	27	119	226	218	7	19	6	19	14	6	1	16.67%	2	0	100.00%	1	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
16	Sound Tigers	1	0	0	0	0	0	0	1	5	6	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	5	6	-1	1	0.500	5	10	15	0	0	17	43	43	3	20	119	226	218	7	25	6	23	19	1	0	0.00%	4	1	75.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
17	Spiders	1	1	0	0	0	0	0	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	9	5	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	9	14	23	0	0	17	43	43	3	29	119	226	218	7	34	12	56	21	4	0	0.00%	3	0	100.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
18	Stars	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	3	4	7	0	0	17	43	43	3	24	119	226	218	7	24	5	4	11	0	0	0%	2	2	0.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
19	Thunder	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	6	10	0	0	17	43	43	3	14	119	226	218	7	18	8	2	15	4	1	25.00%	1	0	100.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
20	Wolf Pack	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	17	43	43	3	13	119	226	218	7	25	10	8	12	2	0	0.00%	4	1	75.00%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
	Total	24	11	10	0	2	0	0	1	105	88	17	10	5	5	0	0	0	0	0	44	37	7	14	6	5	0	2	0	0	1	61	51	10	27	0.563	105	168	273	0	0	17	43	43	3	566	119	226	218	7	634	191	285	381	69	17	24.64%	69	16	76.81%	3	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
	_Since Last GM Reset	24	11	10	0	2	0	0	1	105	88	17	10	5	5	0	0	0	0	0	44	37	7	14	6	5	0	2	0	0	1	61	51	10	27	0.563	105	168	273	0	0	17	43	43	3	566	119	226	218	7	634	191	285	381	69	17	24.64%	69	16	76.81%	3	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
	_Vs Conference	11	3	6	0	1	0	0	1	44	47	-3	6	3	3	0	0	0	0	0	27	24	3	5	0	3	0	1	0	0	1	17	23	-6	9	0.409	44	75	119	0	0	17	43	43	3	257	119	226	218	7	287	91	164	183	34	8	23.53%	37	8	78.38%	1	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263
	_Vs Division	6	1	1	0	0	0	0	1	21	24	-3	3	1	1	0	0	0	0	0	11	12	-1	3	0	0	0	0	0	0	1	10	12	-2	3	0.250	21	34	55	0	0	17	43	43	3	118	119	226	218	7	153	52	103	99	15	2	13.33%	19	3	84.21%	0	218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%	439	195	498	233	509	263

			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	27	W3	105	168	273	566	634	191	285	381	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
24	11	10	2	0	0	1	105	88

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
10	5	5	0	0	0	0	44	37

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
14	6	5	2	0	0	1	61	51

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
69	17	24.64%	69	16	76.81%	3

Tirs en 1e période	Tirs en 2e période	Tirs en 3e période	Tirs en 4e période	Buts en 1e période	Buts en 2e période	Buts en 3e période	Buts en 4e période
119	226	218	7	17	43	43	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
218	410	53.17%	251	452	55.53%	192	375	51.20%

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
439	195	498	233	509	263

Derniers matchs joués Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
3 - 2025-10-09	16	Monsters	7	Jayhawks	2	W			Sommaire du match
5 - 2025-10-11	33	Monsters	5	Minnesota	2	W			Sommaire du match
7 - 2025-10-13	45	Spiders	5	Monsters	9	W			Sommaire du match
10 - 2025-10-16	67	Monsters	5	Monsters	3	L			Sommaire du match
12 - 2025-10-18	82	Thunder	2	Monsters	4	W			Sommaire du match
15 - 2025-10-21	106	Monsters	3	Stars	5	L			Sommaire du match
18 - 2025-10-24	125	Bears	3	Monsters	1	L			Sommaire du match
19 - 2025-10-25	134	Monsters	1	Manchots	3	L			Sommaire du match
22 - 2025-10-28	152	Monsters	9	Crunch	5	W			Sommaire du match
23 - 2025-10-29	166	Marlies	8	Monsters	6	L			Sommaire du match
26 - 2025-11-01	189	Chiefs	5	Monsters	2	L			Sommaire du match
27 - 2025-11-02	195	Monsters	5	Sound Tigers	6	L	X	X	Sommaire du match
30 - 2025-11-05	215	Monsters	6	Heat	4	W			Sommaire du match
33 - 2025-11-08	241	Monsters	1	Comets	2	L			Sommaire du match
35 - 2025-11-10	254	Monsters	4	Oil Kings	2	W			Sommaire du match
36 - 2025-11-11	264	Monsters	4	Firebirds	3	W	X		Sommaire du match
38 - 2025-11-13	274	Oil Kings	2	Monsters	4	W			Sommaire du match
40 - 2025-11-15	290	Wolf Pack	4	Monsters	1	L			Sommaire du match
42 - 2025-11-17	305	Rocket	1	Monsters	8	W			Sommaire du match
43 - 2025-11-18	311	Monsters	3	Oceanics	6	L			Sommaire du match
45 - 2025-11-20	319	Monsters	4	Marlies	5	L			Sommaire du match
47 - 2025-11-22	335	Monsters	5	Cougars	3	W			Sommaire du match
49 - 2025-11-24	356	Monsters	4	Bears	3	W	X		Sommaire du match
51 - 2025-11-26	369	Marlies	2	Monsters	6	W			Sommaire du match
53 - 2025-11-28	388	Manchots	-	Monsters	-
56 - 2025-12-01	406	Monsters	-	Spiders	-
59 - 2025-12-04	432	Cougars	-	Monsters	-
61 - 2025-12-06	442	Monsters	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
62 - 2025-12-07	459	Monsters	-	Bears	-
64 - 2025-12-09	471	Monsters	-	Caroline	-
66 - 2025-12-11	486	Senators	-	Monsters	-
68 - 2025-12-13	502	Las Vegas	-	Monsters	-
71 - 2025-12-16	525	Admirals	-	Monsters	-
73 - 2025-12-18	540	Minnesota	-	Monsters	-
75 - 2025-12-20	560	Monsters	-	Admirals	-
77 - 2025-12-22	574	Monsters	-	Monarchs	-
83 - 2025-12-28	603	Sound Tigers	-	Monsters	-
84 - 2025-12-29	606	Monsters	-	Senators	-
86 - 2025-12-31	627	Spiders	-	Monsters	-
89 - 2026-01-03	646	Crunch	-	Monsters	-
90 - 2026-01-04	658	Manchots	-	Monsters	-
92 - 2026-01-06	675	Monsters	-	Sags	-
94 - 2026-01-08	692	Monsters	-	Las Vegas	-
96 - 2026-01-10	699	Monsters	-	Monsters	-
97 - 2026-01-11	714	Monsters	-	Roadrunners	-
99 - 2026-01-13	728	Heat	-	Monsters	-
101 - 2026-01-15	743	Comets	-	Monsters	-
103 - 2026-01-17	760	Monsters	-	Manchots	-
106 - 2026-01-20	782	Senators	-	Monsters	-
108 - 2026-01-22	797	Stars	-	Monsters	-
110 - 2026-01-24	814	Thunder	-	Monsters	-
112 - 2026-01-26	828	Monarchs	-	Monsters	-
114 - 2026-01-28	840	Phantoms	-	Monsters	-
116 - 2026-01-30	858	Monsters	-	Baby Hawks	-
117 - 2026-01-31	868	Monsters	-	Chiefs	-
120 - 2026-02-03	887	Monsters	-	Spiders	-
121 - 2026-02-04	894	Baby Hawks	-	Monsters	-
143 - 2026-02-26	918	Monsters	-	Bruins	-
145 - 2026-02-28	937	Sound Tigers	-	Monsters	-
147 - 2026-03-02	953	Monsters	-	Wolf Pack	-
148 - 2026-03-03	963	Jayhawks	-	Monsters	-
150 - 2026-03-05	978	Cabaret Lady Mary Ann	-	Monsters	-
152 - 2026-03-07	995	Roadrunners	-	Monsters	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
155 - 2026-03-10	1015	Monsters	-	Thunder	-
157 - 2026-03-12	1031	Monsters	-	Cabaret Lady Mary Ann	-
159 - 2026-03-14	1052	Monsters	-	Phantoms	-
162 - 2026-03-17	1070	Caroline	-	Monsters	-
164 - 2026-03-19	1086	Wolf Pack	-	Monsters	-
166 - 2026-03-21	1104	Firebirds	-	Monsters	-
167 - 2026-03-22	1114	Monsters	-	Sound Tigers	-
169 - 2026-03-24	1125	Monsters	-	Phantoms	-
171 - 2026-03-26	1137	Monsters	-	Rocket	-
173 - 2026-03-28	1158	Sags	-	Monsters	-
174 - 2026-03-29	1170	Bruins	-	Monsters	-
176 - 2026-03-31	1185	Caroline	-	Monsters	-
178 - 2026-04-02	1197	Monsters	-	Caroline	-
180 - 2026-04-04	1215	Oceanics	-	Monsters	-
183 - 2026-04-07	1235	Monsters	-	Cougars	-
185 - 2026-04-09	1247	Monsters	-	Crunch	-
187 - 2026-04-11	1271	Monsters	-	Rocket	-
188 - 2026-04-12	1278	Bruins	-	Monsters	-
190 - 2026-04-14	1295	Bears	-	Monsters	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	19,307	9,315
Assistance PCT	96.54%	93.15%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
-6	2862 - 95.41%	97,856$	978,564$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
537,422$	1,909,249$	1,909,249$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
9,892$	537,422$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
3,033,548$	141	9,892$	1,394,772$

Monsters Leaders statistiques des joueurs (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 des joueurs (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: 13 \| L: 10 \| OTL: 1 \| P: 27 GF: 105 \| GA: 88 \| PP%: 24.64% \| PK%: 76.81% DG: Fred Gagnon \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 59 Prochains matchs #388 vs Manchots