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

Centre de jeu
	Monsters 40-34-6, 86pts	2	FINAL	7	Condors 44-26-10, 98pts

Team Stats
W1	Streak	L1
19-18-3	Home Record	21-13-6
21-16-3	Away Record	23-13-4
6-4-0	Last 10 Games	8-1-1
4.45	Buts par match	4.00
4.25	Buts contre par match	3.83
23.03%	Pourcentage en avantage numérique	18.85%
77.63%	Pourcentage en désavantage numérique	82.56%

Admirals
34-42-4, 72pts

FINAL

Monsters
40-34-6, 86pts

Team Stats
L3	Streak	W1
17-19-4	Home Record	19-18-3
17-23-0	Away Record	21-16-3
3-6-1	Last 10 Games	6-4-0
3.83	Buts par match	4.45
4.45	Buts contre par match	4.25
24.11%	Pourcentage en avantage numérique	23.03%
75.09%	Pourcentage en désavantage numérique	77.63%

Meneurs d'équipe
	Buts Zac Dalpe 65	Passes Zac Dalpe 88

	Points Zac Dalpe 153	Plus/Moins Jakub Vrana 12

	Victoires Connor Hellebyuk 24	Pourcentage d’arrêts Connor Hellebyuk 0.876

Statistiques d’équipe
Buts pour 356 4.45 GFG	Tirs pour 2749 34.36 Avg	Pourcentage en avantage numérique 23.0% 73 GF	Début de zone offensive 36.2%
Buts contre 340 4.25 GAA	Tirs contre 2716 33.95 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 77.6%% 66 GA	Début de la zone défensive 35.7%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Francois Juteau
	Entraîneur	Guy Carbonneau
	Division	John-Ahearne
	Conférence	Robert-Lebel
	Capitaine	Zac Dalpe
	Assistant #1
	Assistant #2	Jared Knight
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,784
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	31
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	52 / 250
	Espoirs	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	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	Zac Dalpe (C)	X				100.00	71	35	77	72	69	78	78	77	73	75	65	66	79	69	62	30	62	71	0	28	1	950,000$
2	Justin Bailey (R)		X			100.00	73	34	85	63	79	74	71	73	77	71	85	58	66	54	44	52	48	70	0	22	2	990,000$
3	Austin Watson			X		100.00	75	28	79	67	68	70	74	70	70	67	71	63	68	55	50	34	52	67	0	25	1	550,000$
4	Jakub Vrana (R)		X			100.00	65	38	73	71	65	73	72	70	73	65	72	69	74	46	45	52	28	67	0	21	2	650,000$
5	Jared Knight (A)	X				100.00	69	21	72	66	73	72	76	68	72	72	70	66	65	53	50	34	62	67	0	25	1	700,000$
6	Joakim Nordstrom		X			100.00	79	45	66	68	68	66	76	71	63	69	69	60	58	51	50	36	59	66	0	25	1	600,000$
7	Ryan Fitzgerald (R)	X				100.00	67	43	76	66	70	69	68	74	75	63	67	63	66	48	50	45	62	66	0	23	4	750,000$
8	Marc Michaelis (R)		X			100.00	71	39	72	68	62	71	57	67	67	71	68	67	61	48	48	56	44	66	0	22	1	500,000$
9	Trevor Moore (R)		X			100.00	70	50	79	70	59	72	68	64	76	66	70	57	73	48	48	59	27	66	0	22	1	500,000$
10	Gerald Mayhew (R)			X		100.00	56	42	72	57	62	69	80	76	69	60	79	51	77	55	52	44	63	65	0	25	1	650,000$
11	Richard Nejezchleb (R)			X		100.00	57	46	73	65	67	69	64	63	68	66	74	58	60	47	48	37	48	64	0	23	2	650,000$
12	Vladimir Tkachev (R)		X			100.00	54	44	80	71	57	68	59	61	60	61	73	63	70	49	49	47	25	64	0	22	2	500,000$
13	Carl Grundstrom (R)			X		100.00	68	52	84	61	65	70	64	64	64	63	64	63	67	43	45	72	55	64	0	20	1	500,000$
14	Maxim Mamin (R)	X				100.00	61	34	76	71	59	66	69	64	68	65	67	59	64	45	46	49	46	63	0	22	4	750,000$
15	Nathan Noel (R)	X				100.00	65	39	72	51	77	74	67	55	66	75	71	49	62	46	48	44	28	63	0	22	1	500,000$
16	Alexandre Texier (R)			X		100.00	49	30	72	70	51	66	56	68	59	65	66	54	72	40	40	77	27	61	0	18	2	500,000$
17	Alex Schoenborn (R)			X		100.00	66	48	62	59	70	58	71	61	56	65	68	46	48	43	43	44	26	60	0	21	1	650,000$
18	Francis Perron (R)		X			100.00	58	37	69	60	46	55	69	67	70	76	67	37	60	43	43	49	28	60	0	21	2	550,000$
19	Daniel Sprong (R)			X		100.00	50	39	74	63	70	68	63	57	59	54	72	41	69	42	42	54	24	59	0	20	2	650,000$
20	Aaron Ness				X	100.00	71	39	72	74	72	77	72	72	52	75	70	68	63	68	53	29	33	70	0	27	1	950,000$
21	Dillon Heatherington (R)				X	100.00	68	24	86	67	67	70	76	65	49	69	58	81	59	55	45	45	62	69	0	22	3	800,000$
22	Matt Grzelcyk (R)				X	100.00	69	26	71	78	63	68	71	73	47	75	52	70	57	56	49	43	43	67	0	23	1	800,000$
23	Jesse Graham (R)				X	100.00	55	43	71	80	66	61	67	68	49	70	59	70	49	45	45	38	37	65	0	23	1	650,000$
24	Victor Mete (R)				X	100.00	50	36	74	77	59	60	71	74	41	75	61	65	49	42	42	71	29	63	0	19	1	500,000$
25	Tarmo Reunanen (R)				X	100.00	58	41	74	66	64	51	60	58	37	66	53	69	54	43	42	57	38	61	0	19	1	500,000$
Rayé
1	Zachary Senyshyn (R)			X		100.00	45	35	72	68	49	55	58	59	61	61	53	48	71	42	42	55	20	56	0	20	2	500,000$
2	Cameron Hughes (R)	X				100.00	52	28	66	51	68	59	58	57	58	53	51	44	49	44	44	52	20	53	0	21	1	550,000$
3	Collin Miller				X	100.00	72	28	74	70	65	71	71	75	52	66	70	77	57	67	51	36	28	70	0	25	1	925,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	63	37	74	67	65	67	68	67	62	67	67	60	63	50	47	48	40	64

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
1	Connor Hellebyuk	100.00	73	73	74	70	70	69	67	69	72	80	77	62	50	37	41	70	0	24	1	900,000$
2	Maxime Lagace (R)	100.00	64	62	65	78	67	75	76	74	70	65	66	47	50	45	61	69	0	24	2	500,000$
Rayé
1	Peyton Jones (R)	100.00	55	64	62	53	60	60	63	52	58	61	55	41	41	61	20	58	0	21	1	500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	64	66	67	67	66	68	69	65	67	69	66	50	47	48	41	66

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Guy Carbonneau	75	91	58	89	43	77	54	CAN	52	2	750,000$

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Zac Dalpe	Monsters (Clb)	C	80	65	88	153	9	58	0	162	205	339	138	235	19.17%	54	1839	22.99	13	32	45	50	268	4	4	8	9	235	5	2	51.91%	2963	54	41	0	4	1.66	2	7	0	0	0	15	8	4
2	Austin Watson	Monsters (Clb)	RW	80	42	34	76	1	34	0	127	92	229	74	116	18.34%	43	1657	20.72	14	9	23	25	263	1	0	1	5	113	6	2	46.11%	167	30	24	0	1	0.92	2	7	0	0	0	2	7	3
3	Jared Knight	Monsters (Clb)	C	80	27	40	67	-2	34	0	146	136	200	44	85	13.50%	28	1340	16.76	6	6	12	24	176	1	1	2	7	123	2	0	50.17%	865	31	21	0	0	1.00	1	2	0	0	0	1	3	3
4	Joakim Nordstrom	Monsters (Clb)	LW	80	28	37	65	6	63	5	135	90	176	67	129	15.91%	24	1130	14.13	3	7	10	14	99	0	0	0	1	73	4	0	50.00%	74	28	24	0	0	1.15	1	1	0	1	0	4	1	3
5	Justin Bailey	Monsters (Clb)	LW	57	20	29	49	-7	10	0	72	68	179	60	108	11.17%	27	1142	20.04	8	12	20	24	169	0	1	1	3	146	2	0	48.48%	99	28	14	0	0	0.86	3	7	0	0	0	1	4	3
6	Gerald Mayhew	Monsters (Clb)	RW	80	25	22	47	-7	37	5	88	67	141	40	88	17.73%	21	1215	15.20	5	7	12	19	194	0	0	0	0	0	3	1	36.96%	46	25	20	0	0	0.77	0	0	0	0	1	1	3	5
7	Aaron Ness	Monsters (Clb)	D	68	5	38	43	12	71	5	129	127	145	65	80	3.45%	117	1821	26.78	2	6	8	20	234	0	2	2	6	207	1	0	0.00%	0	52	57	0	0	0.47	0	1	1	0	0	0	2	1
8	Ryan Fitzgerald	Monsters (Clb)	C	80	23	19	42	3	6	0	79	89	188	59	93	12.23%	18	877	10.97	0	0	0	0	2	0	0	0	0	7	3	0	52.55%	411	15	9	0	0	0.96	0	1	0	0	0	1	2	1
9	Dillon Heatherington	Monsters (Clb)	D	80	6	29	35	-25	6	0	85	138	104	36	46	5.77%	110	1803	22.54	3	9	12	13	218	1	0	1	1	207	0	0	0.00%	0	21	60	1	0	0.39	0	0	0	0	0	0	1	1
10	Matt Grzelcyk	Monsters (Clb)	D	71	6	29	35	-3	26	0	66	98	85	38	32	7.06%	63	1239	17.45	3	5	8	8	112	0	0	0	2	97	0	0	0.00%	0	11	35	0	0	0.56	0	0	0	0	0	0	0	1
11	Marc Michaelis	Monsters (Clb)	LW	63	16	18	34	-11	32	0	94	85	117	45	79	13.68%	24	939	14.91	3	3	6	7	100	1	0	1	2	39	3	1	53.66%	41	17	11	0	1	0.72	0	0	0	0	0	1	1	1
12	Jakub Vrana	Monsters (Clb)	LW	64	17	16	33	12	18	0	80	57	133	43	73	12.78%	21	765	11.96	0	4	4	6	72	0	0	0	3	68	1	0	40.74%	27	29	15	0	0	0.86	1	1	0	0	0	2	0	1
13	Collin Miller	Monsters (Clb)	D	75	3	23	26	12	30	0	74	97	71	26	37	4.23%	79	1322	17.63	1	2	3	4	57	0	1	1	4	270	0	0	0.00%	0	20	52	0	0	0.39	0	0	0	0	0	0	1	0
14	Trevor Moore	Monsters (Clb)	LW	54	11	15	26	0	16	0	41	38	43	16	33	25.58%	13	519	9.62	1	0	1	2	19	0	0	0	0	6	0	0	53.78%	119	5	4	0	1	1.00	0	1	0	0	0	1	1	1
15	Richard Nejezchleb	Monsters (Clb)	RW	67	12	11	23	1	22	0	40	46	89	36	56	13.48%	16	750	11.20	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1	1	57.14%	14	17	11	0	0	0.61	0	0	0	0	0	0	1	2
16	Carl Grundstrom	Monsters (Clb)	RW	75	6	12	18	7	8	0	56	43	45	26	43	13.33%	24	713	9.51	0	0	0	2	11	0	0	0	0	3	0	0	47.06%	17	5	7	0	0	0.50	0	0	0	0	0	1	0	0
17	Jesse Graham	Monsters (Clb)	D	39	3	12	15	10	16	0	25	64	37	20	14	8.11%	33	612	15.69	1	1	2	4	62	0	1	1	0	49	2	0	0.00%	0	12	26	0	0	0.49	0	0	0	0	0	0	0	1
18	Morgan Rielly	Blue Jackets	D	23	3	9	12	-17	0	0	18	45	25	14	7	12.00%	36	490	21.34	1	3	4	6	65	1	0	1	1	53	0	0	0.00%	0	11	14	0	0	0.49	0	0	0	0	0	0	0	1
19	Maxim Mamin	Monsters (Clb)	C	65	3	8	11	-5	12	0	33	18	39	15	26	7.69%	8	304	4.68	0	0	0	0	3	0	0	0	0	11	0	0	45.22%	115	5	1	0	0	0.72	0	0	0	0	0	0	0	1
20	Tarmo Reunanen	Monsters (Clb)	D	65	1	8	9	2	16	0	24	47	27	9	17	3.70%	31	693	10.67	0	0	0	0	1	0	0	0	0	33	1	0	0.00%	0	0	32	0	0	0.26	0	0	0	0	0	0	0	0
21	Vladimir Tkachev	Monsters (Clb)	LW	25	4	3	7	-2	0	0	10	11	25	9	15	16.00%	4	176	7.05	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	1	50.00%	6	5	5	0	0	0.79	0	0	0	0	0	0	0	0
22	Victor Mete	Monsters (Clb)	D	53	1	6	7	3	16	0	17	41	32	14	12	3.13%	32	605	11.42	0	0	0	0	1	0	1	1	0	23	0	0	0.00%	0	8	23	0	0	0.23	0	0	0	0	0	0	0	1
23	Francis Perron	Monsters (Clb)	LW	48	4	2	6	0	4	0	8	8	24	7	13	16.67%	1	187	3.90	0	0	0	0	0	1	0	1	2	51	1	0	40.00%	15	5	1	0	0	0.64	0	0	0	0	0	0	0	0
24	Nathan Noel	Monsters (Clb)	C	48	3	2	5	6	10	0	18	9	20	4	8	15.00%	5	224	4.67	0	0	0	0	2	0	0	0	0	3	1	0	46.25%	80	1	1	0	0	0.45	0	0	0	0	0	0	0	1
25	Ben Hutton	Blue Jackets	D	6	0	3	3	1	6	0	11	7	8	9	6	0.00%	9	174	29.04	0	0	0	2	25	0	0	0	0	21	0	0	0.00%	0	7	8	0	0	0.34	0	0	0	0	0	0	0	0
26	Alexandre Texier	Monsters (Clb)	RW	50	2	0	2	-4	6	0	6	6	31	13	15	6.45%	2	166	3.32	0	0	0	0	4	0	0	0	0	5	0	0	60.00%	5	3	1	0	0	0.24	0	0	0	0	0	0	0	0
27	Daniel Sprong	Monsters (Clb)	RW	22	1	0	1	-2	0	0	6	2	4	0	1	25.00%	2	103	4.70	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	50.00%	2	4	1	0	0	0.19	0	0	0	0	0	0	0	0
28	Alex Schoenborn	Monsters (Clb)	RW	43	0	0	0	-2	0	0	2	3	0	1	1	0.00%	0	40	0.95	0	0	0	0	3	0	0	0	0	25	0	0	38.46%	13	0	1	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0	0	0
29	Cameron Hughes	Monsters (Clb)	C	33	0	0	0	-1	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	10	0.31	0	0	0	0	0	0	0	0	0	8	0	0	50.00%	4	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0	0	0
30	Ryan Dzingel	Blue Jackets	LW	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	1	0.00%	0	22	22.02	0	0	0	0	2	0	0	0	0	3	0	0	50.00%	6	1	0	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0	0	0
31	Zachary Senyshyn	Monsters (Clb)	RW	38	0	0	0	1	0	0	2	3	1	0	1	0.00%	1	36	0.95	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100.00%	1	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				1713	337	513	850	-2	557	15	1656	1740	2559	929	1470	13.17%	846	22922	13.38	64	106	170	230	2179	10	11	21	46	1895	36	8	50.94%	5090	450	519	1	7	0.74	10	28	1	1	1	30	35	35

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	SAR	A	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Connor Hellebyuk	Monsters (Clb)	56	24	15	7	0.876	4.23	2878	2	203	1633	850	3	0.647	17	47	34	2	3	0
2	Maxime Lagace	Monsters (Clb)	35	13	12	2	0.861	4.65	1728	0	134	967	475	0	0.667	12	24	56	0	0	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			91	37	27	9	0.870	4.39	4607	2	337	2600	1325	3		29	71	90	2	3	1

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
Aaron Ness	Monsters (Clb)	D	27	1990-01-01	No	182 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No
Alex Schoenborn	Monsters (Clb)	RW	21	1996-01-01	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No				Lien
Alexandre Texier	Monsters (Clb)	RW	18	1999-01-01	Yes	186 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$			Lien
Austin Watson	Monsters (Clb)	RW	25	1992-01-01	No	193 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	550,000$	0$	0$	No
Cameron Hughes	Monsters (Clb)	C	21	1996-01-01	Yes	195 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	550,000$	0$	0$	No				Lien
Carl Grundstrom	Monsters (Clb)	RW	20	1997-01-01	Yes	194 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No				Lien
Collin Miller	Monsters (Clb)	D	25	1992-01-01	No	175 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No				Lien
Connor Hellebyuk	Monsters (Clb)	G	24	1993-01-01	No	185 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No				Lien
Daniel Sprong	Monsters (Clb)	RW	20	1997-01-01	Yes	191 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$			Lien
Dillon Heatherington	Monsters (Clb)	D	22	1995-01-01	Yes	185 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	900,000$	975,000$		Lien
Francis Perron	Monsters (Clb)	LW	21	1996-01-01	Yes	178 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	550,000$	0$	0$	No	550,000$			Lien
Gerald Mayhew	Monsters (Clb)	RW	25	1992-01-01	Yes	161 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No				Lien
Jakub Vrana	Monsters (Clb)	LW	21	1996-01-01	Yes	197 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$			Lien
Jared Knight	Monsters (Clb)	C	25	1992-01-01	No	203 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No
Jesse Graham	Monsters (Clb)	D	23	1994-01-01	Yes	170 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No
Joakim Nordstrom	Monsters (Clb)	LW	25	1992-01-01	No	189 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No
Justin Bailey	Monsters (Clb)	LW	22	1995-01-01	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	990,000$	0$	0$	No	990,000$			Lien
Marc Michaelis	Monsters (Clb)	LW	22	1995-01-01	Yes	187 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No				Lien
Matt Grzelcyk	Monsters (Clb)	D	23	1994-01-01	Yes	171 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No				Lien
Maxim Mamin	Monsters (Clb)	C	22	1995-01-01	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$	Lien
Maxime Lagace	Monsters (Clb)	G	24	1993-01-01	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$			Lien
Nathan Noel	Monsters (Clb)	C	22	1995-01-01	Yes	209 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No				Lien
Peyton Jones	Monsters (Clb)	G	21	1996-01-01	Yes	209 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No				Lien
Richard Nejezchleb	Monsters (Clb)	RW	23	1994-01-01	Yes	187 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$			Lien
Ryan Fitzgerald	Monsters (Clb)	C	23	1994-01-01	Yes	185 Lbs	5 ft10	No	No	No	4	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$	Lien
Tarmo Reunanen	Monsters (Clb)	D	19	1998-01-01	Yes	179 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No				Lien
Trevor Moore	Monsters (Clb)	LW	22	1995-01-01	Yes	174 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No				Lien
Victor Mete	Monsters (Clb)	D	19	1998-01-01	Yes	183 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No				Lien
Vladimir Tkachev	Monsters (Clb)	LW	22	1995-01-01	Yes	165 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$			Lien
Zac Dalpe	Monsters (Clb)	C	28	1989-01-01	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No
Zachary Senyshyn	Monsters (Clb)	RW	20	1997-01-01	Yes	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$			Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
31	22.42	187 Lbs	6 ft0	1.55	650,484$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Justin Bailey	Zac Dalpe	Austin Watson	40	1	2	2
2	Jakub Vrana	Jared Knight	Gerald Mayhew	30	1	2	2
3	Marc Michaelis	Ryan Fitzgerald	Richard Nejezchleb	20	1	2	2
4	Joakim Nordstrom	Maxim Mamin	Carl Grundstrom	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Aaron Ness	Dillon Heatherington	40	1	2	2
2	Matt Grzelcyk	Jesse Graham	30	1	2	2
3	Victor Mete	Tarmo Reunanen	20	1	2	2
4	Aaron Ness	Dillon Heatherington	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Justin Bailey	Zac Dalpe	Austin Watson	60	1	2	2
2	Jakub Vrana	Jared Knight	Gerald Mayhew	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Aaron Ness	Dillon Heatherington	60	1	2	2
2	Matt Grzelcyk	Jesse Graham	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Zac Dalpe	Justin Bailey	60	1	2	2
2	Austin Watson	Jakub Vrana	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Aaron Ness	Dillon Heatherington	60	1	2	2
2	Matt Grzelcyk	Jesse Graham	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Zac Dalpe	60	1	2	2	Aaron Ness	Dillon Heatherington	60	1	2	2
2	Justin Bailey	40	1	2	2	Matt Grzelcyk	Jesse Graham	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Zac Dalpe	Justin Bailey	60	1	2	2
2	Austin Watson	Jakub Vrana	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Aaron Ness	Dillon Heatherington	60	1	2	2
2	Matt Grzelcyk	Jesse Graham	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Justin Bailey	Zac Dalpe	Austin Watson	Aaron Ness	Dillon Heatherington

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Justin Bailey	Zac Dalpe	Austin Watson	Aaron Ness	Dillon Heatherington

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Trevor Moore, Vladimir Tkachev, Nathan Noel	Trevor Moore, Vladimir Tkachev	Nathan Noel

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Victor Mete, Tarmo Reunanen, Matt Grzelcyk	Victor Mete	Tarmo Reunanen, Matt Grzelcyk

Tirs de pénalité
Zac Dalpe, Justin Bailey, Austin Watson, Jakub Vrana, Jared Knight

Gardien
#1 : Maxime Lagace, #2 : Connor Hellebyuk

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Admirals	6	1	4	0	0	0	1	0	21	26	-5	3	1	2	0	0	0	0	0	11	11	0	3	0	2	0	0	0	1	0	10	15	-5	4	0.333	21	38	59	1	0	106	128	116	9	207	942	924	866	39	191	72	57	139	25	3	12.00%	27	6	77.78%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
2	Barracuda	3	2	1	0	0	0	0	0	16	14	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	12	9	3	4	0.667	16	29	45	0	0	106	128	116	9	123	942	924	866	39	103	41	12	50	10	5	50.00%	6	2	66.67%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
3	Bears	2	0	2	0	0	0	0	0	2	11	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	0	0.000	2	4	6	0	0	106	128	116	9	61	942	924	866	39	83	22	14	54	2	0	0.00%	7	2	71.43%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
4	Comets	2	2	0	0	0	0	0	0	14	3	11	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	7	1	6	4	1.000	14	22	36	0	0	106	128	116	9	77	942	924	866	39	60	22	12	47	12	2	16.67%	6	0	100.00%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
5	Condors	4	0	3	0	0	0	1	0	13	21	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	3	0	2	0	0	0	1	0	10	16	-6	2	0.250	13	20	33	0	0	106	128	116	9	148	942	924	866	39	143	44	26	73	18	2	11.11%	13	3	76.92%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
6	Crunch	2	1	1	0	0	0	0	0	11	9	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	8	4	4	2	0.500	11	15	26	0	0	106	128	116	9	76	942	924	866	39	59	22	20	38	6	2	33.33%	10	0	100.00%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
7	Devils	3	1	1	0	0	1	0	0	19	21	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	9	-4	2	1	0	0	0	1	0	0	14	12	2	3	0.500	19	27	46	0	0	106	128	116	9	107	942	924	866	39	108	33	32	71	8	2	25.00%	16	4	75.00%	2	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
8	Eagles	2	0	2	0	0	0	0	0	5	9	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	5	8	13	0	0	106	128	116	9	72	942	924	866	39	82	18	12	43	9	1	11.11%	6	3	50.00%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
9	Griffins	3	1	2	0	0	0	0	0	15	17	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	12	12	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.333	15	26	41	0	0	106	128	116	9	119	942	924	866	39	105	26	20	69	8	2	25.00%	10	3	70.00%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
10	Heat	3	2	0	0	0	0	0	1	17	11	6	2	1	0	0	0	0	0	1	9	9	0	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	5	0.833	17	27	44	0	0	106	128	116	9	91	942	924	866	39	91	27	24	76	7	2	28.57%	12	2	83.33%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
11	Icehogs	6	2	2	0	0	1	1	0	24	25	-1	3	0	1	0	0	1	1	0	14	16	-2	3	2	1	0	0	0	0	0	10	9	1	7	0.583	24	39	63	0	0	106	128	116	9	213	942	924	866	39	225	51	64	123	26	6	23.08%	32	9	71.88%	2	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
12	Little Stars	2	1	0	0	1	0	0	0	12	4	8	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	4	1.000	12	19	31	0	0	106	128	116	9	67	942	924	866	39	60	18	12	41	13	3	23.08%	6	3	50.00%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
13	Marlies	3	1	1	0	0	0	0	1	14	16	-2	2	0	1	0	0	0	0	1	9	12	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	3	0.500	14	24	38	0	0	106	128	116	9	108	942	924	866	39	93	23	14	75	12	3	25.00%	7	3	57.14%	1	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
14	Moose	3	3	0	0	0	0	0	0	14	5	9	2	2	0	0	0	0	0	0	10	3	7	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	6	1.000	14	25	39	0	0	106	128	116	9	109	942	924	866	39	100	33	12	65	16	5	31.25%	6	0	100.00%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
15	Penguins	3	1	1	0	0	0	1	0	15	12	3	1	1	0	0	0	0	0	0	9	3	6	2	0	1	0	0	0	1	0	6	9	-3	4	0.667	15	24	39	0	0	106	128	116	9	80	942	924	866	39	100	33	29	82	6	0	0.00%	12	2	83.33%	1	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
16	Phantoms	3	0	3	0	0	0	0	0	6	14	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	4	10	-6	0	0.000	6	9	15	0	0	106	128	116	9	82	942	924	866	39	107	30	25	67	13	1	7.69%	11	4	63.64%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
17	Punishers	5	3	2	0	0	0	0	0	22	21	1	3	1	2	0	0	0	0	0	12	17	-5	2	2	0	0	0	0	0	0	10	4	6	6	0.600	22	37	59	0	0	106	128	116	9	163	942	924	866	39	174	50	43	103	24	4	16.67%	19	6	68.42%	1	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
18	Rampage	3	1	1	0	1	0	0	0	11	10	1	2	1	0	0	1	0	0	0	7	5	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	4	0.667	11	18	29	0	0	106	128	116	9	97	942	924	866	39	97	37	18	63	7	2	28.57%	9	0	100.00%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
19	Reign	3	2	1	0	0	0	0	0	9	11	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	1	1	0	0	0	0	0	6	10	-4	4	0.667	9	14	23	0	0	106	128	116	9	105	942	924	866	39	107	38	28	56	7	1	14.29%	14	0	100.00%	1	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
20	Rocket	3	2	1	0	0	0	0	0	14	12	2	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	4	0.667	14	26	40	0	0	106	128	116	9	81	942	924	866	39	106	28	24	47	11	3	27.27%	12	2	83.33%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
21	Senators	7	4	3	0	0	0	0	0	37	30	7	4	2	2	0	0	0	0	0	19	21	-2	3	2	1	0	0	0	0	0	18	9	9	8	0.571	37	59	96	0	0	106	128	116	9	256	942	924	866	39	224	87	60	130	37	12	32.43%	30	7	76.67%	2	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
22	Sound Tigers	2	0	1	0	0	1	0	0	8	15	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	3	9	-6	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	1	0.250	8	11	19	0	0	106	128	116	9	65	942	924	866	39	81	25	15	40	7	3	42.86%	6	2	66.67%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
23	Thunderbirds	2	2	0	0	0	0	0	0	16	5	11	1	1	0	0	0	0	0	0	9	2	7	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	4	1.000	16	29	45	0	0	106	128	116	9	82	942	924	866	39	64	21	10	54	8	4	50.00%	5	1	80.00%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
24	Wolfpack	3	0	2	0	0	0	0	1	9	13	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0	1	0	0	0	0	1	5	8	-3	1	0.167	9	13	22	0	0	106	128	116	9	102	942	924	866	39	93	39	14	55	18	4	22.22%	7	1	85.71%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
25	Wolves	2	2	0	0	0	0	0	0	12	5	7	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	8	2	6	4	1.000	12	20	32	0	0	106	128	116	9	58	942	924	866	39	60	24	12	53	7	1	14.29%	6	1	83.33%	0	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
	Total	80	34	34	0	2	3	4	3	356	340	16	40	16	18	0	2	1	1	2	179	177	2	40	18	16	0	0	2	3	1	177	163	14	86	0.538	356	583	939	1	0	106	128	116	9	2749	942	924	866	39	2716	864	609	1714	317	73	23.03%	295	66	77.63%	10	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
	_Since Last GM Reset	80	34	34	0	2	3	4	3	356	340	16	40	16	18	0	2	1	1	2	179	177	2	40	18	16	0	0	2	3	1	177	163	14	86	0.538	356	583	939	1	0	106	128	116	9	2749	942	924	866	39	2716	864	609	1714	317	73	23.03%	295	66	77.63%	10	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
	_Vs Conference	47	20	21	0	0	1	3	2	200	202	-2	24	10	10	0	0	1	1	2	108	105	3	23	10	11	0	0	0	2	0	92	97	-5	49	0.521	200	336	536	1	0	106	128	116	9	1642	942	924	866	39	1595	500	366	970	190	45	23.68%	180	41	77.22%	6	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725
	_Vs Division	19	7	9	0	0	1	2	0	82	81	1	10	3	5	0	0	1	1	0	44	48	-4	9	4	4	0	0	0	1	0	38	33	5	19	0.500	82	136	218	1	0	106	128	116	9	676	942	924	866	39	640	210	181	392	88	21	23.86%	89	22	75.28%	4	928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%	1711	957	1688	754	1449	725

			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
80	86	W1	356	583	939	2749	2716	864	609	1714	1	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
80	34	34	2	3	4	3	356	340

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	16	18	2	1	1	2	179	177

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
40	18	16	0	2	3	1	177	163

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	4	0	0	1	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
317	73	23.03%	295	66	77.63%	10

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
942	924	866	39	106	128	116	9

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
928	1846	50.27%	939	1820	51.59%	736	1438	51.18%

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
1711	957	1688	754	1449	725

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
2 - 2022-10-28	10	Monsters	5	Icehogs	4	AW			Sommaire du match
4 - 2022-10-30	20	Icehogs	4	Monsters	2	BL			Sommaire du match
6 - 2022-11-01	34	Senators	7	Monsters	5	BL			Sommaire du match
9 - 2022-11-04	45	Monsters	4	Admirals	6	AL			Sommaire du match
12 - 2022-11-07	60	Monsters	5	Condors	4	AW	X	X	Sommaire du match
14 - 2022-11-09	72	Admirals	4	Monsters	3	BL			Sommaire du match
17 - 2022-11-12	90	Senators	5	Monsters	6	BW			Sommaire du match
19 - 2022-11-14	99	Monsters	7	Senators	1	AW			Sommaire du match
21 - 2022-11-16	112	Punishers	8	Monsters	3	BL			Sommaire du match
23 - 2022-11-18	128	Monsters	7	Devils	4	AW			Sommaire du match
26 - 2022-11-21	141	Monsters	6	Punishers	1	AW			Sommaire du match
28 - 2022-11-23	150	Rocket	4	Monsters	5	BW			Sommaire du match
32 - 2022-11-27	168	Marlies	7	Monsters	5	BL			Sommaire du match
35 - 2022-11-30	186	Rampage	3	Monsters	4	BW			Sommaire du match
37 - 2022-12-02	197	Monsters	3	Wolfpack	4	AL	X	X	Sommaire du match
40 - 2022-12-05	212	Phantoms	4	Monsters	2	BL			Sommaire du match
42 - 2022-12-07	217	Monsters	2	Icehogs	3	AL			Sommaire du match
45 - 2022-12-10	237	Monsters	4	Moose	2	AW			Sommaire du match
47 - 2022-12-12	245	Eagles	5	Monsters	3	BL			Sommaire du match
51 - 2022-12-16	264	Heat	3	Monsters	2	BL	X	X	Sommaire du match
54 - 2022-12-19	280	Monsters	7	Senators	2	AW			Sommaire du match
57 - 2022-12-22	293	Barracuda	5	Monsters	4	BL			Sommaire du match
62 - 2022-12-27	315	Penguins	3	Monsters	9	BW			Sommaire du match
64 - 2022-12-29	329	Monsters	1	Phantoms	3	AL			Sommaire du match
66 - 2022-12-31	337	Monsters	8	Little Stars	1	AW			Sommaire du match
67 - 2023-01-01	346	Devils	9	Monsters	5	BL			Sommaire du match
71 - 2023-01-05	367	Sound Tigers	9	Monsters	3	BL			Sommaire du match
73 - 2023-01-07	379	Monsters	3	Phantoms	7	AL			Sommaire du match
76 - 2023-01-10	392	Monsters	2	Rocket	6	AL			Sommaire du match
77 - 2023-01-11	399	Little Stars	3	Monsters	4	BW	X		Sommaire du match
80 - 2023-01-14	412	Monsters	2	Wolfpack	4	AL			Sommaire du match
82 - 2023-01-16	422	Monsters	3	Penguins	2	AW	X	X	Sommaire du match
83 - 2023-01-17	429	Wolfpack	5	Monsters	4	BL			Sommaire du match
88 - 2023-01-22	450	Marlies	5	Monsters	4	BL	X	X	Sommaire du match
91 - 2023-01-25	472	Wolves	3	Monsters	4	BW			Sommaire du match
93 - 2023-01-27	482	Monsters	3	Griffins	5	AL			Sommaire du match
95 - 2023-01-29	493	Monsters	8	Barracuda	6	AW			Sommaire du match
96 - 2023-01-30	502	Senators	6	Monsters	4	BL			Sommaire du match
100 - 2023-02-03	519	Monsters	8	Crunch	4	AW			Sommaire du match
102 - 2023-02-05	528	Monsters	4	Punishers	3	AW			Sommaire du match
103 - 2023-02-06	534	Condors	5	Monsters	3	BL			Sommaire du match
106 - 2023-02-09	550	Monsters	7	Thunderbirds	3	AW			Sommaire du match
107 - 2023-02-10	558	Comets	2	Monsters	7	BW			Sommaire du match
110 - 2023-02-13	576	Monsters	3	Icehogs	2	AW			Sommaire du match
112 - 2023-02-15	582	Crunch	5	Monsters	3	BL			Sommaire du match
116 - 2023-02-19	605	Senators	3	Monsters	4	BW			Sommaire du match
120 - 2023-02-23	623	Monsters	1	Bears	7	AL			Sommaire du match
122 - 2023-02-25	633	Heat	6	Monsters	7	BW			Sommaire du match
124 - 2023-02-27	643	Monsters	8	Heat	2	AW			Sommaire du match
127 - 2023-03-02	658	Griffins	5	Monsters	4	BL			Sommaire du match
128 - 2023-03-03	668	Monsters	5	Sound Tigers	6	AL	X		Sommaire du match
131 - 2023-03-06	682	Monsters	2	Eagles	4	AL			Sommaire du match
132 - 2023-03-07	689	Thunderbirds	2	Monsters	9	BW			Sommaire du match
135 - 2023-03-10	709	Rocket	2	Monsters	7	BW			Sommaire du match
138 - 2023-03-13	722	Monsters	7	Devils	8	AL	X		Sommaire du match
140 - 2023-03-15	731	Monsters	5	Admirals	4	AW	X	X	Sommaire du match
141 - 2023-03-16	740	Bears	4	Monsters	1	BL			Sommaire du match
146 - 2023-03-21	760	Monsters	1	Admirals	5	AL			Sommaire du match
147 - 2023-03-22	767	Reign	1	Monsters	3	BW			Sommaire du match
151 - 2023-03-26	785	Rampage	2	Monsters	3	BW	X		Sommaire du match
152 - 2023-03-27	796	Monsters	4	Barracuda	3	AW			Sommaire du match
156 - 2023-03-31	813	Punishers	6	Monsters	4	BL			Sommaire du match
158 - 2023-04-02	822	Monsters	3	Penguins	7	AL			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
161 - 2023-04-05	836	Monsters	8	Wolves	2	AW			Sommaire du match
163 - 2023-04-07	843	Admirals	4	Monsters	2	BL			Sommaire du match
166 - 2023-04-10	860	Monsters	0	Reign	7	AL			Sommaire du match
167 - 2023-04-11	868	Icehogs	5	Monsters	4	BL	X		Sommaire du match
170 - 2023-04-14	885	Monsters	6	Reign	3	AW			Sommaire du match
171 - 2023-04-15	891	Monsters	7	Comets	1	AW			Sommaire du match
174 - 2023-04-18	900	Moose	2	Monsters	3	BW			Sommaire du match
179 - 2023-04-23	922	Punishers	3	Monsters	5	BW			Sommaire du match
181 - 2023-04-25	931	Monsters	4	Senators	6	AL			Sommaire du match
183 - 2023-04-27	946	Moose	1	Monsters	7	BW			Sommaire du match
185 - 2023-04-29	959	Monsters	3	Condors	5	AL			Sommaire du match
188 - 2023-05-02	969	Monsters	4	Rampage	5	AL			Sommaire du match
189 - 2023-05-03	971	Monsters	5	Marlies	4	AW			Sommaire du match
191 - 2023-05-05	981	Icehogs	7	Monsters	8	BW	X	X	Sommaire du match
196 - 2023-05-10	1003	Griffins	7	Monsters	8	BW			Sommaire du match
197 - 2023-05-11	1006	Monsters	2	Condors	7	AL			Sommaire du match
203 - 2023-05-17	1029	Admirals	3	Monsters	6	BW			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	74,969	36,405
Assistance PCT	93.71%	91.01%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
0	2784 - 92.81%	83,212$	3,328,491$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
2,798,129$	2,016,500$	1,926,500$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
9,789$	2,036,911$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	13,430$	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: 80 \| W: 40 \| L: 34 \| OTL: 6 \| P: 86 GF: 356 \| GA: 340 \| PP%: 23.03% \| PK%: 77.63% DG: Francois Juteau \| Morale : 42 \| Moyenne d’équipe : 65