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Centre de jeu
	Monsters 11-15-9, 31pts	2	Sommaire du match	1	Senators 16-14-5, 37pts

Team Stats
L1	Séquence	W1
4-7-6	Fiche domicile	9-5-4
7-8-3	Fiche domicile	7-9-1
3-7-0	Derniers 10 matchs	5-3-2
1.83	Buts par match	3.40
2.49	Buts contre par match	3.49
23.81%	Pourcentage en avantage numérique	22.89%
71.25%	Pourcentage en désavantage numérique	67.71%

Monsters
11-15-9, 31pts

Sommaire du match

Thunderbirds
28-5-2, 58pts

Team Stats
L1	Séquence	W12
4-7-6	Fiche domicile	14-3-1
7-8-3	Fiche domicile	14-2-1
3-7-0	Derniers 10 matchs	10-0-0
1.83	Buts par match	4.80
2.49	Buts contre par match	2.91
23.81%	Pourcentage en avantage numérique	31.00%
71.25%	Pourcentage en désavantage numérique	81.67%

Admirals
14-15-5, 33pts

Jour 44

Monsters
11-15-9, 31pts

Statistiques d’équipe
OTL1	Séquence	L1
7-9-2	Fiche domicile	4-7-6
7-6-3	Fiche visiteur	7-8-3
2-5-3	10 derniers matchs	3-7-0
2.50	Buts par match	1.83
3.15	Buts contre par match	1.83
31.34%	Pourcentage en avantage numérique	23.81%
63.83%	Pourcentage en désavantage numérique	71.25%

Wolf Pack
15-17-4, 34pts

Jour 45

Monsters
11-15-9, 31pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
8-9-0	Fiche domicile	4-7-6
7-8-4	Fiche visiteur	7-8-3
3-5-2	10 derniers matchs	3-7-0
2.42	Buts par match	1.83
3.42	Buts contre par match	1.83
30.38%	Pourcentage en avantage numérique	23.81%
72.15%	Pourcentage en désavantage numérique	71.25%

Monsters
11-15-9, 31pts

Jour 46

Islanders
19-13-4, 42pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	SOL1
4-7-6	Fiche domicile	10-6-2
7-8-3	Fiche visiteur	9-7-2
3-7-0	10 derniers matchs	3-6-1
1.83	Buts par match	3.75
2.49	Buts contre par match	3.75
23.81%	Pourcentage en avantage numérique	17.92%
71.25%	Pourcentage en désavantage numérique	73.83%

Meneurs d'équipe
	Buts Isak Rosen 17	Passes Cole Guttman 15

	Points Cole Guttman 30	Plus/Moins Tristan Broz 1

	Victoires Jacob Ingham 11	Pourcentage d’arrêts Jacob Ingham 0.863

Statistiques d’équipe
Buts pour 64 1.83 GFG	Tirs pour 443 12.66 Avg	Pourcentage en avantage numérique 23.8% 15 GF	Début de zone offensive 31.5%
Buts contre 87 2.49 GAA	Tirs contre 614 17.54 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 71.3%% 23 GA	Début de la zone défensive 42.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Trent Zeigler
	Entraîneur	Jim Montgomery
	Division	Division 2
	Conférence	Conference 1
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,171
	Billets de saison	1,500
Informations de la formation
	Équipe Pro	25
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	43 / 100
	Espoirs	62

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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	Isak Rosen (R)			X		99.00	75	67	94	73	68	81	85	69	50	64	74	65	65	47	46	67	60	66	0	22	1	1,450,000$
2	Glenn Gawdin	X				99.00	75	74	77	70	74	82	87	67	80	66	67	65	62	46	45	65	52	65	0	28	2	1,240,000$
3	Cole Guttman	X	X	X		99.00	71	65	85	70	65	81	86	66	80	64	67	63	60	46	45	64	57	64	0	26	1	950,000$
4	Brian Halonen (R)		X			99.00	75	74	78	71	74	77	81	63	50	53	71	63	65	46	45	64	51	63	0	27	1	996,000$
5	Egor Sokolov (R)		X			100.00	84	80	92	68	80	81	87	60	50	56	60	67	58	45	45	65	54	63	0	25	3	1,495,000$
6	Owen Beck (R)	X				99.00	84	45	99	82	72	55	91	59	65	58	55	57	25	46	46	61	51	61	0	22	3	1,333,000$
7	Tristan Broz (R)	X				100.00	77	74	86	67	75	53	52	60	76	54	62	64	60	45	45	62	48	59	0	23	3	1,350,000$
8	Martin Chromiak			X		100.00	77	70	95	68	71	56	55	60	50	55	61	64	59	45	45	63	45	59	0	23	1	820,000$
9	Givani Smith			X		100.00	80	99	64	75	81	45	46	60	25	49	54	67	25	62	63	59	45	58	0	28	2	1,136,000$
10	Trevor Connelly (R)		X			100.00	62	63	61	81	64	38	32	62	50	61	60	56	58	45	45	59	44	57	0	20	3	1,300,000$
11	Jacob Perreault			X		100.00	72	71	75	65	72	61	64	51	50	52	45	59	44	45	45	53	44	55	0	23	3	1,106,000$
12	Tucker Robertson	X				100.00	73	67	90	64	68	56	58	49	63	46	47	60	46	45	45	53	45	54	0	22	3	1,256,000$
13	Valtteri Pulli				X	99.00	86	80	99	81	81	35	31	56	25	56	42	68	37	45	45	54	42	60	0	24	2	800,000$
14	Max Szuber				X	100.00	77	76	80	66	76	53	54	53	25	49	43	63	41	44	44	55	53	58	0	23	1	1,000,000$
15	Ben Zloty				X	99.00	73	68	85	81	69	35	32	48	25	42	39	59	37	45	45	51	41	55	0	24	1	1,000,000$
16	Tyson Feist				X	100.00	69	69	69	80	69	35	33	46	25	37	39	56	37	45	45	48	48	53	0	25	2	800,000$
17	Braden Hache (R)				X	100.00	66	79	35	64	80	43	42	48	25	40	41	55	39	45	45	47	42	52	0	22	1	1,000,000$
18	Leon Muggli (R)				X	100.00	74	65	99	81	66	32	30	41	25	28	39	58	37	45	45	47	32	52	0	19	3	1,261,000$
Rayé
1	Adam Raska		X	X		100.00	64	66	61	65	67	67	72	49	50	46	47	55	45	45	45	52	30	53	0	24	3	1,315,000$
2	Connor Clattenburg (R)	X				100.00	83	76	99	80	76	32	30	44	55	38	44	64	42	44	44	52	20	52	0	20	3	1,265,000$
3	Kyle Jackson (R)	X	X	X		100.00	58	72	25	80	72	33	31	44	55	38	44	51	42	44	44	46	20	48	0	23	3	1,467,000$
4	Billy Sweezey				X	100.00	73	74	71	63	74	73	81	46	25	37	39	58	37	45	45	51	32	57	0	30	1	1,000,000$
5	Ethan Frisch				X	92.19	75	69	88	63	69	51	53	48	25	39	42	61	39	45	45	50	40	55	0	25	2	800,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.36	74	71	79	72	72	55	57	54	46	49	51	61	46	46	46	56	43	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
1	Jacob Ingham	100.00	44	40	50	86	45	90	47	51	92	81	45	45	45	59	63	62	0	25	3	1,250,000$
2	Connor Hughes	100.00	52	40	50	93	55	54	56	59	58	58	30	44	44	54	56	57	0	29	1	1,000,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	48	40	50	90	50	72	52	55	75	70	38	45	45	57	60	60

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Jim Montgomery	80	80	80	80	80	80	80	CAN	51	1	1,600,000$

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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	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Cole Guttman	Monsters (CBJ)	C/LW/RW	35	15	15	30	-2	35	15	37	57	84	21	48	17.86%	13	798	22.82	6	6	12	16	54	1	0	1	4	39	2	0	61.54%	312	20	13	0	0	0.75	1	3	1	0	2	4	0	4
2	Isak Rosen	Monsters (CBJ)	RW	35	17	11	28	-5	40	20	41	74	102	25	61	16.67%	11	814	23.27	4	5	9	16	54	0	1	1	1	63	1	1	48.52%	169	23	14	0	1	0.69	1	1	3	0	1	2	4	0
3	Glenn Gawdin	Monsters (CBJ)	C	35	6	13	19	-3	21	5	59	57	45	23	46	13.33%	19	795	22.73	2	1	3	8	43	1	0	1	2	61	1	0	56.25%	48	15	12	0	0	0.48	1	3	1	0	0	1	1	2
4	Brian Halonen	Monsters (CBJ)	LW	35	5	11	16	-3	19	5	62	69	28	8	16	17.86%	5	738	21.10	2	3	5	8	54	0	0	0	2	29	0	1	47.17%	265	11	9	0	0	0.43	3	3	1	0	0	0	2	2
5	Owen Beck	Monsters (CBJ)	C	35	7	8	15	-9	9	5	45	53	42	14	29	16.67%	5	688	19.67	0	2	2	8	43	0	0	0	2	31	3	1	41.18%	68	18	7	0	0	0.44	0	0	0	0	1	3	1	1
6	Egor Sokolov	Monsters (CBJ)	LW	35	1	7	8	-6	29	15	36	74	9	7	15	11.11%	13	695	19.88	0	0	0	1	42	0	0	0	0	1	0	0	42.86%	308	3	10	0	0	0.23	1	3	3	0	0	0	0	2
7	Valtteri Pulli	Monsters (CBJ)	D	26	0	7	7	1	5	5	18	43	17	13	5	0%	22	556	21.41	0	1	1	0	18	0	0	0	0	25	0	0	0%	0	9	13	0	0	0.25	0	0	1	0	0	0	1	0
8	Billy Sweezey	Monsters (CBJ)	D	31	1	6	7	-10	61	25	35	51	15	14	10	6.67%	31	782	25.24	0	3	3	3	52	0	0	0	0	54	0	0	0%	0	5	17	0	0	0.18	1	1	3	2	0	0	0	0
9	Tristan Broz	Monsters (CBJ)	C	35	3	2	5	1	0	0	25	29	16	3	10	18.75%	4	365	10.44	0	0	0	0	4	0	1	1	1	3	2	0	52.33%	86	2	4	0	0	0.27	1	1	0	0	0	0	1	1
10	Tyson Feist	Monsters (CBJ)	D	35	1	3	4	-9	11	5	19	30	8	5	2	12.50%	16	604	17.28	1	0	1	2	31	0	1	1	2	62	0	0	0%	0	2	11	0	0	0.13	0	0	1	0	0	0	0	0
11	Adam Raska	Monsters (CBJ)	LW/RW	26	3	0	3	-7	6	0	37	21	11	4	3	27.27%	4	409	15.73	0	0	0	0	5	1	0	1	2	23	0	0	57.14%	7	3	6	0	0	0.15	0	0	0	0	0	0	0	2
12	Jacob Perreault	Monsters (CBJ)	RW	35	1	2	3	-6	6	0	50	26	9	2	9	11.11%	1	444	12.69	0	0	0	0	3	0	0	0	0	0	0	0	66.67%	3	3	6	0	0	0.14	0	0	0	0	0	0	0	0
13	Max Szuber	Monsters (CBJ)	D	4	0	3	3	0	2	0	4	7	4	2	0	0%	5	88	22.18	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0%	0	0	3	0	0	0.68	0	0	0	0	0	0	1	0
14	Ethan Frisch	Monsters (CBJ)	D	16	0	3	3	-5	2	0	12	22	8	4	2	0%	11	381	23.82	0	0	0	1	16	0	0	0	0	27	0	0	0%	0	5	4	0	0	0.16	0	0	0	0	0	0	0	0
15	Leon Muggli	Monsters (CBJ)	D	35	0	3	3	0	5	5	14	61	11	3	5	0%	16	646	18.47	0	2	2	4	46	0	0	0	0	27	0	0	0%	0	1	8	0	0	0.09	0	0	0	1	0	0	0	0
16	Givani Smith	Monsters (CBJ)	RW	35	2	0	2	-1	10	0	23	13	10	0	4	20.00%	1	191	5.48	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	2	2	2	1	0	0.21	0	0	0	0	0	0	0	0
17	Tucker Robertson	Monsters (CBJ)	C	35	0	0	0	-1	0	0	4	1	1	1	0	0%	1	88	2.54	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	36.36%	11	1	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0
18	Martin Chromiak	Monsters (CBJ)	RW	35	0	0	0	-1	0	0	1	1	0	1	1	0%	0	27	0.80	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0
19	Braden Hache	Monsters (CBJ)	D	28	0	0	0	0	16	0	11	9	2	0	0	0%	0	286	10.23	0	0	0	0	0	0	0	0	0	5	0	0	0%	0	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
20	Trevor Connelly	Monsters (CBJ)	LW	35	0	0	0	-7	6	0	18	20	3	7	7	0%	0	264	7.54	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0%	0	2	3	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0
21	Ben Zloty	Monsters (CBJ)	D	35	0	0	0	-4	15	5	26	58	18	9	11	0%	27	788	22.53	0	0	0	1	39	0	0	0	0	46	0	0	0%	0	9	16	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				656	62	94	156	-77	298	110	577	776	443	166	284	14.00%	205	10457	15.94	15	23	38	68	513	3	3	6	16	504	9	3	50.20%	1279	135	160	1	1	0.30	10	18	14	4	4	10	11	14

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
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4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Jacob Ingham	Monsters (CBJ)	35	11	14	9	0.863	2.36	2064	5	81	591	275	2	1	0.529	17	35	0	1	2	2
2	Connor Hughes	Monsters (CBJ)	2	0	1	0	0.818	4.00	60	0	4	22	13	0	0	0	0	0	35	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			37	11	15	9	0.861	2.40	2125	5	85	613	288	2	1		17	35	35	1	2	2

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire restant	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
Adam Raska	Monsters (CBJ)	LW/RW	24	2001-09-25	CZE	No	185 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	3	2025-10-22	False	False	Pro & Farm	1,315,000$	810,134$	0$	0$	No	1,315,000$	1,315,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,315,000$	1,315,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ben Zloty	Monsters (CBJ)	D	24	2002-02-24	AB	No	187 Lbs	6 ft0	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-12-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	616,071$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Billy Sweezey	Monsters (CBJ)	D	30	1996-02-06	USA	No	204 Lbs	6 ft1	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-12-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	616,071$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Braden Hache	Monsters (CBJ)	D	22	2003-05-21	USA	Yes	210 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually	No	No	1	2026-01-02	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	616,071$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Brian Halonen	Monsters (CBJ)	LW	27	1999-01-11	USA	Yes	207 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	996,000$	613,607$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Cole Guttman	Monsters (CBJ)	C/LW/RW	26	1999-04-06	USA	No	181 Lbs	5 ft10	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	950,000$	585,268$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Connor Clattenburg	Monsters (CBJ)	C	20	2005-05-02	ON	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	Draft	No	No	3	2025-10-22	False	False	Pro & Farm	1,265,000$	779,330$	0$	0$	No	1,265,000$	1,265,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,265,000$	1,265,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Connor Hughes	Monsters (CBJ)	G	29	1996-09-10	SWI	No	231 Lbs	6 ft4	No	No	Assign Manually	No	No	1	2025-12-08	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	616,071$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Egor Sokolov	Monsters (CBJ)	LW	25	2000-06-07	RUS	Yes	217 Lbs	6 ft3	No	No	Draft	No	No	3	2025-10-22	False	False	Pro & Farm	1,495,000$	921,027$	0$	0$	No	1,495,000$	1,495,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,495,000$	1,495,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Ethan Frisch (sur la masse salariale)	Monsters (CBJ)	D	25	2000-10-29	USA	No	192 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent	No	No	2	2024-10-16	False	False	Pro & Farm	800,000$	492,857$	0$	0$	Yes	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Givani Smith	Monsters (CBJ)	RW	28	1998-02-27	CAN	No	214 Lbs	6 ft2	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,136,000$	699,857$	0$	0$	No	1,136,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,136,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Glenn Gawdin	Monsters (CBJ)	C	28	1997-03-25	CAN	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	N/A	No	No	2		False	False	Pro & Farm	1,240,000$	763,929$	0$	0$	No	1,240,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	1,240,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Isak Rosen	Monsters (CBJ)	RW	22	2003-03-15	SWE	Yes	180 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	1,450,000$	893,304$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jacob Ingham	Monsters (CBJ)	G	25	2000-06-10	ONT	No	205 Lbs	6 ft5	No	No	N/A	No	No	3	2025-12-08	False	False	Pro & Farm	1,250,000$	770,089$	0$	0$	No	1,250,000$	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,250,000$	1,250,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Jacob Perreault	Monsters (CBJ)	RW	23	2002-04-15	CAN	No	196 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	3	2025-10-17	False	False	Pro & Farm	1,106,000$	681,375$	0$	0$	No	1,106,000$	1,106,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,106,000$	1,106,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Kyle Jackson	Monsters (CBJ)	C/LW/RW	23	2002-10-17	CAN	Yes	192 Lbs	6 ft2	No	No	Prospect	No	No	3	2025-10-22	False	False	Pro & Farm	1,467,000$	903,777$	0$	0$	No	1,467,000$	1,467,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,467,000$	1,467,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Leon Muggli	Monsters (CBJ)	D	19	2006-07-09	SWI	Yes	173 Lbs	6 ft1	No	No	Draft	No	No	3	2025-10-22	False	False	Pro & Farm	1,261,000$	776,866$	0$	0$	No	1,261,000$	1,261,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,261,000$	1,261,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Martin Chromiak	Monsters (CBJ)	RW	23	2002-08-20	SVK	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	N/A	No	No	1		False	False	Pro & Farm	820,000$	505,179$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Max Szuber	Monsters (CBJ)	D	23	2002-08-25	GER	No	201 Lbs	6 ft3	No	No	Assign Manually	No	No	1	2026-02-24	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	616,071$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Owen Beck	Monsters (CBJ)	C	22	2004-02-03	CAN	Yes	199 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect	No	No	3	2025-10-22	False	False	Pro & Farm	1,333,000$	821,223$	0$	0$	No	1,333,000$	1,333,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,333,000$	1,333,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Trevor Connelly	Monsters (CBJ)	LW	20	2006-02-28	USA	Yes	165 Lbs	6 ft1	No	No	Draft	No	No	3	2025-10-22	False	False	Pro & Farm	1,300,000$	800,893$	0$	0$	No	1,300,000$	1,300,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,300,000$	1,300,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tristan Broz	Monsters (CBJ)	C	23	2002-10-10	USA	Yes	205 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect	No	No	3	2025-10-22	False	False	Pro & Farm	1,350,000$	831,696$	0$	0$	No	1,350,000$	1,350,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,350,000$	1,350,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tucker Robertson	Monsters (CBJ)	C	22	2003-06-22	CAN	No	189 Lbs	5 ft11	No	No	N/A	No	No	3	2025-10-22	False	False	Pro & Farm	1,256,000$	773,786$	0$	0$	No	1,256,000$	1,256,000$	-	-	-	-	-	-	-	1,256,000$	1,256,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Tyson Feist	Monsters (CBJ)	D	25	2001-01-14	BC	No	181 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent	No	No	2	2024-10-16	False	False	Pro & Farm	800,000$	492,857$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien
Valtteri Pulli	Monsters (CBJ)	D	24	2001-03-13	FIN	No	209 Lbs	6 ft6	No	No	Free Agent	No	No	2	2024-10-16	False	False	Pro & Farm	800,000$	492,857$	0$	0$	No	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
25	24.08	197 Lbs	6 ft1	2.08	1,135,600$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Cole Guttman	Egor Sokolov	Isak Rosen	40	1	2	2
2	Owen Beck	Brian Halonen	Glenn Gawdin	30	1	2	2
3	Glenn Gawdin	Cole Guttman	Isak Rosen	20	1	2	2
4	Glenn Gawdin	Brian Halonen	Isak Rosen	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Max Szuber	Valtteri Pulli	40	1	2	2
2	Ben Zloty	Leon Muggli	30	1	2	2
3	Valtteri Pulli	Ben Zloty	20	1	2	2
4	Tyson Feist	Ben Zloty	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Isak Rosen	Cole Guttman	Brian Halonen	60	1	2	2
2	Glenn Gawdin	Egor Sokolov	Owen Beck	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Leon Muggli	Valtteri Pulli	60	1	2	2
2	Ben Zloty	Tyson Feist	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Isak Rosen	Glenn Gawdin	60	1	2	2
2	Cole Guttman	Brian Halonen	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Valtteri Pulli	Tyson Feist	60	1	2	2
2	Leon Muggli	Ben Zloty	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Glenn Gawdin	60	1	2	2	Ben Zloty	Leon Muggli	60	1	2	2
2	Isak Rosen	40	1	2	2	Valtteri Pulli	Tyson Feist	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Isak Rosen	Glenn Gawdin	60	1	2	2
2	Brian Halonen	Cole Guttman	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Tyson Feist	Ben Zloty	60	1	2	2
2	Leon Muggli	Valtteri Pulli	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Glenn Gawdin	Isak Rosen	Cole Guttman	Valtteri Pulli	Ben Zloty

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Glenn Gawdin	Isak Rosen	Cole Guttman	Valtteri Pulli	Ben Zloty

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Glenn Gawdin, Isak Rosen, Brian Halonen	Glenn Gawdin, Isak Rosen	Glenn Gawdin

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Ben Zloty, Leon Muggli, Tyson Feist	Ben Zloty	Ben Zloty, Leon Muggli

Tirs de pénalité
Cole Guttman, Glenn Gawdin, Egor Sokolov, Brian Halonen, Isak Rosen

Gardien
#1 : Jacob Ingham, #2 : Connor Hughes

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Brian Halonen, Egor Sokolov, Cole Guttman, Owen Beck, Isak Rosen, Tristan Broz, Givani Smith, Martin Chromiak, Glenn Gawdin, Trevor Connelly

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Leon Muggli, Valtteri Pulli, Braden Hache, Ben Zloty, Tyson Feist

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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	Barracuda	2	0	1	0	0	1	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	1	0.250	1	2	3	0	0	9	26	23	13	14	90	146	188	36	13	4	24	41	3	1	33.33%	2	0	100.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
2	Bears	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0.000	0	0	0	0	0	9	26	23	13	11	90	146	188	36	20	3	4	16	1	0	0.00%	2	0	100.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
3	Canucks	2	0	1	0	0	1	0	0	3	6	-3	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0.250	3	4	7	0	0	9	26	23	13	23	90	146	188	36	26	9	45	32	2	0	0.00%	5	2	60.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
4	Checkers	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	9	26	23	13	10	90	146	188	36	13	6	4	16	1	0	0.00%	2	2	0.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
5	Comets	2	2	0	0	0	0	0	0	6	2	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	2	0	0	0	0	0	0	6	2	4	4	1.000	6	7	13	0	1	9	26	23	13	23	90	146	188	36	48	14	22	35	7	3	42.86%	6	0	100.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
6	Condors	2	1	0	0	1	0	0	0	5	3	2	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	4	1.000	5	8	13	0	0	9	26	23	13	41	90	146	188	36	30	11	4	33	3	0	0.00%	2	1	50.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
7	Crunch	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	1	3	0	0	9	26	23	13	17	90	146	188	36	36	5	2	16	2	1	50.00%	2	0	100.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
8	Griffins	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	1	0.500	1	2	3	0	0	9	26	23	13	4	90	146	188	36	10	4	2	14	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
9	Heat	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	5	8	0	0	9	26	23	13	8	90	146	188	36	10	5	2	10	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
10	IceHogs	2	0	0	0	0	1	1	0	6	6	0	2	0	0	0	0	1	1	0	6	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0.750	6	7	13	0	1	9	26	23	13	33	90	146	188	36	35	7	4	46	6	2	33.33%	2	1	50.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
11	Islanders	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	2	2	4	0	0	9	26	23	13	18	90	146	188	36	27	10	8	12	2	1	50.00%	4	1	75.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
12	Moose	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	3	6	9	0	0	9	26	23	13	15	90	146	188	36	18	4	14	11	2	2	100.00%	2	0	100.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
13	Reign	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	9	26	23	13	17	90	146	188	36	34	15	19	15	4	0	0.00%	7	1	85.71%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
14	Rocket	5	0	2	0	1	1	1	0	6	8	-2	4	0	2	0	1	1	0	0	5	8	-3	1	0	0	0	0	0	1	0	1	0	1	5	0.500	6	7	13	0	2	9	26	23	13	58	90	146	188	36	53	14	18	79	3	1	33.33%	9	5	44.44%	2	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
15	Senators	4	1	2	0	1	0	0	0	10	12	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	3	1	1	0	1	0	0	0	8	8	0	4	0.500	10	16	26	1	1	9	26	23	13	45	90	146	188	36	86	29	28	68	7	0	0.00%	9	4	55.56%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
16	Silver Knights	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.500	3	4	7	0	0	9	26	23	13	17	90	146	188	36	14	5	17	17	2	0	0.00%	1	1	0.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
17	Stars	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	2	1.000	3	6	9	0	0	9	26	23	13	15	90	146	188	36	12	7	6	22	3	1	33.33%	3	0	100.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
18	Thunderbirds	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	4	5	9	0	0	9	26	23	13	36	90	146	188	36	60	21	27	29	9	2	22.22%	6	3	50.00%	1	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
19	Wild	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	9	26	23	13	13	90	146	188	36	30	13	6	18	2	1	50.00%	3	0	100.00%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
20	Wolves	3	0	1	0	0	1	0	1	2	7	-5	2	0	0	0	0	1	0	1	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	2	0.333	2	4	6	0	0	9	26	23	13	25	90	146	188	36	39	19	42	47	2	0	0.00%	11	2	81.82%	0	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
	Total	35	5	15	0	4	8	2	1	64	87	-23	17	1	7	0	2	5	1	1	31	42	-11	18	4	8	0	2	3	1	0	33	45	-12	31	0.443	64	94	158	1	5	9	26	23	13	443	90	146	188	36	614	205	298	577	63	15	23.81%	80	23	71.25%	3	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
	_Since Last GM Reset	35	5	15	0	4	8	2	1	64	87	-23	17	1	7	0	2	5	1	1	31	42	-11	18	4	8	0	2	3	1	0	33	45	-12	31	0.443	64	94	158	1	5	9	26	23	13	443	90	146	188	36	614	205	298	577	63	15	23.81%	80	23	71.25%	3	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
	_Vs Conference	25	4	9	0	3	6	2	1	45	57	-12	13	0	5	0	2	4	1	1	20	29	-9	12	4	4	0	1	2	1	0	25	28	-3	25	0.500	45	62	107	1	5	9	26	23	13	309	90	146	188	36	410	130	212	432	39	9	23.08%	52	16	69.23%	2	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448
	_Vs Division	7	3	6	0	2	4	2	1	17	23	-6	5	0	4	0	1	3	1	1	13	16	-3	2	3	2	0	1	1	1	0	4	7	-3	19	1.357	17	26	43	0	1	9	26	23	13	112	90	146	188	36	155	52	57	126	22	8	36.36%	16	4	75.00%	1	203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%	561	178	655	405	911	448

			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
35	31	L1	64	94	158	443	614	205	298	577	1	5

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
35	5	15	4	8	2	1	64	87

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
17	1	7	2	5	1	1	31	42

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	4	8	2	3	1	0	33	45

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	7	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
63	15	23.81%	80	23	71.25%	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
90	146	188	36	9	26	23	13

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
203	389	52.19%	268	522	51.34%	171	325	52.62%

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
561	178	655	405	911	448

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1	6	Rocket	2	Monsters	1	L	X		Sommaire du match
2	21	Monsters	1	Rocket	0	W	X	X	Sommaire du match
4	43	Wolves	3	Monsters	2	L	X	X	Sommaire du match
5	51	Monsters	4	Senators	7	L			Sommaire du match
7	70	Rocket	0	Monsters	1	W	X		Sommaire du match
9	97	IceHogs	0	Monsters	1	W	X	X	Sommaire du match
10	103	Monsters	3	Comets	2	W			Sommaire du match
11	126	Monsters	0	Wolves	3	L			Sommaire du match
12	136	Barracuda	1	Monsters	0	L			Sommaire du match
13	148	Monsters	1	Barracuda	2	L	X		Sommaire du match
15	170	Rocket	4	Monsters	2	L			Sommaire du match
16	184	Monsters	3	Stars	2	W	X		Sommaire du match
17	197	Monsters	2	Senators	0	W			Sommaire du match
18	213	Thunderbirds	4	Monsters	3	L			Sommaire du match
19	231	IceHogs	6	Monsters	5	L	X		Sommaire du match
20	245	Monsters	2	Islanders	3	L			Sommaire du match
22	258	Monsters	3	Comets	0	W			Sommaire du match
23	271	Canucks	2	Monsters	1	L	X		Sommaire du match
24	289	Moose	4	Monsters	3	L	X		Sommaire du match
26	305	Monsters	3	Silver Knights	4	L	X		Sommaire du match
27	320	Wild	2	Monsters	1	L			Sommaire du match
29	335	Monsters	2	Canucks	4	L			Sommaire du match
30	352	Heat	1	Monsters	3	W			Sommaire du match
31	375	Wolves	1	Monsters	0	L	X		Sommaire du match
32	384	Monsters	1	Griffins	2	L	X		Sommaire du match
33	398	Monsters	2	Condors	1	W			Sommaire du match
34	413	Reign	4	Monsters	2	L			Sommaire du match
35	433	Monsters	0	Bears	2	L			Sommaire du match
36	442	Monsters	2	Crunch	4	L			Sommaire du match
37	458	Rocket	2	Monsters	1	L			Sommaire du match
39	475	Senators	4	Monsters	2	L			Sommaire du match
40	494	Monsters	1	Checkers	3	L			Sommaire du match
41	507	Condors	2	Monsters	3	W	X		Sommaire du match
42	526	Monsters	2	Senators	1	W	X		Sommaire du match
43	537	Monsters	1	Thunderbirds	5	L			Sommaire du match
44	550	Admirals	-	Monsters	-
45	566	Wolf Pack	-	Monsters	-
46	584	Monsters	-	Islanders	-
47	598	Monsters	-	Moose	-
48	611	Penguins	-	Monsters	-
49	628	Bruins	-	Monsters	-
51	657	Islanders	-	Monsters	-
53	674	Monsters	-	Bruins	-
54	689	Silver Knights	-	Monsters	-
55	708	Monsters	-	Stars	-
56	719	Checkers	-	Monsters	-
57	735	Monsters	-	Reign	-
59	751	Americans	-	Monsters	-
60	769	Monsters	-	Penguins	-
61	780	Gulls	-	Monsters	-
63	803	Monsters	-	Heat	-
64	812	IceHogs	-	Monsters	-
65	824	Monsters	-	Barracuda	-
67	844	Comets	-	Monsters	-
68	856	Monsters	-	Americans	-
69	871	Monsters	-	Marlies	-
70	884	Crunch	-	Monsters	-
72	905	Barracuda	-	Monsters	-
73	915	Monsters	-	Rocket	-
74	927	Monsters	-	Barracuda	-
75	942	Marlies	-	Monsters	-
77	964	Griffins	-	Monsters	-
79	975	Monsters	-	Wolf Pack	-
80	997	Bears	-	Monsters	-
81	1003	Monsters	-	Phantoms	-
82	1021	Monsters	-	Roadrunners	-
83	1036	Bears	-	Monsters	-
85	1056	Griffins	-	Monsters	-
86	1065	Monsters	-	Gulls	-
88	1083	Monsters	-	Admirals	-
89	1098	Roadrunners	-	Monsters	-
90	1116	Monsters	-	Wolves	-
91	1126	Monsters	-	Americans	-
92	1139	Phantoms	-	Monsters	-
94	1158	Wolves	-	Monsters	-
96	1180	Monsters	-	Eagles	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
97	1194	Comets	-	Monsters	-
98	1201	Monsters	-	IceHogs	-
99	1220	Eagles	-	Monsters	-
100	1231	Monsters	-	Wild	-
101	1239	Monsters	-	IceHogs	-
102	1246	Monsters	-	Wolf Pack	-
104	1264	Thunderbirds	-	Monsters	-
106	1290	Senators	-	Monsters	-
108	1311	Stars	-	Monsters	-
110	1321	Monsters	-	Comets	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	23,662	13,247
Assistance PCT	69.59%	77.92%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
26	2171 - 72.37%	90,003$	1,530,043$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,654,079$	2,839,000$	2,839,000$	1,600,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
24,634$	1,029,071$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
2,340,066$	69	39,634$	2,734,746$

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: 35 \| W: 11 \| L: 15 \| OTL: 9 \| P: 31 GF: 64 \| GA: 87 \| PP%: 23.81% \| PK%: 71.25% DG: Trent Zeigler \| Morale : 36 \| Moyenne d’équipe : 58 Prochains matchs #550 vs Admirals