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Statistiques d’équipe en carrière

Monsters
0-0-0, 0pts

2022-09-14

Wolves
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0.00	Buts par match	0.00
0.00	Buts contre par match	0.00
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
0.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0.00%

Crunch
0-0-0, 0pts

2022-09-16

Monsters
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0.00	Buts par match	0.00
0.00	Buts contre par match	0.00
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
0.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0.00%

Monsters
0-0-0, 0pts

2022-09-17

Thunderbirds
0-0-0, 0pts

Statistiques d’équipe
N/A	Séquence	N/A
0-0-0	Fiche domicile	0-0-0
0-0-0	Fiche visiteur	0-0-0
0-0-0	10 derniers matchs	0-0-0
0.00	Buts par match	0.00
0.00	Buts contre par match	0.00
0.00%	Pourcentage en avantage numérique	0.00%
0.00%	Pourcentage en désavantage numérique	0.00%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 0 0.00 GFG	Tirs pour 0 0.00 Avg	Pourcentage en avantage numérique 0.0% 0 GF	Début de zone offensive 0.0%
Buts contre 0 0.00 GAA	Tirs contre 0 0.00 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 0.0% 0 GA	Début de la zone défensive 0.0%

Information d’équipe
	Directeur général	MixtureBill
	Entraîneur	Doug Houda
	Division	Metropolitan Division
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	0
Information formation
	Équipe Pro	29
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	47 / 90
	Espoirs	34
Historique d'équipe
	Saison actuelle	0-0-0 (0PTS)
	Historique	112-22-24 (0.709%)
	Apparitions séries éliminatoires	2
	Historique séries éliminatoires (W-L)	22-16
	Stanley Cup	0

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	#	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	MacKenzie Entwistle	0			X		100.00	93	46	95	65	81	74	62	59	53	64	60	66	60	52	65	0	40	61	0	23	1	900,000$
2	Alex Barre-Boulet	0	X				100.00	58	40	78	64	78	60	56	67	54	72	63	60	62	55	65	0	40	60	0	25	1	950,000$
3	Evgeny Svechnikov	0		X			100.00	79	47	82	60	87	76	71	57	53	65	61	63	61	52	63	0	40	60	0	25	2	1,200,000$
4	Karson Kuhlman	0	X				100.00	83	43	88	64	80	78	59	58	46	64	60	65	60	55	65	0	40	60	0	27	1	950,000$
5	Chris Wagner	0	X		X		100.00	99	43	75	64	81	60	51	56	46	62	61	63	61	76	84	0	40	60	0	31	1	925,000$
6	Oskar Steen	0	X				100.00	82	45	79	59	81	61	55	61	49	66	63	61	62	53	64	0	40	59	0	24	1	850,000$
7	Mitchell Stephens	0	X				100.00	62	43	83	63	80	77	50	57	75	67	55	66	58	53	62	0	40	59	0	25	1	850,000$
8	Tyce Thompson	0	X	X	X		100.00	70	54	77	63	78	60	28	61	67	68	63	63	62	52	61	0	40	58	0	23	1	500,000$
9	Radim Zohorna	0	X	X			100.00	77	50	78	54	91	61	48	61	52	65	63	62	62	52	63	0	40	58	0	26	3	1,000,000$
10	Anthony Angello	0			X		100.00	99	53	75	54	89	60	43	56	46	63	59	59	60	54	67	0	40	57	0	26	1	1,000,000$
11	Brett Leason	0			X		100.00	55	50	79	53	90	64	57	57	53	63	60	62	60	53	63	0	40	57	0	23	1	925,000$
12	Wade Allison	0	X	X	X		100.00	70	46	75	55	86	60	34	59	40	63	63	59	62	51	61	0	40	56	0	24	1	925,000$
13	Colin Miller	0				X	100.00	77	50	91	65	83	83	61	76	20	73	62	73	61	62	71	0	40	67	0	29	3	1,750,000$
14	Mike Reilly	0				X	100.00	77	44	88	63	83	83	77	68	20	66	63	72	62	58	68	0	40	66	0	29	1	1,250,000$
15	Gavin Bayreuther	0				X	100.00	74	54	85	60	83	71	54	70	20	66	56	71	58	59	68	0	40	63	0	28	2	850,000$
16	Jordan Gross	0				X	100.00	70	43	74	61	80	60	50	79	20	75	64	65	62	55	64	0	40	61	0	27	4	850,000$
17	Matt Kiersted	0				X	100.00	70	40	77	58	79	60	56	66	20	63	60	67	60	53	62	0	40	60	0	24	1	925,000$
18	Jacob Moverare (R)	0				X	100.00	64	48	81	53	87	63	47	68	20	63	59	68	60	51	61	0	40	59	0	24	1	800,000$
Rayé
1	James Hamblin (R)	0		X			100.00	50	40	75	59	77	60	42	58	40	62	63	62	62	54	63	0	40	56	0	23	2	800,000$
2	Tyler Tucker	0				X	100.00	50	61	75	51	85	60	50	66	20	63	57	68	59	55	64	0	40	58	0	22	2	750,000$
3	Brennan Menell	0				X	100.00	50	44	75	57	78	60	16	66	20	63	57	68	59	56	65	0	40	56	0	25	1	850,000$
4	Philip Kemp (R)	0				X	100.00	50	53	75	49	87	60	33	64	20	60	58	68	59	51	61	0	40	56	0	23	1	750,000$
5	Max Gildon (R)	0				X	100.00	50	42	75	54	82	60	10	66	20	62	57	68	59	52	62	0	40	55	0	23	1	800,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	70	47	80	59	83	66	48	63	38	65	60	65	60	55	65	0	40	59

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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.
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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
1	Casey DeSmith	100.00	77	77	74	83	82	80	80	82	81	79	80	80	73	0	40	77	0
2	Dustin Wolf (R)	100.00	72	74	71	82	76	76	73	77	76	74	75	65	66	0	40	72	0
Rayé
1	Zane McIntyre	100.00	69	72	69	86	74	73	71	75	74	71	72	78	72	0	40	72	0
2	Jon Gillies	100.00	62	72	69	90	67	66	65	67	67	63	65	76	71	0	40	67	0
3	Pyotr Kochetkov (R)	100.00	61	64	61	85	66	65	66	66	66	62	65	68	67	0	40	65	0
4	Kyle Keyser	100.00	60	66	63	85	64	64	62	65	64	61	63	68	67	0	40	64	0

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	67	71	68	85	72	71	70	72	71	68	70	73	69	0	40	70

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Doug Houda	75	75	75	75	75	75	75	CAN	55	8	500,000$

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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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#	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

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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")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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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.
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Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Salaire moyen	Salaire moyen restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Link
Alex Barre-Boulet	Monsters (CBJ)	C	25	5/21/1997	No	180 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	950,000$	939,947$	950,000$	939,947$	0$	0$	No				Lien
Anthony Angello	Monsters (CBJ)	RW	26	3/6/1996	No	210 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	1,000,000$	989,418$	1,000,000$	989,418$	0$	0$	No				Lien
Brennan Menell	Monsters (CBJ)	D	25	5/24/1997	No	177 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No				Lien
Brett Leason	Monsters (CBJ)	RW	23	4/30/1999	No	218 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	915,212$	925,000$	915,212$	0$	0$	No				Lien
Casey DeSmith (contrat à 1 volet)	Monsters (CBJ)	G	31	8/13/1991	No	181 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Pro & Farm	1,125,000$	1,113,095$	1,125,000$	1,113,095$	0$	0$	No	1,125,000$	1,125,000$	1,125,000$	Lien
Chris Wagner	Monsters (CBJ)	C/RW	31	5/27/1991	No	191 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	915,212$	925,000$	915,212$	0$	0$	No				Lien
Colin Miller (contrat à 1 volet)	Monsters (CBJ)	D	29	10/29/1992	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	1,750,000$	1,731,481$	1,750,000$	1,731,481$	625,000$	618,386$	No	1,750,000$	1,750,000$		Lien
Dustin Wolf	Monsters (CBJ)	G	21	7/1/2001	Yes	157 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No	850,000$	850,000$		Lien
Evgeny Svechnikov (contrat à 1 volet)	Monsters (CBJ)	LW	25	10/31/1996	No	208 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	1,200,000$	1,187,302$	1,200,000$	1,187,302$	75,000$	74,206$	No	1,200,000$			Lien
Gavin Bayreuther	Monsters (CBJ)	D	28	5/12/1994	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No	850,000$			Lien
Jacob Moverare	Monsters (CBJ)	D	24	8/31/1998	Yes	210 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	791,534$	800,000$	791,534$	0$	0$	No				Lien
James Hamblin	Monsters (CBJ)	LW	23	4/27/1999	Yes	180 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	791,534$	800,000$	791,534$	0$	0$	No	800,000$			Lien
Jon Gillies	Monsters (CBJ)	G	28	1/22/1994	No	223 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No	750,000$			Lien
Jordan Gross (contrat à 1 volet)	Monsters (CBJ)	D	27	5/9/1995	No	190 Lbs	5 ft10	No	No	No	4	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No	850,000$	850,000$	850,000$	Lien
Karson Kuhlman (contrat à 1 volet)	Monsters (CBJ)	C	27	9/26/1995	No	190 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	950,000$	939,947$	950,000$	939,947$	0$	0$	No				Lien
Kyle Keyser	Monsters (CBJ)	G	23	7/1/1999	No	179 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No				Lien
MacKenzie Entwistle	Monsters (CBJ)	RW	23	7/14/1999	No	184 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	890,476$	900,000$	890,476$	0$	0$	No				Lien
Matt Kiersted	Monsters (CBJ)	D	24	4/14/1998	No	181 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	915,212$	925,000$	915,212$	0$	0$	No				Lien
Max Gildon	Monsters (CBJ)	D	23	5/17/1999	Yes	187 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	791,534$	800,000$	791,534$	0$	0$	No				Lien
Mike Reilly	Monsters (CBJ)	D	29	7/13/1993	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	1,250,000$	1,236,772$	1,250,000$	1,236,772$	0$	0$	No				Lien
Mitchell Stephens	Monsters (CBJ)	C	25	2/5/1997	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No				Lien
Oskar Steen	Monsters (CBJ)	C	24	3/9/1998	No	199 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No				Lien
Philip Kemp	Monsters (CBJ)	D	23	2/12/1999	Yes	211 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No				Lien
Pyotr Kochetkov	Monsters (CBJ)	G	23	6/25/1999	Yes	179 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	841,005$	850,000$	841,005$	0$	0$	No	850,000$			Lien
Radim Zohorna (contrat à 1 volet)	Monsters (CBJ)	C/LW	26	4/29/1996	No	220 Lbs	6 ft6	No	No	No	3	Pro & Farm	1,000,000$	989,418$	1,000,000$	989,418$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$		Lien
Tyce Thompson	Monsters (CBJ)	C/LW/RW	23	7/12/1999	No	175 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	494,709$	500,000$	494,709$	0$	0$	No				Lien
Tyler Tucker	Monsters (CBJ)	D	22	3/1/2000	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	742,063$	750,000$	742,063$	0$	0$	No	750,000$			Lien
Wade Allison	Monsters (CBJ)	C/LW/RW	24	10/14/1997	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	915,212$	925,000$	915,212$	0$	0$	No				Lien
Zane McIntyre	Monsters (CBJ)	G	30	8/20/1992	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	1,000,000$	989,418$	1,000,000$	989,418$	0$	0$	No				Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
29	25.34	194 Lbs	6 ft1	1.62	923,276$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Alex Barre-Boulet	Tyce Thompson	Wade Allison	40	0	1	4
2	Evgeny Svechnikov	Mitchell Stephens	Oskar Steen	35	0	1	4
3	Chris Wagner	Radim Zohorna	Karson Kuhlman	17	0	2	3
4	Anthony Angello	Brett Leason	MacKenzie Entwistle	8	0	3	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Colin Miller	Jordan Gross	37	0	2	3
2	Gavin Bayreuther	Mike Reilly	33	0	2	3
3	Jacob Moverare	Matt Kiersted	22	0	3	2
4	Colin Miller	Mike Reilly	8	0	1	4

Attaque en svantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Alex Barre-Boulet	Tyce Thompson	Wade Allison	60	0	0	5
2	Radim Zohorna	Mitchell Stephens	Oskar Steen	40	0	0	5

Défense en svantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Colin Miller	Jordan Gross	60	0	0	5
2	Gavin Bayreuther	Mike Reilly	40	0	0	5

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Mitchell Stephens	MacKenzie Entwistle	60	1	2	2
2	Evgeny Svechnikov	Karson Kuhlman	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Gavin Bayreuther	Jacob Moverare	60	1	2	2
2	Matt Kiersted	Mike Reilly	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mitchell Stephens	60	1	2	2	Gavin Bayreuther	Jacob Moverare	60	1	2	2
2	MacKenzie Entwistle	40	1	2	2	Mike Reilly	Matt Kiersted	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Tyce Thompson	Radim Zohorna	60	1	2	2
2	Mitchell Stephens	Wade Allison	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Colin Miller	Jordan Gross	60	1	2	2
2	Mike Reilly	Gavin Bayreuther	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Alex Barre-Boulet	Tyce Thompson	Wade Allison	Colin Miller	Jordan Gross

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Karson Kuhlman	Mitchell Stephens	MacKenzie Entwistle	Colin Miller	Mike Reilly

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Radim Zohorna, Karson Kuhlman, MacKenzie Entwistle	Chris Wagner, Evgeny Svechnikov	Chris Wagner

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Jordan Gross, Gavin Bayreuther, Matt Kiersted	Jacob Moverare	Colin Miller, Jordan Gross

Tirs de pénalité
Tyce Thompson, Radim Zohorna, Wade Allison, Alex Barre-Boulet, Oskar Steen

Gardien
#1 : Casey DeSmith, #2 : Dustin Wolf

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Alex Barre-Boulet, MacKenzie Entwistle, Mitchell Stephens, Karson Kuhlman, Tyce Thompson, Evgeny Svechnikov, Evgeny Svechnikov, Oskar Steen, , ,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Colin Miller, Jordan Gross, Mike Reilly, Gavin Bayreuther, Matt Kiersted

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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
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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")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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	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
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0

			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
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	0	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
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0

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
0	0	0	0	0	0	0	0

Mises en jeu
Gagnées en zone offensive	Total en zone offensive	% gagnées en zone offensive	Gagnées en zone défensive	Total en zone défensive	% gagnées en zone défensive	Gagnées en zone neutre	Total en zone neutre	% gagnées en zone neutre
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%

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
0	0	0	0	0	0

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Jour	Match	Équipe visiteuse	Score	Équipe locale	Score
6 - 2022-09-14	6	Monsters	-	Wolves	-
8 - 2022-09-16	21	Crunch	-	Monsters	-
9 - 2022-09-17	33	Monsters	-	Thunderbirds	-
12 - 2022-09-20	50	Canucks	-	Monsters	-
14 - 2022-09-22	63	Admirals	-	Monsters	-
16 - 2022-09-24	82	Penguins	-	Monsters	-
17 - 2022-09-25	89	Monsters	-	Wolf Pack	-
19 - 2022-09-27	98	Roadrunners	-	Monsters	-
22 - 2022-09-30	122	Bruins	-	Monsters	-
24 - 2022-10-02	139	Monsters	-	Comets	-
29 - 2022-10-07	174	Monsters	-	Eagles	-
30 - 2022-10-08	176	Eagles	-	Monsters	-
35 - 2022-10-13	214	Phantoms	-	Monsters	-
37 - 2022-10-15	231	Monsters	-	Islanders	-
40 - 2022-10-18	250	Phantoms	-	Monsters	-
42 - 2022-10-20	263	Rocket	-	Monsters	-
44 - 2022-10-22	280	Griffins	-	Monsters	-
45 - 2022-10-23	289	Checkers	-	Monsters	-
48 - 2022-10-26	307	Rocket	-	Monsters	-
50 - 2022-10-28	326	Islanders	-	Monsters	-
51 - 2022-10-29	338	Monsters	-	Admirals	-
53 - 2022-10-31	349	Silver Knights	-	Monsters	-
57 - 2022-11-04	378	Monsters	-	Moose	-
59 - 2022-11-06	394	Griffins	-	Monsters	-
61 - 2022-11-08	404	Monsters	-	Penguins	-
62 - 2022-11-09	412	Americans	-	Monsters	-
64 - 2022-11-11	424	Heat	-	Monsters	-
66 - 2022-11-13	443	Reign	-	Monsters	-
68 - 2022-11-15	455	Monsters	-	Checkers	-
70 - 2022-11-17	470	Monsters	-	Crunch	-
72 - 2022-11-19	484	Monsters	-	Bruins	-
74 - 2022-11-21	502	Stars	-	Monsters	-
75 - 2022-11-22	510	Monsters	-	Phantoms	-
78 - 2022-11-25	540	Monsters	-	IceHogs	-
82 - 2022-11-29	547	Americans	-	Monsters	-
84 - 2022-12-01	567	Monsters	-	Islanders	-
86 - 2022-12-03	584	IceHogs	-	Monsters	-
89 - 2022-12-06	601	Monsters	-	Senators	-
91 - 2022-12-08	617	Bears	-	Monsters	-
93 - 2022-12-10	629	Wolves	-	Monsters	-
94 - 2022-12-11	639	Monsters	-	Bears	-
96 - 2022-12-13	648	Monsters	-	Crunch	-
98 - 2022-12-15	662	Wolves	-	Monsters	-
100 - 2022-12-17	679	Monsters	-	Griffins	-
102 - 2022-12-19	701	Wolf Pack	-	Monsters	-
105 - 2022-12-22	717	Gulls	-	Monsters	-
107 - 2022-12-24	736	Barracuda	-	Monsters	-
109 - 2022-12-26	754	Monsters	-	Heat	-
111 - 2022-12-28	768	Monsters	-	Condors	-
113 - 2022-12-30	787	Monsters	-	Canucks	-
114 - 2022-12-31	797	Monsters	-	Firebirds	-
117 - 2023-01-03	804	Bears	-	Monsters	-
127 - 2023-01-13	829	Marlies	-	Monsters	-
128 - 2023-01-14	840	Monsters	-	Marlies	-
131 - 2023-01-17	857	Comets	-	Monsters	-
133 - 2023-01-19	872	Moose	-	Monsters	-
135 - 2023-01-21	887	Monsters	-	Stars	-
136 - 2023-01-22	901	Monsters	-	Roadrunners	-
140 - 2023-01-26	924	Wild	-	Monsters	-
142 - 2023-01-28	936	Condors	-	Monsters	-
143 - 2023-01-29	948	Monsters	-	Wild	-
145 - 2023-01-31	958	Monsters	-	Americans	-
148 - 2023-02-03	984	Firebirds	-	Monsters	-
149 - 2023-02-04	996	Monsters	-	Senators	-
152 - 2023-02-07	1013	Monsters	-	Penguins	-
156 - 2023-02-11	1045	Thunderbirds	-	Monsters	-
159 - 2023-02-14	1074	Monsters	-	Barracuda	-
161 - 2023-02-16	1089	Monsters	-	Reign	-
162 - 2023-02-17	1094	Monsters	-	Gulls	-
164 - 2023-02-19	1110	Monsters	-	Silver Knights	-
166 - 2023-02-21	1121	Monsters	-	Bears	-
169 - 2023-02-24	1147	Islanders	-	Monsters	-
170 - 2023-02-25	1159	Monsters	-	Rocket	-
173 - 2023-02-28	1176	Monsters	-	Wolf Pack	-
175 - 2023-03-02	1189	Monsters	-	Bruins	-
177 - 2023-03-04	1208	Checkers	-	Monsters	-
178 - 2023-03-05	1220	Senators	-	Monsters	-
180 - 2023-03-07	1230	Monsters	-	Marlies	-
182 - 2023-03-09	1243	Monsters	-	Comets	-
184 - 2023-03-11	1264	Wolf Pack	-	Monsters	-
187 - 2023-03-14	1287	Monsters	-	Phantoms	-
189 - 2023-03-16	1303	Penguins	-	Monsters	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0.00%	0.00%
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
41	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
21,058$	1,990,000$	1,990,000$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
10,529$	21,058$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	187	10,529$	1,968,923$

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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
Saison régulière
11	82	45	11	0	7	10	4	5	258	164	94	41	28	2	0	2	5	2	2	132	74	58	41	17	9	0	5	5	2	3	126	90	36	127	258	427	685	2	11	70	100	77	15	3368	1177	1182	979	64	2304	798	113	1984	131	39	29.77%	44	16	63.64%	2	1125	1992	56.48%	819	1499	54.64%	601	1095	54.89%	1845	1069	1527	763	1610	795
11	82	45	11	0	7	10	4	5	258	164	94	41	28	2	0	2	5	2	2	132	74	58	41	17	9	0	5	5	2	3	126	90	36	127	258	427	685	2	11	70	100	77	15	3368	1177	1182	979	64	2304	798	113	1984	131	39	29.77%	44	16	63.64%	2	1125	1992	56.48%	819	1499	54.64%	601	1095	54.89%	1845	1069	1527	763	1610	795
Total Saison régulière	164	90	22	0	14	20	8	10	516	328	188	82	56	4	0	4	10	4	4	264	148	116	82	34	18	0	10	10	4	6	252	180	72	254	516	854	1370	4	22	140	200	154	30	6736	2354	2364	1958	128	4608	1596	226	3968	262	78	29.77%	88	32	63.64%	4	2250	3984	56.48%	1638	2998	54.64%	1202	2190	54.89%	3690	2138	3054	1527	3221	1591
Séries éliminatoires
11	19	11	8	0	0	0	0	0	52	49	3	11	7	4	0	0	0	0	0	31	30	1	8	4	4	0	0	0	0	0	21	19	2	22	52	88	140	1	0	15	20	13	4	794	276	265	212	41	794	287	12	434	19	5	26.32%	6	0	100.00%	0	228	453	50.33%	247	472	52.33%	151	267	56.55%	433	257	414	172	353	177
11	19	11	8	0	0	0	0	0	52	49	3	11	7	4	0	0	0	0	0	31	30	1	8	4	4	0	0	0	0	0	21	19	2	22	52	88	140	1	0	15	20	13	4	794	276	265	212	41	794	287	12	434	19	5	26.32%	6	0	100.00%	0	228	453	50.33%	247	472	52.33%	151	267	56.55%	433	257	414	172	353	177
Total Séries éliminatoires	38	22	16	0	0	0	0	0	104	98	6	22	14	8	0	0	0	0	0	62	60	2	16	8	8	0	0	0	0	0	42	38	4	44	104	176	280	2	0	30	40	26	8	1588	552	530	424	82	1588	574	24	868	38	10	26.32%	12	0	100.00%	0	456	906	50.33%	494	944	52.33%	302	534	56.55%	866	515	828	345	707	355

	Monsters
	GP: 0 \| W: 0 \| L: 0 \| OTL: 0 \| P: 0 GF: 0 \| GA: 0 \| PP%: 0.00% \| PK%: 0.00% DG: MixtureBill \| Morale : 40 \| Moyenne d’équipe : 61 Prochain matchs #6 vs Wolves