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Centre de jeu
	Marlies 14-9-0, 28pts	2	FINAL	1	Monsters 7-5-0, 14pts

Team Stats
L3	Streak	L3
7-5-0	Home Record	4-2-0
7-4-0	Away Record	3-3-0
6-3-1	Last 10 Games	6-4-0
2.65	Buts par match	2.25
2.17	Buts contre par match	2.08
10.88%	Pourcentage en avantage numérique	12.35%
87.50%	Pourcentage en désavantage numérique	91.03%

Monsters
7-5-0, 14pts

FINAL

Marlies
14-9-0, 28pts

Team Stats
L3	Streak	L3
4-2-0	Home Record	7-5-0
3-3-0	Away Record	7-4-0
6-4-0	Last 10 Games	6-3-1
2.25	Buts par match	2.65
2.08	Buts contre par match	2.17
12.35%	Pourcentage en avantage numérique	10.88%
91.03%	Pourcentage en désavantage numérique	87.50%

Meneurs d'équipe
	Buts Lukas Reichel 8	Passes Phil Di Giuseppe 7

	Points Lukas Reichel 11	Plus/Moins Lukas Reichel 3

	Victoires Dustin Tokarski 7	Pourcentage d’arrêts Filip Lindberg 0.941

Statistiques d’équipe
Buts pour 27 2.25 GFG	Tirs pour 207 17.25 Avg	Pourcentage en avantage numérique 12.3% 10 GF	Début de zone offensive 36.1%
Buts contre 25 2.08 GAA	Tirs contre 230 19.17 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 91.0%% 7 GA	Début de la zone défensive 42.3%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Tyler Bell
	Entraîneur	Kris Knoblauch
	Division	North
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine	T.J. Tynan
	Assistant #1	Mason Geertsen
	Assistant #2	Brandon Baddock
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	2,209
	Billets de saison	1,200
Informations de la formation
	Équipe Pro	20
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	40 / 50
	Espoirs	40

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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	T.J. Tynan (C)	X				100.00	68	58	90	62	58	70	71	67	80	72	59	62	56	45	45	65	50	62	0	31	2	800,000$
2	Lukas Reichel (R)		X	X		100.00	55	40	99	75	64	65	61	68	53	59	55	62	25	45	45	61	50	60	0	21	3	1,337,500$
3	Justin Kirkland		X			100.00	70	70	69	63	70	60	60	64	50	58	65	62	62	45	45	63	50	60	0	26	1	750,000$
4	Phil Di Giuseppe	X	X	X		100.00	72	70	75	69	70	50	47	64	50	64	60	63	57	44	44	62	50	59	0	29	2	800,000$
5	Valtteri Puustinen (R)		X	X		100.00	73	64	93	65	64	62	63	61	50	56	62	63	59	44	44	64	50	59	0	24	3	925,000$
6	William Lockwood (R)			X		100.00	99	93	80	67	65	59	68	57	25	50	55	65	25	45	45	61	50	58	0	25	3	842,500$
7	Lauri Pajuniemi (R)			X		100.00	74	67	91	65	67	51	50	59	50	53	61	63	58	44	44	62	50	57	0	23	3	925,000$
8	Danila Klimovich (R)	X				100.00	78	76	84	67	76	53	54	51	64	47	51	63	48	44	44	56	50	56	0	20	3	925,000$
9	Cedric Pare (R)	X				100.00	83	80	91	62	80	47	47	50	63	47	47	65	45	44	44	55	50	55	0	24	3	750,000$
10	Kale Howarth (R)	X	X			100.00	77	78	74	65	78	38	35	52	65	44	56	63	53	44	44	56	50	54	0	26	3	750,000$
11	Brandon Baddock (A)		X			100.00	70	82	42	66	82	64	69	48	50	44	46	58	44	44	44	52	50	54	0	28	1	750,000$
12	Brendan Warren (R)		X			100.00	75	70	87	67	70	51	53	46	58	41	46	60	44	44	44	53	50	53	0	26	3	750,000$
13	Andrej Sustr				X	100.00	69	44	87	67	84	65	60	55	25	50	48	78	25	47	47	60	50	63	0	32	2	800,000$
14	Jalen Chatfield				X	100.00	85	45	85	68	69	65	64	56	25	54	47	68	25	54	54	60	50	62	0	27	3	1,000,000$
15	Mason Geertsen (A)				X	100.00	88	99	29	63	83	44	54	56	25	39	47	68	25	46	46	54	50	59	0	28	1	750,000$
16	Bode Wilde (R)				X	100.00	78	73	91	60	73	53	54	50	25	37	48	63	46	44	44	55	50	56	0	23	3	764,167$
17	Seth Barton (R)				X	100.00	80	74	93	67	74	41	40	50	25	43	41	64	39	44	44	53	50	56	0	23	3	832,500$
Rayé
1	Luka Burzan (R)	X		X		100.00	77	67	99	64	67	40	40	44	55	38	44	61	42	44	44	50	50	50	0	23	3	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	76	69	81	66	72	54	55	55	47	50	52	64	43	45	45	58	50	57

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Dustin Tokarski	100.00	62	55	54	72	66	58	83	63	65	62	75	47	47	64	50	62	0	33	3	800,000$
2	Filip Lindberg (R)	100.00	44	40	50	71	45	44	45	49	45	45	45	44	44	45	50	48	0	24	3	925,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	53	48	52	72	56	51	64	56	55	54	60	46	46	55	50	55

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Kris Knoblauch	65	68	69	70	65	61	83	CAN	43	1	700,000$

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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	P/20	FW	FL	S1	S2	S3
1	Lukas Reichel	Monsters (CLB)	LW/RW	12	8	3	11	3	0	0	1	20	28	6	14	28.57%	3	240	20.04	2	3	5	7	63	0	0	0	1	40	3	0	48.72%	39	0.91	0	0	2	2	0
2	Valtteri Puustinen	Monsters (CLB)	LW/RW	12	4	4	8	-1	8	0	5	8	24	7	13	16.67%	3	207	17.30	1	3	4	9	59	0	0	0	0	0	0	0	23.08%	13	0.77	0	0	0	1	0
3	Phil Di Giuseppe	Monsters (CLB)	C/LW/RW	12	0	7	7	0	6	0	2	23	15	7	12	0.00%	0	244	20.39	0	5	5	4	55	0	0	0	2	40	0	0	45.93%	209	0.57	0	0	0	0	0
4	T.J. Tynan	Monsters (CLB)	C	12	2	5	7	1	2	0	8	47	12	3	13	16.67%	4	303	25.25	1	1	2	3	63	0	0	0	0	58	0	0	59.40%	335	0.46	0	0	0	0	2
5	Andrej Sustr	Monsters (CLB)	D	12	1	5	6	-1	12	0	29	19	15	3	13	6.67%	21	297	24.79	1	1	2	14	60	0	0	0	0	52	1	0	0.00%	0	0.40	0	0	1	1	0
6	Justin Kirkland	Monsters (CLB)	LW	12	1	5	6	3	12	0	26	13	15	4	19	6.67%	5	255	21.29	0	2	2	5	61	1	0	1	1	55	0	0	60.00%	15	0.47	0	0	0	0	0
7	William Lockwood	Monsters (CLB)	RW	12	4	2	6	-1	22	0	38	14	20	7	19	20.00%	2	204	17.08	3	1	4	8	58	0	0	0	0	0	1	0	18.18%	11	0.59	0	0	1	0	0
8	Jalen Chatfield	Monsters (CLB)	D	12	2	3	5	0	2	0	7	12	13	4	3	15.38%	7	258	21.54	2	1	3	11	49	0	0	0	0	54	0	1	0.00%	0	0.39	0	0	0	1	1
9	Lauri Pajuniemi	Monsters (CLB)	RW	12	3	1	4	-4	4	0	6	18	16	8	17	18.75%	4	172	14.41	0	1	1	3	12	0	0	0	0	3	2	0	62.50%	8	0.46	0	0	1	0	1
10	Mason Geertsen	Monsters (CLB)	D	12	0	3	3	3	56	10	41	9	8	3	3	0.00%	14	237	19.83	0	0	0	5	49	0	0	0	0	37	0	0	0.00%	0	0.25	1	1	0	0	0
11	Danila Klimovich	Monsters (CLB)	C	12	0	3	3	-4	8	0	6	22	9	5	11	0.00%	2	200	16.75	0	0	0	1	9	0	1	1	0	33	0	0	51.16%	129	0.30	0	0	0	0	1
12	Seth Barton	Monsters (CLB)	D	12	1	2	3	-2	8	0	8	5	9	1	3	11.11%	4	196	16.38	0	0	0	3	24	0	1	1	0	23	0	0	0.00%	1	0.31	0	0	1	0	0
13	Kale Howarth	Monsters (CLB)	C/LW	12	1	1	2	0	2	0	4	3	9	1	6	11.11%	1	61	5.11	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	66.67%	3	0.65	0	0	0	0	0
14	Brendan Warren	Monsters (CLB)	LW	12	0	1	1	0	2	0	5	9	6	0	2	0.00%	0	96	8.02	0	0	0	0	16	0	0	0	2	31	0	0	51.16%	43	0.21	0	0	0	0	0
15	Cedric Pare	Monsters (CLB)	C	12	0	1	1	1	21	5	26	11	3	0	1	0.00%	5	162	13.57	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	48.57%	35	0.12	0	1	0	0	0
16	Nick Seeler	Blue Jackets	D	1	0	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0.00%	0	22	22.32	0	0	0	1	4	0	0	0	0	3	0	0	0.00%	0	0.00%	0	0	0	0	0
17	Brandon Baddock	Monsters (CLB)	LW	12	0	0	0	-5	12	0	20	12	4	3	10	0.00%	2	154	12.90	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	6	0.00%	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				193	27	46	73	-7	177	15	232	248	207	64	160	13.04%	77	3317	17.19	10	18	28	74	592	1	2	3	6	437	7	1	52.30%	847	0.44	1	2	6	5	5

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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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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	PS %	ST	BG	S1	S3
1	Dustin Tokarski	Monsters (CLB)	12	7	5	0.887	2.01	716	1	24	213	0.00%	12	0	1	1
2	Filip Lindberg	Monsters (CLB)	2	0	0	0.941	1.09	55	0	1	17	0.00%	0	12	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			14	7	5	0.891	1.95	771	1	25	230		12	12	1	1

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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.
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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	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Link
Andrej Sustr	Monsters (CLB)	D	32	1990-11-29	No	217 Lbs	6 ft7	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$		Lien
Bode Wilde	Monsters (CLB)	D	23	2000-01-24	Yes	192 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	764,167$	0$	0$	No	764,167$	764,167$	Lien / Lien NHL
Brandon Baddock	Monsters (CLB)	LW	28	1995-03-28	No	221 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Brendan Warren	Monsters (CLB)	LW	26	1997-05-07	Yes	192 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien
Cedric Pare	Monsters (CLB)	C	24	1999-01-24	Yes	212 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien
Danila Klimovich	Monsters (CLB)	C	20	2003-01-09	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	Lien
Dustin Tokarski	Monsters (CLB)	G	33	1989-09-15	No	198 Lbs	6 ft0	Yes	No	No	3	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	Lien / Lien NHL
Filip Lindberg	Monsters (CLB)	G	24	1999-01-31	Yes	194 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	Lien
Jalen Chatfield	Monsters (CLB)	D	27	1996-05-15	No	188 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	1,000,000$	Lien / Lien NHL
Justin Kirkland	Monsters (CLB)	LW	26	1996-08-02	No	183 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Kale Howarth	Monsters (CLB)	C/LW	26	1997-06-10	Yes	201 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien
Lauri Pajuniemi	Monsters (CLB)	RW	23	1999-09-12	Yes	183 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	Lien
Luka Burzan	Monsters (CLB)	C/RW	23	2000-01-07	Yes	183 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien
Lukas Reichel	Monsters (CLB)	LW/RW	21	2002-05-17	Yes	170 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	1,337,500$	0$	0$	No	1,337,500$	1,337,500$	Lien
Mason Geertsen	Monsters (CLB)	D	28	1995-04-18	No	215 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Phil Di Giuseppe	Monsters (CLB)	C/LW/RW	29	1993-10-09	No	193 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$		Lien
Seth Barton	Monsters (CLB)	D	23	1999-08-18	Yes	196 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	832,500$	0$	0$	No	832,500$	832,500$	Lien
T.J. Tynan	Monsters (CLB)	C	31	1992-02-25	No	165 Lbs	5 ft8	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$		Lien / Lien NHL
Valtteri Puustinen	Monsters (CLB)	LW/RW	24	1999-06-04	Yes	183 Lbs	5 ft9	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	Lien
William Lockwood	Monsters (CLB)	RW	25	1998-06-20	Yes	172 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	842,500$	0$	0$	No	842,500$	842,500$	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
20	25.80	193 Lbs	6 ft1	2.55	846,333$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Justin Kirkland	T.J. Tynan	Lukas Reichel	40	1	2	2
2	Valtteri Puustinen	Phil Di Giuseppe	William Lockwood	30	1	2	2
3	Brandon Baddock	Danila Klimovich	Lauri Pajuniemi	20	1	2	2
4	Kale Howarth	Cedric Pare	T.J. Tynan	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Andrej Sustr		40	1	2	2
2	Jalen Chatfield	Mason Geertsen	30	1	2	2
3	Seth Barton	Cedric Pare	20	1	2	2
4	Andrej Sustr		10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Justin Kirkland	T.J. Tynan	Lukas Reichel	60	1	2	2
2	Valtteri Puustinen	Phil Di Giuseppe	William Lockwood	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Andrej Sustr		60	1	2	2
2	Jalen Chatfield	Mason Geertsen	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	T.J. Tynan	Justin Kirkland	60	1	2	2
2	Lukas Reichel	Phil Di Giuseppe	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Andrej Sustr		60	1	2	2
2	Jalen Chatfield	Mason Geertsen	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	T.J. Tynan	60	1	2	2	Andrej Sustr		60	1	2	2
2	Justin Kirkland	40	1	2	2	Jalen Chatfield	Mason Geertsen	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	T.J. Tynan	Justin Kirkland	60	1	2	2
2	Lukas Reichel	Phil Di Giuseppe	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Andrej Sustr		60	1	2	2
2	Jalen Chatfield	Mason Geertsen	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Justin Kirkland	T.J. Tynan	Lukas Reichel	Andrej Sustr

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Justin Kirkland	T.J. Tynan	Lukas Reichel	Andrej Sustr

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Brendan Warren, Lauri Pajuniemi, Danila Klimovich	Brendan Warren, Lauri Pajuniemi	Danila Klimovich

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Seth Barton, Jalen Chatfield, Mason Geertsen	Seth Barton	Jalen Chatfield, Mason Geertsen

Tirs de pénalité
T.J. Tynan, Justin Kirkland, Lukas Reichel, Phil Di Giuseppe, Valtteri Puustinen

Gardien
#1 : Dustin Tokarski, #2 : Filip Lindberg

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
T.J. Tynan, Justin Kirkland, Lukas Reichel, Phil Di Giuseppe, Valtteri Puustinen, William Lockwood, William Lockwood, Lauri Pajuniemi, Danila Klimovich, Cedric Pare, Brandon Baddock

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Andrej Sustr, , Jalen Chatfield, Mason Geertsen, Seth Barton

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Priority	Type	Description
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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	Griffins	5	4	1	0	0	0	0	0	16	10	6	3	2	1	0	0	0	0	0	12	8	4	2	2	0	0	0	0	0	0	4	2	2	8	0.800	16	27	43	0	0	9	7	9	2	97	83	53	56	15	71	19	67	93	33	6	18.18%	30	4	86.67%	1	146	306	47.71%	199	358	55.59%	98	183	53.55%	295	196	310	102	166	81
2	Marlies	7	3	4	0	0	0	0	0	11	15	-4	3	2	1	0	0	0	0	0	6	4	2	4	1	3	0	0	0	0	0	5	11	-6	6	0.429	11	19	30	0	1	9	7	9	2	110	83	53	56	15	159	58	112	139	48	4	8.33%	48	3	93.75%	0	146	306	47.71%	199	358	55.59%	98	183	53.55%	295	196	310	102	166	81
	Total	12	7	5	0	0	0	0	0	27	25	2	6	4	2	0	0	0	0	0	18	12	6	6	3	3	0	0	0	0	0	9	13	-4	14	0.583	27	46	73	0	1	9	7	9	2	207	83	53	56	15	230	77	179	232	81	10	12.35%	78	7	91.03%	1	146	306	47.71%	199	358	55.59%	98	183	53.55%	295	196	310	102	166	81
	_Since Last GM Reset	12	7	5	0	0	0	0	0	27	25	2	6	4	2	0	0	0	0	0	18	12	6	6	3	3	0	0	0	0	0	9	13	-4	14	0.583	27	46	73	0	1	9	7	9	2	207	83	53	56	15	230	77	179	232	81	10	12.35%	78	7	91.03%	1	146	306	47.71%	199	358	55.59%	98	183	53.55%	295	196	310	102	166	81
	_Vs Conference	12	7	5	0	0	0	0	0	27	25	2	6	4	2	0	0	0	0	0	18	12	6	6	3	3	0	0	0	0	0	9	13	-4	14	0.583	27	46	73	0	1	9	7	9	2	207	83	53	56	15	230	77	179	232	81	10	12.35%	78	7	91.03%	1	146	306	47.71%	199	358	55.59%	98	183	53.55%	295	196	310	102	166	81
	_Vs Division	12	7	5	0	0	0	0	0	27	25	2	6	4	2	0	0	0	0	0	18	12	6	6	3	3	0	0	0	0	0	9	13	-4	14	0.583	27	46	73	0	1	9	7	9	2	207	83	53	56	15	230	77	179	232	81	10	12.35%	78	7	91.03%	1	146	306	47.71%	199	358	55.59%	98	183	53.55%	295	196	310	102	166	81

			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
12	14	L3	27	46	73	207	230	77	179	232	0	1

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
12	7	5	0	0	0	0	27	25

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	4	2	0	0	0	0	18	12

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	3	3	0	0	0	0	9	13

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	4	2	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
81	10	12.35%	78	7	91.03%	1

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
83	53	56	15	9	7	9	2

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
146	306	47.71%	199	358	55.59%	98	183	53.55%

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
295	196	310	102	166	81

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	Lien
1 - 2023-03-22	4	Griffins	1	Monsters	2	BW		Sommaire du match
3 - 2023-03-24	12	Griffins	5	Monsters	3	BL		Sommaire du match
5 - 2023-03-26	20	Monsters	2	Griffins	1	AW		Sommaire du match
7 - 2023-03-28	28	Monsters	2	Griffins	1	AW		Sommaire du match
9 - 2023-03-30	36	Griffins	2	Monsters	7	BW		Sommaire du match
15 - 2023-04-05	57	Monsters	1	Marlies	4	AL		Sommaire du match
17 - 2023-04-07	61	Monsters	2	Marlies	1	AW	X	Sommaire du match
19 - 2023-04-09	65	Marlies	0	Monsters	2	BW		Sommaire du match
21 - 2023-04-11	69	Marlies	2	Monsters	3	BW	X	Sommaire du match
23 - 2023-04-13	73	Monsters	0	Marlies	3	AL		Sommaire du match
25 - 2023-04-15	77	Marlies	2	Monsters	1	BL		Sommaire du match
27 - 2023-04-17	81	Monsters	2	Marlies	3	AL		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	100	0
Assistance	7,255	6,000
Assistance PCT	60.46%	100.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
35	2209 - 73.64%	120,917$	725,500$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	1,692,667$	1,692,667$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
0$	0$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	0	0$	0$

Monsters Leaders statistiques (saison régulière)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Monsters Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

Monsters Statistiques de l'Équipe de Carrière

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	Total											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT

Monsters Leaders statistiques (séries éliminatoires)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Monsters Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

	Monsters
	GP: 12 \| W: 7 \| L: 5 GF: 27 \| GA: 25 \| PP%: 12.35% \| PK%: 91.03% DG: Tyler Bell \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 57