Blue Jackets
Accueil
Formation
Points
Informations joueurs
Lignes
Statistiques d’équipe
Calendrier
Finance
Statistiques d’équipe en carrière
Client Web pour les lignes

Centre de jeu
	Monsters 16-8-0, 32pts	2	FINAL	1	Sound Tigers 14-7-0, 28pts

Team Stats
W2	Streak	L2
7-4-0	Home Record	7-4-0
9-4-0	Away Record	7-3-0
8-1-1	Last 10 Games	6-2-2
2.46	Buts par match	2.52
2.04	Buts contre par match	1.86
14.47%	Pourcentage en avantage numérique	11.27%
87.74%	Pourcentage en désavantage numérique	94.66%

Sound Tigers
14-7-0, 28pts

FINAL

Monsters
16-8-0, 32pts

Team Stats
L2	Streak	W2
7-4-0	Home Record	7-4-0
7-3-0	Away Record	9-4-0
6-2-2	Last 10 Games	8-1-1
2.52	Buts par match	2.46
1.86	Buts contre par match	2.04
11.27%	Pourcentage en avantage numérique	14.47%
94.66%	Pourcentage en désavantage numérique	87.74%

Meneurs d'équipe
	Buts Kevin Stenlund 13	Passes Mike Reilly 19

	Points Mike Reilly 22	Plus/Moins Kevin Stenlund 8

	Victoires Ilya Sorokin 16	Pourcentage d’arrêts Ilya Sorokin 0.911

Statistiques d’équipe
Buts pour 59 2.46 GFG	Tirs pour 466 19.42 Avg	Pourcentage en avantage numérique 14.5% 23 GF	Début de zone offensive 39.1%
Buts contre 49 2.04 GAA	Tirs contre 553 23.04 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 87.7% 19 GA	Début de la zone défensive 41.5%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Yvon Poulin
	Entraîneur	Rick Tocchet
	Division	Division 2
	Conférence	Conference 1
	Capitaine	Riley Stillman
	Assistant #1	Sonny Milano
	Assistant #2	Rasmus Asplund
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	29
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	49 / 60
	Espoirs	20
Historique d'équipe
	Saison actuelle	16-8
	Historique	45-31-8 (0.536%)
	Apparitions en séries éliminatoires	0
	Historique en séries éliminatoires (W-L)	16-8
	Coupe Stanley	0

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	#	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Jan Jenik (R)	0	X				100.00	69	62	85	66	62	58	58	59	74	55	58	60	55	44	44	61	50	0		0	20	3	902,500$
2	Jesse Ylonen (R)	0			X		100.00	73	69	83	66	69	65	66	61	50	55	62	63	59	44	44	62	50	0		0	21	3	925,000$
3	Bryce Misley (R)	0	X				100.00	77	71	92	62	71	49	49	51	64	50	48	62	46	44	44	59	50	0		0	21	3	450,000$
4	Jack Badini (R)	0	X	X			100.00	79	73	94	63	73	53	55	45	56	41	44	62	42	44	44	58	50	0		0	23	3	815,000$
5	Kevin Stenlund	0	X		X		100.00	66	43	91	65	81	65	73	72	62	62	71	60	25	52	53	63	50	0		0	24	2	925,000$
6	Nick Moutrey	0	X				100.00	81	80	82	65	80	65	65	49	61	45	47	64	45	44	44	61	50	0		0	26	1	925,000$
7	Pascal Laberge	0	X				100.00	72	65	89	64	65	54	56	55	68	45	60	61	55	44	44	60	50	0		0	23	2	863,333$
8	Rasmus Asplund (A)	0	X	X	X		100.00	67	42	96	77	67	60	71	60	46	60	66	79	25	50	50	61	50	0		0	23	2	925,000$
9	Tyler Benson	0		X			100.00	73	70	78	71	70	73	71	65	50	67	60	64	60	44	44	64	50	0		0	23	2	863,333$
10	Antoine Morand	0	X				100.00	71	66	81	67	66	70	74	54	67	53	51	60	51	44	44	61	50	0		0	22	2	927,500$
11	Connor Dewar	0	X	X			100.00	71	64	87	65	65	68	67	59	74	56	58	62	62	44	44	63	50	0		0	22	2	925,000$
12	Brendan Guhle	0				X	100.00	71	58	80	75	73	66	63	56	25	50	48	69	40	58	58	59	50	0		0	23	2	888,833$
13	Cale Fleury	0				X	100.00	87	62	95	74	77	62	62	51	25	42	43	68	37	47	47	59	50	0		0	22	2	883,333$
14	Gabriel Carlsson	0				X	100.00	75	59	90	78	78	67	56	54	25	49	45	66	25	55	55	58	50	0		0	24	1	894,166$
15	John Ludvig (R)	0				X	100.00	74	75	72	63	75	58	59	57	25	51	49	62	47	44	44	57	50	0		0	20	3	925,000$
16	Riley Stillman (C)	0				X	100.00	86	66	83	69	72	72	66	60	25	45	48	85	25	50	51	60	50	0		0	23	2	900,000$
17	Mike Reilly	0				X	100.00	76	44	86	78	72	77	80	73	25	69	47	72	25	62	62	63	46	0	X	0	27	2	1,500,000$
Rayé
1	Michael McCarron	0	X		X		100.00	76	86	52	65	88	60	55	58	72	49	61	65	25	50	50	61	50	0		0	26	2	750,000$
2	Sonny Milano (A)	0		X			100.00	68	56	79	83	70	60	55	64	38	74	54	62	42	53	54	61	49	0		0	25	4	1,700,000$
3	Ryan Jones (R)	0				X	100.00	75	70	85	68	70	56	59	48	25	40	40	61	38	44	44	55	50	0		0	25	3	450,000$
4	Donovan Sebrango (R)	0				X	100.00	75	71	83	67	71	63	68	45	25	36	39	60	37	44	44	55	50	0		0	19	3	1,150,000$
5	Kaedan Korczak (R)	0				X	100.00	76	74	79	59	74	55	58	46	25	38	39	61	37	44	44	54	50	0		0	20	3	905,000$
6	Markus Nutivaara	0				X	100.00	75	44	92	82	71	68	60	63	25	59	48	61	25	63	64	60	50	0	X	0	27	2	2,700,000$
7	Ville Heinola	0				X	100.00	73	65	91	80	64	54	58	54	25	48	46	62	50	45	45	57	50	0		0	20	2	1,137,500$

	MOYENNE D’ÉQUIPE						100.00	74	64	84	70	72	62	63	57	44	52	51	65	41	48	48	60	50	0

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Ilya Sorokin (R)	100.00	74	66	63	78	78	70	92	76	83	74	95	46	46	72	50	0	0	25	3	2,000,000$
2	Christopher Gibson	100.00	61	57	71	82	65	64	56	65	62	61	30	45	45	59	50	0	0	28	1	1,030,555$
Rayé
1	Colton Point (R)	100.00	50	53	66	95	49	50	50	55	49	49	30	44	44	53	50	0	0	23	1	1,097,625$
2	Oscar Dansk	100.00	57	63	78	81	55	61	53	61	58	57	30	44	44	57	50	0	0	27	1	675,000$
3	Jakub Skarek (R)	100.00	49	53	67	81	47	48	50	54	48	48	30	44	44	51	50	0	0	21	2	927,500$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	58	58	69	83	59	59	60	62	60	58	43	45	45	58	50	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Rick Tocchet	84	92	78	87	81	76	67	CAN	58	2	1,500,000$

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	P/20	FW	FT	S1	S2	S3
1	Mike Reilly	Monsters (CLB)	D	24	3	19	22	3	20	0	18	37	39	7	27	7.69%	24	611	25.50	2	6	8	37	137	0	2	2	0	122	1	0	0.00%	0	0	0.72	0	0	0	2	1
2	Kevin Stenlund	Monsters (CLB)	C/RW	24	13	8	21	8	14	0	32	55	60	23	37	21.67%	5	567	23.66	2	6	8	20	122	1	0	1	3	116	2	2	53.88%	709	1	0.74	0	0	4	3	0
3	Riley Stillman	Monsters (CLB)	D	24	4	12	16	5	30	0	55	29	49	14	21	8.16%	31	582	24.29	4	3	7	44	125	0	1	1	0	108	0	0	0.00%	0	0	0.55	0	0	0	1	6
4	Rasmus Asplund	Monsters (CLB)	C/LW/RW	15	6	6	12	6	4	0	19	20	32	12	30	18.75%	5	337	22.47	3	3	6	9	78	0	0	0	2	78	3	0	41.67%	24	0	0.71	0	0	3	2	0
5	Tyler Benson	Monsters (CLB)	LW	24	7	5	12	2	41	5	34	34	49	12	31	14.29%	1	471	19.64	1	3	4	10	54	1	0	1	2	73	3	0	55.10%	49	0	0.51	1	0	1	0	2
6	Brendan Guhle	Monsters (CLB)	D	24	2	9	11	-1	18	0	40	28	27	11	15	7.41%	20	565	23.57	2	4	6	22	126	0	0	0	0	109	0	0	0.00%	0	0	0.39	0	0	0	0	2
7	Gabriel Carlsson	Monsters (CLB)	D	24	2	9	11	1	20	0	26	21	29	8	12	6.90%	23	542	22.60	2	4	6	23	117	0	0	0	0	100	1	0	0.00%	0	0	0.41	0	0	0	1	0
8	Connor Dewar	Monsters (CLB)	C/LW	24	4	7	11	-1	10	0	26	58	27	11	18	14.81%	0	442	18.45	1	3	4	10	120	0	0	0	0	7	2	2	60.42%	427	0	0.50	0	0	2	1	0
9	Jesse Ylonen	Monsters (CLB)	RW	24	3	6	9	4	23	5	52	13	43	7	40	6.98%	2	434	18.10	2	1	3	14	133	0	0	0	1	24	0	0	45.16%	31	0	0.41	0	1	0	2	1
10	Jan Jenik	Monsters (CLB)	C	24	4	4	8	0	10	0	13	42	30	9	17	13.33%	0	376	15.70	0	0	0	0	4	0	0	0	0	34	2	0	53.46%	318	0	0.42	0	0	0	0	1
11	Sonny Milano	Monsters (CLB)	LW	11	3	5	8	4	8	0	16	25	14	6	13	21.43%	1	241	21.97	1	3	4	2	54	0	1	1	0	40	1	0	41.86%	43	0	0.66	0	0	2	0	0
12	Cale Fleury	Monsters (CLB)	D	24	1	5	6	1	24	0	32	6	11	1	6	9.09%	18	400	16.68	0	1	1	2	18	0	0	0	1	26	0	0	0.00%	0	0	0.30	0	0	0	0	2
13	Michael McCarron	Monsters (CLB)	C/RW	3	2	2	4	2	35	5	4	2	4	1	2	50.00%	0	40	13.64	2	1	3	3	15	0	0	0	0	0	1	0	100.00%	1	0	1.96	1	0	0	0	0
14	Antoine Morand	Monsters (CLB)	C	24	1	3	4	-3	18	0	35	25	21	14	9	4.76%	0	430	17.92	0	2	2	5	62	0	0	0	0	0	0	0	54.02%	87	0	0.19	0	0	0	0	0
15	John Ludvig	Monsters (CLB)	D	24	0	3	3	3	42	0	36	10	6	1	3	0.00%	19	407	16.98	0	0	0	1	11	0	0	0	0	43	0	0	0.00%	0	0	0.15	0	0	0	0	0
16	Pascal Laberge	Monsters (CLB)	C	24	2	1	3	0	14	0	17	10	8	6	13	25.00%	0	253	10.56	0	0	0	0	15	0	0	0	0	9	0	0	51.28%	39	0	0.24	0	0	1	1	0
17	Bryce Misley	Monsters (CLB)	C	24	2	0	2	-1	6	0	6	7	6	2	1	33.33%	3	118	4.96	1	0	1	3	22	1	0	1	1	52	0	0	47.37%	57	0	0.34	0	0	0	0	0
18	Jack Badini	Monsters (CLB)	C/LW	24	0	1	1	-4	21	5	16	7	5	2	8	0.00%	2	204	8.52	0	1	1	2	1	0	0	0	0	1	0	0	69.23%	13	0	0.10	0	1	0	0	0
19	Nick Moutrey	Monsters (CLB)	C	24	0	1	1	0	6	0	0	2	3	0	3	0.00%	0	51	2.14	0	1	1	3	21	0	0	0	0	4	0	0	54.55%	11	0	0.39	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				413	59	106	165	29	364	20	477	431	463	147	306	12.74%	154	7081	17.15	23	42	65	210	1244	3	4	7	10	954	16	4	54.67%	1809	1	0.47	2	2	13	13	15

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Ilya Sorokin	Monsters (CLB)	24	16	7	1	0.911	1.88	1563	4	3	49	553	0	1	0	0.000	0	24	0	3	1	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			24	16	7	1	0.911	1.88	1563	4	3	49	553	0	1	0	0.000	0	24	0	3	1	0

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

Nom du joueur	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 moyen	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Salaire annuel 3	Salaire annuel 4	Link
Antoine Morand	Monsters (CLB)	C	22	1999-02-18	No	184 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	927,500$	927,500$	0$	0$	No	927,500$			Lien
Brendan Guhle	Monsters (CLB)	D	23	1997-07-29	No	197 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	888,833$	888,833$	0$	0$	No	888,833$			Lien
Bryce Misley	Monsters (CLB)	C	21	1999-09-05	Yes	194 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	450,000$	450,000$	0$	0$	No	450,000$	450,000$
Cale Fleury	Monsters (CLB)	D	22	1998-11-18	No	213 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	883,333$	883,333$	0$	0$	No	883,333$			Lien
Christopher Gibson	Monsters (CLB)	G	28	1992-12-27	No	217 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	1,030,555$	1,000,000$	0$	0$	No				Lien
Colton Point	Monsters (CLB)	G	23	1998-03-04	Yes	230 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	1,097,625$	1,000,000$	0$	0$	No				Lien
Connor Dewar	Monsters (CLB)	C/LW	22	1999-06-26	No	182 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien
Donovan Sebrango	Monsters (CLB)	D	19	2002-01-12	Yes	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	1,150,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$		Lien
Gabriel Carlsson	Monsters (CLB)	D	24	1997-01-02	No	203 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	894,166$	894,166$	0$	0$	No				Lien
Ilya Sorokin	Monsters (CLB)	G	25	1995-08-03	Yes	190 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	2,000,000$	2,000,000$	0$	0$	No	2,000,000$	2,000,000$
Jack Badini	Monsters (CLB)	C/LW	23	1998-01-19	Yes	203 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	815,000$	805,000$	0$	0$	No	815,000$	815,000$
Jakub Skarek	Monsters (CLB)	G	21	1999-11-10	Yes	202 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	927,500$	927,500$	0$	0$	No	927,500$			Lien
Jan Jenik	Monsters (CLB)	C	20	2000-09-15	Yes	161 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	902,500$	795,000$	0$	0$	No	902,500$	902,500$
Jesse Ylonen	Monsters (CLB)	RW	21	1999-10-03	Yes	187 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	880,833$	0$	0$	No	925,000$	925,000$
John Ludvig	Monsters (CLB)	D	20	2000-08-02	Yes	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	853,333$	0$	0$	No	925,000$	925,000$
Kaedan Korczak	Monsters (CLB)	D	20	2001-01-29	Yes	192 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	905,000$	795,000$	0$	0$	No	905,000$	905,000$
Kevin Stenlund	Monsters (CLB)	C/RW	24	1996-09-20	No	215 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien
Markus Nutivaara	Monsters (CLB)	D	27	1994-06-06	No	191 Lbs	6 ft1	No	Yes	No	2	Pro & Farm	2,700,000$	2,700,000$	0$	0$	No	2,700,000$			Lien
Michael McCarron	Monsters (CLB)	C/RW	26	1995-03-07	No	232 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$			Lien
Mike Reilly	Monsters (CLB)	D	27	1993-07-13	No	199 Lbs	6 ft1	No	Yes	No	2	Pro & Farm	1,500,000$	1,500,000$	0$	0$	No	1,500,000$			Lien
Nick Moutrey	Monsters (CLB)	C	26	1995-06-23	No	218 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No				Lien
Oscar Dansk	Monsters (CLB)	G	27	1994-02-28	No	204 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	675,000$	675,000$	0$	0$	No				Lien
Pascal Laberge	Monsters (CLB)	C	23	1998-04-09	No	172 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	863,333$	863,333$	0$	0$	No	863,333$			Lien
Rasmus Asplund	Monsters (CLB)	C/LW/RW	23	1997-12-03	No	189 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien
Riley Stillman	Monsters (CLB)	D	23	1998-03-09	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$			Lien
Ryan Jones	Monsters (CLB)	D	25	1996-05-26	Yes	185 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	450,000$	450,000$	0$	0$	No	450,000$	450,000$
Sonny Milano	Monsters (CLB)	LW	25	1996-05-12	No	194 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Pro & Farm	1,700,000$	1,700,000$	0$	0$	No	1,700,000$	1,700,000$	1,700,000$	Lien
Tyler Benson	Monsters (CLB)	LW	23	1998-03-15	No	192 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	863,333$	863,333$	0$	0$	No	863,333$			Lien
Ville Heinola	Monsters (CLB)	D	20	2001-03-02	No	178 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	1,137,500$	1,137,500$	0$	0$	No	1,137,500$			Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
29	23.21	197 Lbs	6 ft2	2.21	1,033,144$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Rasmus Asplund	Kevin Stenlund	Jesse Ylonen	35	1	2	2
2		Connor Dewar	Antoine Morand	30	1	2	2
3	Tyler Benson	Jan Jenik	Pascal Laberge	25	1	2	2
4	Jack Badini	Antoine Morand	Kevin Stenlund	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mike Reilly	Riley Stillman	35	1	2	2
2	Brendan Guhle	Gabriel Carlsson	30	1	2	2
3	Cale Fleury	John Ludvig	25	1	2	2
4	Mike Reilly	Riley Stillman	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Rasmus Asplund	Kevin Stenlund	Jesse Ylonen	60	1	2	2
2		Connor Dewar	Antoine Morand	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mike Reilly	Riley Stillman	60	1	2	2
2	Brendan Guhle	Gabriel Carlsson	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Kevin Stenlund	Rasmus Asplund	60	1	2	2
2		Tyler Benson	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mike Reilly	Riley Stillman	60	1	2	2
2	Brendan Guhle	Gabriel Carlsson	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Kevin Stenlund	60	1	2	2	Mike Reilly	Riley Stillman	60	1	2	2
2	Rasmus Asplund	40	1	2	2	Brendan Guhle	Gabriel Carlsson	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Kevin Stenlund	Rasmus Asplund	60	1	2	2
2		Tyler Benson	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Mike Reilly	Riley Stillman	60	1	2	2
2	Brendan Guhle	Gabriel Carlsson	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Rasmus Asplund	Kevin Stenlund	Jesse Ylonen	Mike Reilly	Riley Stillman

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Rasmus Asplund	Kevin Stenlund	Jesse Ylonen	Mike Reilly	Riley Stillman

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Bryce Misley, Nick Moutrey, Jan Jenik	Bryce Misley, Nick Moutrey	Jan Jenik

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Cale Fleury, John Ludvig, Brendan Guhle	Cale Fleury	John Ludvig, Brendan Guhle

Tirs de pénalité
Kevin Stenlund, Rasmus Asplund, , Tyler Benson, Jesse Ylonen

Gardien
#1 : Ilya Sorokin, #2 : Christopher Gibson

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

Afficher ou masquer des colonnes

Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

	Total												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Bruins	7	4	3	0	0	0	0	0	17	19	-2	3	2	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	4	2	2	0	0	0	0	0	11	12	-1	8	0.571	17	31	48	0	0	20	15	19	5	133	135	158	137	36	190	61	97	151	38	6	15.79%	44	4	90.91%	0	418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%	619	417	626	193	318	160
2	Crunch	7	4	3	0	0	0	0	0	23	16	7	3	1	2	0	0	0	0	0	7	5	2	4	3	1	0	0	0	0	0	16	11	5	8	0.571	23	43	66	0	1	20	15	19	5	159	135	158	137	36	168	41	136	117	49	11	22.45%	48	7	85.42%	1	418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%	619	417	626	193	318	160
3	Penguins	4	4	0	0	0	0	0	0	9	5	4	2	2	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	2	0	0	0	0	0	0	4	2	2	8	1.000	9	16	25	0	1	20	15	19	5	63	135	158	137	36	79	25	48	80	27	3	11.11%	23	3	86.96%	0	418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%	619	417	626	193	318	160
4	Sound Tigers	6	4	2	0	0	0	0	0	10	9	1	3	2	1	0	0	0	0	0	4	3	1	3	2	1	0	0	0	0	0	6	6	0	8	0.667	10	16	26	0	1	20	15	19	5	111	135	158	137	36	116	30	87	130	45	3	6.67%	40	5	87.50%	2	418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%	619	417	626	193	318	160
	Total	24	16	8	0	0	0	0	0	59	49	10	11	7	4	0	0	0	0	0	22	18	4	13	9	4	0	0	0	0	0	37	31	6	32	0.667	59	106	165	0	3	20	15	19	5	466	135	158	137	36	553	157	368	478	159	23	14.47%	155	19	87.74%	3	418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%	619	417	626	193	318	160
	_Since Last GM Reset	24	16	8	0	0	0	0	0	59	49	10	11	7	4	0	0	0	0	0	22	18	4	13	9	4	0	0	0	0	0	37	31	6	32	0.667	59	106	165	0	3	20	15	19	5	466	135	158	137	36	553	157	368	478	159	23	14.47%	155	19	87.74%	3	418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%	619	417	626	193	318	160
	_Vs Conference	18	12	6	0	0	0	0	0	49	40	9	8	5	3	0	0	0	0	0	18	15	3	10	7	3	0	0	0	0	0	31	25	6	24	0.667	49	90	139	0	2	20	15	19	5	355	135	158	137	36	437	127	281	348	114	20	17.54%	115	14	87.83%	1	418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%	619	417	626	193	318	160
	_Vs Division	10	4	0	0	0	0	0	0	19	14	5	5	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	5	2	0	0	0	0	0	0	10	8	2	8	0.400	19	32	51	0	2	20	15	19	5	174	135	158	137	36	195	55	135	210	72	6	8.33%	63	8	87.30%	2	418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%	619	417	626	193	318	160

			Total pour les joueurs
Matchs joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs pour	Tirs contre	Tirs bloqués	Minutes de pénalités	Mises en échec	Buts en filet désert	Blanchissages
24	32	W2	59	106	165	466	553	157	368	478	0	3

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
24	16	8	0	0	0	0	59	49

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
11	7	4	0	0	0	0	22	18

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
13	9	4	0	0	0	0	37	31

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
8	1	0	1	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
159	23	14.47%	155	19	87.74%	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
135	158	137	36	20	15	19	5

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
418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%

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
619	417	626	193	318	160

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 - 2022-03-16	4	Monsters	6	Crunch	2	AW		Sommaire du match
2 - 2022-03-17	12	Monsters	4	Crunch	3	AW		Sommaire du match
3 - 2022-03-18	20	Crunch	0	Monsters	4	BW		Sommaire du match
4 - 2022-03-19	28	Crunch	1	Monsters	0	BL		Sommaire du match
5 - 2022-03-20	36	Monsters	1	Crunch	3	AL		Sommaire du match
6 - 2022-03-21	44	Crunch	4	Monsters	3	BL		Sommaire du match
7 - 2022-03-22	52	Monsters	5	Crunch	3	AW		Sommaire du match
8 - 2022-03-23	57	Monsters	3	Bruins	4	AL		Sommaire du match
9 - 2022-03-24	61	Monsters	3	Bruins	2	AW		Sommaire du match
10 - 2022-03-25	65	Bruins	3	Monsters	0	BL		Sommaire du match
11 - 2022-03-26	69	Bruins	2	Monsters	3	BW		Sommaire du match
12 - 2022-03-27	73	Monsters	0	Bruins	4	AL		Sommaire du match
13 - 2022-03-28	77	Bruins	2	Monsters	3	BW	X	Sommaire du match
14 - 2022-03-29	81	Monsters	5	Bruins	2	AW		Sommaire du match
15 - 2022-03-30	85	Monsters	1	Penguins	0	AW		Sommaire du match
16 - 2022-03-31	87	Monsters	3	Penguins	2	AW	X	Sommaire du match
17 - 2022-04-01	89	Penguins	2	Monsters	3	BW	X	Sommaire du match
18 - 2022-04-02	91	Penguins	1	Monsters	2	BW		Sommaire du match
22 - 2022-04-06	99	Monsters	1	Sound Tigers	3	AL		Sommaire du match
23 - 2022-04-07	100	Monsters	3	Sound Tigers	2	AW	X	Sommaire du match
24 - 2022-04-08	101	Sound Tigers	2	Monsters	3	BW	X	Sommaire du match
25 - 2022-04-09	102	Sound Tigers	1	Monsters	0	BL	X	Sommaire du match
26 - 2022-04-10	103	Monsters	2	Sound Tigers	1	AW		Sommaire du match
27 - 2022-04-11	104	Sound Tigers	0	Monsters	1	BW		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0	0
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
-11	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
0$	2,996,116$	2,926,465$	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)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	P/20	PSG	PSS
1	Riley Stillman	82	18	32	50	-5	143	189	84	128	14.06%	86	1767	21.55	14	16	30	106	0	1	1	2	6	2	0.00%	0.57	0	0
2	Kevin Stenlund	70	24	24	48	9	38	70	67	129	18.60%	5	1450	20.72	6	9	15	44	1	0	1	5	6	2	51.75%	0.66	4	9
3	Rasmus Asplund	53	13	30	43	5	18	45	109	97	13.40%	7	1149	21.68	5	14	19	27	1	0	1	7	5	0	46.27%	0.75	1	9
4	Mike Reilly	76	7	32	39	-5	70	116	101	91	7.69%	58	1823	24.00	4	10	14	78	0	1	1	0	0	3	0.00%	0.43	0	0
5	Sonny Milano	68	9	29	38	-10	38	83	94	89	10.11%	10	1356	19.94	5	13	18	24	0	0	0	5	3	2	37.84%	0.56	1	3

Monsters Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA
1	Ilya Sorokin	80	44	29	6	0.892	2.17	4753	6	10	172	1592	0	4	1	0.786	42
2	Christopher Gibson	7	1	2	0	0.889	2.12	227	0	1	8	72	0	0	0	0.000	0

Monsters Statistiques de l'Équipe de Carrière

Afficher ou masquer des colonnes

	Total											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
Saison régulière
2021	82	35	31	0	3	1	7	5	192	186	6	41	20	15	0	0	0	4	2	98	92	6	41	15	16	0	3	1	3	3	94	94	0	96	192	335	527	1	10	74	51	57	13	1497	500	476	501	60	1665	462	1198	1593	469	70	14.93%	509	56	89.00%	4	1213	2282	53.16%	1210	2393	50.56%	605	1172	51.62%	2044	1396	1914	611	1027	525
Total Saison régulière	82	35	31	0	3	1	7	5	192	186	6	41	20	15	0	0	0	4	2	98	92	6	41	15	16	0	3	1	3	3	94	94	0	96	192	335	527	1	10	74	51	57	13	1497	500	476	501	60	1665	462	1198	1593	469	70	14.93%	509	56	89.00%	4	1213	2282	53.16%	1210	2393	50.56%	605	1172	51.62%	2044	1396	1914	611	1027	525
2021	24	16	8	0	0	0	0	0	59	49	10	11	7	4	0	0	0	0	0	22	18	4	13	9	4	0	0	0	0	0	37	31	6	32	59	106	165	0	3	20	15	19	5	466	135	158	137	36	553	157	368	478	159	23	14.47%	155	19	87.74%	3	418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%	619	417	626	193	318	160
Total Séries éliminatoires	24	16	8	0	0	0	0	0	59	49	10	11	7	4	0	0	0	0	0	22	18	4	13	9	4	0	0	0	0	0	37	31	6	32	59	106	165	0	3	20	15	19	5	466	135	158	137	36	553	157	368	478	159	23	14.47%	155	19	87.74%	3	418	720	58.06%	392	765	51.24%	195	357	54.62%	619	417	626	193	318	160

Monsters Leaders statistiques (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	P/20
1	Mike Reilly	24	3	19	22	3	20	18	37	39	7.69%	24	611	25.50	2	6	8	37	0	2	2	0	1	0	0.00%	0.72
2	Kevin Stenlund	24	13	8	21	8	14	32	55	60	21.67%	5	567	23.66	2	6	8	20	1	0	1	3	2	2	53.88%	0.74
3	Riley Stillman	24	4	12	16	5	30	55	29	49	8.16%	31	582	24.29	4	3	7	44	0	1	1	0	0	0	0.00%	0.55
4	Tyler Benson	24	7	5	12	2	41	34	34	49	14.29%	1	471	19.64	1	3	4	10	1	0	1	2	3	0	55.10%	0.51
5	Rasmus Asplund	15	6	6	12	6	4	19	20	32	18.75%	5	337	22.47	3	3	6	9	0	0	0	2	3	0	41.67%	0.71

Monsters Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

Afficher ou masquer des colonnes

#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA
1	Ilya Sorokin	24	16	7	1	0.911	1.88	1563	4	3	49	553	0	1	0	0.000	0

	Monsters
	GP: 24 \| W: 16 \| L: 8 GF: 59 \| GA: 49 \| PP%: 14.47% \| PK%: 87.74% DG: Yvon Poulin \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A