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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Monsters 9-9-0, 18pts	2	Sommaire du match	1	Bears 15-5-0, 30pts

Team Stats
L1	Séquence	W4
5-5-0	Fiche domicile	5-4-0
4-4-0	Fiche domicile	10-1-0
3-6-1	Derniers 10 matchs	8-2-0
1.94	Buts par match	2.25
2.06	Buts contre par match	1.45
26.60%	Pourcentage en avantage numérique	28.74%
76.92%	Pourcentage en désavantage numérique	79.52%

Bears
15-5-0, 30pts

Sommaire du match

Monsters
9-9-0, 18pts

Team Stats
W4	Séquence	L1
5-4-0	Fiche domicile	5-5-0
10-1-0	Fiche domicile	4-4-0
8-2-0	Derniers 10 matchs	3-6-1
2.25	Buts par match	1.94
1.45	Buts contre par match	2.06
28.74%	Pourcentage en avantage numérique	26.60%
79.52%	Pourcentage en désavantage numérique	76.92%

Meneurs d'équipe
	Buts Scott Morrow 6	Passes Scott Morrow 3

	Points Scott Morrow 9	Plus/Moins Jacob Bernard-Docker 0

Statistiques d’équipe
Buts pour 35 1.94 GFG	Tirs pour 315 17.50 Avg	Pourcentage en avantage numérique 26.6% 25 GF	Début de zone offensive 34.9%
Buts contre 37 2.06 GAA	Tirs contre 324 18.00 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 76.9%% 18 GA	Début de la zone défensive 32.7%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Stéphane Drolet
	Division	Nord
	Conférence	Conference Est
	Capitaine
	Assistant #1	Timo Meier
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	8,000
	Assistance	0
	Billets de saison	1,600
Informations de la formation
	Équipe Pro	6
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	26 / 250
	Espoirs	43

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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	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	Matthew Highmore	0	X	X		100.00	77	43	91	78	67	58	81	59	34	60	57	73	25	62	63	65	64	68	0	28	2	775,000$
2	Nikita Prishchepov (R)	0	X			100.00	73	71	78	70	71	72	76	58	73	54	57	62	54	44	44	61	69	66	0	20	4	806,667$
3	Scott Morrow (R)	0			X	100.00	59	42	99	72	78	68	82	60	25	67	49	67	25	45	45	62	78	68	0	21	2	916,667$
4	Jacob Bernard-Docker	0			X	100.00	71	56	87	71	73	62	60	60	25	51	48	69	25	59	59	59	73	64	0	24	2	805,000$
5	Ian Moore (R)	0			X	100.00	64	58	64	61	58	61	57	58	41	65	65	68	52	50	50	69	63	63	0	23	3	925,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	69	54	84	70	69	64	71	59	40	59	55	68	36	52	52	63	69	66

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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

#	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	Pheonix Copley	0	100.00	56	53	66	84	56	57	59	63	59	59	30	54	55	58	69	54	0	32	2	825,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE		100.00	56	53	66	84	56	57	59	63	59	59	30	54	55	58	69	54

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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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
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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	PKS	PKM	GW	FO%	GA	TA	P/20	FL	FT
1	Scott Morrow	Monsters (CBJ)	D	18	6	3	9	-8	5	5	6	15	46	17	27	13.04%	6	525	29.18	6	1	7	13	74	3	56	2	0%	3	24	0.34	0	1
2	Jacob Bernard-Docker	Monsters (CBJ)	D	18	1	1	2	0	14	10	4	9	15	6	8	6.67%	19	421	23.40	1	0	1	5	56	1	48	1	0%	1	19	0.09	1	1
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				36	7	4	11	-8	19	15	10	24	61	23	35	11.48%	25	946	26.29	7	1	8	18	130	4	105	3	0.00%	4	43	0.23	1	2

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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	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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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 joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Date de la Dernière Transaction	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
Ian Moore	Monsters (CBJ)	D	23	2000-12-08	NA	Yes	205 Lbs	6 ft3	No	No	Trade	2026-03-01	No	No	3	2026-04-22	False	False	Pro & Farm	925,000$	75,510$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	925,000$	925,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Jacob Bernard-Docker	Monsters (CBJ)	D	24	2000-06-30	CAN	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	2026-04-24	False	False	Pro & Farm	805,000$	65,714$	0$	0$	No	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	875,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Matthew Highmore	Monsters (CBJ)	C/RW	28	1996-02-27	CAN	No	186 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	2	2026-04-24	False	False	Pro & Farm	775,000$	63,265$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Nikita Prishchepov	Monsters (CBJ)	C	20	2004-02-20	RUS	Yes	194 Lbs	6 ft1	No	No	Trade	2026-01-20	No	No	4	2026-04-23	False	False	Pro & Farm	806,667$	65,850$	0$	0$	No	806,667$	806,667$	806,667$	-	-	-	-	-	-	806,667$	806,667$	806,667$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien
Pheonix Copley	Monsters (CBJ)	G	32	1992-01-18	USA	No	205 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	2	2026-04-22	False	False	Pro & Farm	825,000$	67,347$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Scott Morrow	Monsters (CBJ)	D	21	2002-11-01	USA	Yes	210 Lbs	6 ft2	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	916,667$	74,830$	0$	0$	No	916,667$	-	-	-	-	-	-	-	-	916,667$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
6	24.67	200 Lbs	6 ft2	2.50	842,222$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				40	1	2	2
2				30	1	2	2
3				20	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Scott Morrow	40	1	2	2
2	Jacob Bernard-Docker		30	1	2	2
3		Scott Morrow	20	1	2	2
4	Jacob Bernard-Docker		10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1				60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Scott Morrow	60	1	2	2
2	Jacob Bernard-Docker		40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Scott Morrow	60	1	2	2
2	Jacob Bernard-Docker		40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2		Scott Morrow	60	1	2	2
2		40	1	2	2	Jacob Bernard-Docker		40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1		Scott Morrow	60	1	2	2
2	Jacob Bernard-Docker		40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
				Scott Morrow

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
				Scott Morrow

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Scott Morrow, Jacob Bernard-Docker		Scott Morrow, Jacob Bernard-Docker

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, Scott Morrow, Jacob Bernard-Docker, ,

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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

	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	Bears	5	1	4	0	0	0	0	0	8	11	-3	3	0	3	0	0	0	0	0	4	7	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	2	0.200	8	16	24	0	0	6	13	13	3	86	50	109	136	20	91	31	85	50	25	6	24.00%	21	6	71.43%	1	143	277	51.62%	136	259	52.51%	136	257	52.92%	438	306	452	130	225	112
2	Comets	6	4	2	0	0	0	0	0	11	9	2	3	2	1	0	0	0	0	0	3	2	1	3	2	1	0	0	0	0	0	8	7	1	8	0.667	11	21	32	0	2	6	13	13	3	103	50	109	136	20	112	31	110	52	32	6	18.75%	26	3	88.46%	1	143	277	51.62%	136	259	52.51%	136	257	52.92%	438	306	452	130	225	112
3	Senators	7	4	3	0	0	0	0	0	16	17	-1	4	3	1	0	0	0	0	0	10	10	0	3	1	2	0	0	0	0	0	6	7	-1	8	0.571	16	31	47	0	0	6	13	13	3	126	50	109	136	20	121	38	159	76	37	13	35.14%	31	9	70.97%	0	143	277	51.62%	136	259	52.51%	136	257	52.92%	438	306	452	130	225	112
	Total	18	9	9	0	0	0	0	0	35	37	-2	10	5	5	0	0	0	0	0	17	19	-2	8	4	4	0	0	0	0	0	18	18	0	18	0.500	35	68	103	0	2	6	13	13	3	315	50	109	136	20	324	100	354	178	94	25	26.60%	78	18	76.92%	2	143	277	51.62%	136	259	52.51%	136	257	52.92%	438	306	452	130	225	112
	_Since Last GM Reset	18	9	9	0	0	0	0	0	35	37	-2	10	5	5	0	0	0	0	0	17	19	-2	8	4	4	0	0	0	0	0	18	18	0	18	0.500	35	68	103	0	2	6	13	13	3	315	50	109	136	20	324	100	354	178	94	25	26.60%	78	18	76.92%	2	143	277	51.62%	136	259	52.51%	136	257	52.92%	438	306	452	130	225	112
	_Vs Conference	18	9	9	0	0	0	0	0	35	37	-2	10	5	5	0	0	0	0	0	17	19	-2	8	4	4	0	0	0	0	0	18	18	0	18	0.500	35	68	103	0	2	6	13	13	3	315	50	109	136	20	324	100	354	178	94	25	26.60%	78	18	76.92%	2	143	277	51.62%	136	259	52.51%	136	257	52.92%	438	306	452	130	225	112
	_Vs Division	5	8	5	0	0	0	0	0	8	11	-3	3	5	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	2	3	3	0	0	0	0	0	4	4	0	16	1.600	8	16	24	0	0	6	13	13	3	86	50	109	136	20	91	31	85	50	25	6	24.00%	21	6	71.43%	1	143	277	51.62%	136	259	52.51%	136	257	52.92%	438	306	452	130	225	112

			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
18	18	L1	35	68	103	315	324	100	354	178	0	2

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	9	9	0	0	0	0	35	37

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
10	5	5	0	0	0	0	17	19

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	4	4	0	0	0	0	18	18

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	6	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
94	25	26.60%	78	18	76.92%	2

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
50	109	136	20	6	13	13	3

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
143	277	51.62%	136	259	52.51%	136	257	52.92%

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
438	306	452	130	225	112

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 - 2026-04-16	3	Comets	0	Monsters	1	W	X	Sommaire du match
3 - 2026-04-18	11	Comets	0	Monsters	1	W		Sommaire du match
5 - 2026-04-20	19	Monsters	3	Comets	1	W		Sommaire du match
7 - 2026-04-22	27	Monsters	2	Comets	4	L		Sommaire du match
9 - 2026-04-24	35	Comets	2	Monsters	1	L		Sommaire du match
11 - 2026-04-26	43	Monsters	3	Comets	2	W		Sommaire du match
15 - 2026-04-30	58	Senators	2	Monsters	3	W	X	Sommaire du match
17 - 2026-05-02	62	Senators	2	Monsters	3	W		Sommaire du match
19 - 2026-05-04	66	Monsters	2	Senators	3	L		Sommaire du match
21 - 2026-05-06	70	Monsters	3	Senators	2	W	X	Sommaire du match
23 - 2026-05-08	74	Senators	5	Monsters	2	L		Sommaire du match
25 - 2026-05-10	78	Monsters	1	Senators	2	L		Sommaire du match
27 - 2026-05-12	82	Senators	1	Monsters	2	W		Sommaire du match
29 - 2026-05-14	85	Bears	3	Monsters	2	L	X	Sommaire du match
31 - 2026-05-16	87	Bears	3	Monsters	2	L		Sommaire du match
33 - 2026-05-18	89	Monsters	2	Bears	3	L		Sommaire du match
35 - 2026-05-20	91	Monsters	2	Bears	1	W		Sommaire du match
37 - 2026-05-22	93	Bears	1	Monsters	0	L		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	5000	3000
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
10	0 - 0.00%	0$	0$	8000	110

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
0$	5,053,334$	5,053,334$	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$	4	0$	0$

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: 18 \| W: 9 \| L: 9 GF: 35 \| GA: 37 \| PP%: 26.60% \| PK%: 76.92% DG: Stéphane Drolet \| Morale : 83 \| Moyenne d’équipe : 64