Day : 95

WPG - 2
UTA - 4

DAL - 3
OTT - 7

LOS - 4
BUF - 3

SJS - 3
CAR - 2

TOR - 3
TBL - 0

CLB - 4
WSH - 8

VAN - 4
PHI - 2

ANH - 3
NJD - 4

MIN - 2
NYR - 3

FLA - 3
PIT - 2

GRG - 2
SAR - 5

PRO - 6
NOR - 1

HAM - 3
GAT - 2

CTW - 6
SJS - 5

Day : 96

(20-23-1) - L2
(9-33-5) - L2

(34-10-2) - W2
(22-21-4) - L2

(27-16-3) - L2
(10-34-4) - L2

(23-20-4) - W4
(33-6-3) - W2

(19-23-3) - L2
(14-27-1) - L3

(15-23-7) - W3
(24-17-2) - W2

(25-15-7) - OTL1
(25-14-5) - W1

(24-19-3) - L1
(14-26-4) - L1

(25-17-3) - OTL1
(31-8-5) - W5

(24-18-6) - W3
(28-15-2) - W4

(26-12-1) - W1
(26-18-2) - L1

(25-11-5) - W1
(25-19-6) - L2

(26-19-2) - W3
(26-14-3) - W1

(31-6-6) - L1
(31-27-1) - L1

(26-10-6) - W2
(26-19-4) - W2

(31-7-4) - W8
(31-11-4) - L3

(27-12-1) - W2
(27-18-5) - OTL1

(16-26-4) - L1
(16-19-2) - L1

(15-22-4) - W1
(15-23-4) - L1

(16-20-5) - W1
(16-30-0) - W1

(14-26-4) - L1
(14-19-1) - W1

Centre de jeu
	Lake Erie Monsters 14-26-4, 32pts	3	FINAL	4	Joliette Sportif 13-27-4, 30pts

Team Stats
L1	Séquence	L2
8-13-0	Fiche domicile	7-11-3
6-13-4	Fiche domicile	6-16-1
2-6-2	Derniers 10 matchs	2-8-0
3.68	Buts par match	3.25
4.84	Buts contre par match	4.82
22.15%	Pourcentage en avantage numérique	22.06%
74.07%	Pourcentage en désavantage numérique	68.83%

San Antonio Rampage
29-9-4, 62pts

8

FINAL

3

Lake Erie Monsters
14-26-4, 32pts

Team Stats
W4	Séquence	L1
15-5-2	Fiche domicile	8-13-0
14-4-2	Fiche domicile	6-13-4
6-1-3	Derniers 10 matchs	2-6-2
4.62	Buts par match	3.68
3.17	Buts contre par match	4.84
23.33%	Pourcentage en avantage numérique	22.15%
81.76%	Pourcentage en désavantage numérique	74.07%

Lake Erie Monsters
14-26-4, 32pts

Jour 96

Henderson Silver Knights
24-19-1, 49pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W1
8-13-0	Fiche domicile	14-6-1
6-13-4	Fiche visiteur	10-13-0
2-6-2	10 derniers matchs	6-4-0
3.68	Buts par match	4.07
4.84	Buts contre par match	4.07
22.15%	Pourcentage en avantage numérique	23.91%
74.07%	Pourcentage en désavantage numérique	77.12%

San Antonio Rampage
29-9-4, 62pts

Jour 97

Lake Erie Monsters
14-26-4, 32pts

Statistiques d’équipe
W4	Séquence	L1
15-5-2	Fiche domicile	8-13-0
14-4-2	Fiche visiteur	6-13-4
6-1-3	10 derniers matchs	2-6-2
4.62	Buts par match	3.68
3.17	Buts contre par match	3.68
23.33%	Pourcentage en avantage numérique	22.15%
81.76%	Pourcentage en désavantage numérique	74.07%

Lake Erie Monsters
14-26-4, 32pts

Jour 99

Binghamton Senators
19-19-4, 42pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	W2
8-13-0	Fiche domicile	12-8-1
6-13-4	Fiche visiteur	7-11-3
2-6-2	10 derniers matchs	4-5-1
3.68	Buts par match	3.57
4.84	Buts contre par match	3.57
22.15%	Pourcentage en avantage numérique	16.06%
74.07%	Pourcentage en désavantage numérique	78.52%

Meneurs d'équipe
	Buts Saku Maenalanen 21	Passes JC Lipon 25

	Points Saku Maenalanen 43	Plus/Moins Matej Pekar 3

	Victoires Matej Tomek 9	Pourcentage d’arrêts Matej Tomek 0.852

Statistiques d’équipe
Buts pour 162 3.68 GFG	Tirs pour 1385 31.48 Avg	Pourcentage en avantage numérique 22.1% 33 GF	Début de zone offensive 37.8%
Buts contre 213 4.84 GAA	Tirs contre 1381 31.39 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 74.1%% 35 GA	Début de la zone défensive 33.3%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Alexandre Brabant
	Entraîneur	Jeremy Colliton
	Division	Grands Lacs
	Conférence	Hamel
	Capitaine	JC Lipon
	Assistant #1	Kyle Palmieri
	Assistant #2	Tim Erixon
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	3,000
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	24
	Équipe Mineure	22
	Limite contact	46 / 50
	Espoirs	31

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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	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Vinni Lettieri	X		X		100.00	84	38	83	80	78	84	83	80	72	74	75	70	73	81	74	1	50	0	N	0	29	3	1,500,000$
2	Matej Pekar (R)	X	X			100.00	84	40	80	80	79	84	84	79	73	73	72	67	71	70	71	6	50	0		0	24	1	850,000$
3	Adam Mascherin (R)		X			100.00	70	35	84	78	84	80	79	78	65	70	71	69	72	74	73	4	50	0		0	26	2	900,000$
4	Kyle Palmieri (A)		X	X		100.00	58	32	99	80	79	80	79	80	60	72	73	67	76	96	98	70	50	0	N	0	33	2	1,600,000$
5	Jeremy Bracco		X	X		100.00	60	25	97	84	70	86	80	80	66	73	70	65	72	74	72	5	50	0		0	27	2	1,000,000$
6	Brendan Warren		X			100.00	64	35	83	77	77	79	76	75	60	69	67	66	68	72	72	3	50	0		0	27	1	750,000$
7	Keegan Iverson	X	X			100.00	88	45	76	78	87	83	78	77	74	71	71	69	68	74	75	3	50	0		0	28	1	900,000$
8	Ivan Morozov	X				100.00	76	47	78	80	79	84	83	79	74	76	74	68	81	73	71	7	50	0		0	24	1	900,000$
9	Oskar Bäck (R)	X				100.00	76	38	99	80	83	79	84	80	79	75	74	71	75	70	71	6	50	0		0	24	1	900,000$
10	JC Lipon (C)			X		100.00	84	42	84	86	81	85	84	81	68	75	75	69	81	98	96	1	50	0	N	0	31	2	1,800,000$
11	Saku Maenalanen		X	X		100.00	80	35	86	85	79	82	74	82	65	76	75	67	77	93	92	1	50	0	N	0	30	2	1,800,000$
12	Ryan Tesink	X		X		100.00	91	41	80	78	80	79	78	78	77	73	72	70	74	87	90	1	50	0		0	31	1	1,000,000$
13	Sam Miletic		X			100.00	68	30	93	80	79	83	77	79	67	73	74	69	72	67	67	5	50	0		0	27	2	1,000,000$
14	Christian Djoos				X	100.00	70	26	96	80	74	81	73	79	50	73	67	88	67	79	85	1	50	0	N	0	30	2	1,500,000$
15	Jérémy Davies				X	100.00	87	45	79	80	85	85	79	80	50	74	66	87	62	79	92	6	50	0	N	0	28	3	1,200,000$
16	Xavier Bernard (R)				X	100.00	78	43	80	75	82	81	82	73	52	72	62	82	60	66	65	5	50	0		0	24	1	750,000$
17	Adam Clendening				X	100.00	90	38	78	77	80	78	76	79	52	76	68	84	71	96	96	1	50	0		0	32	3	800,000$
18	Hunter Drew (R)				X	100.00	92	48	72	73	88	80	75	75	50	69	66	86	60	66	66	5	50	0		0	26	3	750,000$
19	Kyle Capobianco				X	100.00	76	35	83	83	81	81	79	82	50	75	70	84	64	73	73	6	50	0		0	27	2	1,200,000$
20	Juuso Välimäki				X	100.00	84	38	81	84	87	84	74	80	50	74	68	84	69	78	77	6	50	0		0	26	1	1,500,000$
Rayé
1	Tim Erixon (A)				X	93.66	71	40	83	79	75	77	72	82	50	76	71	86	71	99	99	1	50	0	N	0	33	2	1,800,000$
2	Matthew Spencer				X	97.00	85	41	80	70	85	77	71	71	50	69	62	88	60	68	66	5	50	0		0	27	1	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					99.55	78	38	84	79	81	81	78	79	62	73	70	75	70	79	79	7	50	0

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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 gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire moyen
1	Mitchell Gibson (R)	100.00	85	81	82	82	82	81	81	81	81	82	82	62	61	6	50	0	0	25	1	800,000$
2	Matej Tomek	100.00	84	82	83	85	84	82	82	83	82	84	83	59	58	4	50	0	0	27	2	1,300,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	85	82	83	84	83	82	82	82	82	83	83	61	60	5	50	0

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Jeremy Colliton	81	88	86	87	82	84	70	CAN	39	1	1,500,000$

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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	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	S1	S2	S3
1	Saku Maenalanen	LW/RW	44	21	22	43	-3	8	0	64	27	114	40	77	18.42%	12	811	18.43	7	8	15	25	132	0	0	0	8	126	1	0	32.56%	43	76	9	0	2	1.06	0	3	0	2	2	0
2	JC Lipon	RW	44	16	25	41	-13	8	0	70	39	114	61	78	14.04%	21	794	18.05	3	11	14	27	112	0	0	0	3	114	3	3	48.58%	212	70	16	0	1	1.03	1	3	0	3	2	3
3	Oskar Bäck	C	44	16	19	35	1	0	0	33	39	100	37	73	16.00%	13	600	13.65	0	0	0	0	0	0	0	0	0	17	0	0	50.13%	383	65	4	0	0	1.17	1	1	0	3	1	0
4	Vinni Lettieri	C/RW	44	18	13	31	-19	12	0	64	52	100	31	61	18.00%	16	695	15.80	5	4	9	12	61	0	1	1	2	66	1	0	46.21%	422	44	6	0	0	0.89	2	3	0	1	1	3
5	Kyle Palmieri	LW/RW	44	11	20	31	-21	2	0	23	21	98	34	93	11.22%	11	744	16.91	1	5	6	13	108	1	0	1	3	43	0	0	39.39%	33	61	9	0	0	0.83	0	0	0	1	0	2
6	Ivan Morozov	C	37	15	16	31	-12	12	0	41	32	76	34	41	19.74%	7	574	15.53	8	7	15	23	91	0	0	0	0	0	0	0	51.09%	460	45	6	0	0	1.08	0	0	0	1	2	1
7	Jeremy Bracco	LW/RW	44	8	17	25	-17	0	0	19	23	103	39	68	7.77%	9	659	14.99	2	4	6	15	108	0	0	0	0	0	1	0	54.29%	35	73	7	0	0	0.76	0	0	0	1	0	0
8	Kyle Capobianco	D	44	7	18	25	-6	16	0	50	78	63	29	35	11.11%	41	869	19.75	1	2	3	12	102	0	0	0	1	91	1	0	0.00%	0	12	44	0	0	0.58	0	0	0	0	0	2
9	Ryan Tesink	C/RW	44	8	16	24	-33	24	0	108	45	83	23	56	9.64%	10	782	17.79	2	1	3	17	104	0	0	0	0	36	0	0	48.87%	266	42	7	0	0	0.61	2	2	0	0	0	1
10	Tim Erixon	D	43	8	14	22	-15	22	0	61	87	57	27	24	14.04%	51	914	21.26	2	8	10	9	106	0	0	0	1	97	2	0	0.00%	0	12	40	0	0	0.48	0	0	0	2	0	0
11	Keegan Iverson	C/LW	44	8	13	21	-17	34	0	67	36	68	26	47	11.76%	2	542	12.32	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	51.72%	261	31	11	0	0	0.77	0	0	0	0	2	0
12	Sam Miletic	LW	44	6	14	20	-10	0	0	16	29	80	25	44	7.50%	9	481	10.95	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	53.85%	13	51	12	0	0	0.83	0	0	0	0	1	2
13	Christian Djoos	D	44	7	11	18	-27	0	0	23	101	55	20	19	12.73%	47	767	17.44	2	1	3	10	39	0	1	1	0	55	1	1	0.00%	0	11	43	0	0	0.47	0	0	0	0	0	1
14	Juuso Välimäki	D	32	2	16	18	-17	30	0	49	51	49	28	20	4.08%	49	799	24.97	0	3	3	11	101	0	0	0	0	64	0	0	0.00%	0	5	34	0	0	0.45	0	0	0	1	0	0
15	Adam Mascherin	LW	44	3	8	11	-6	8	0	25	35	58	16	25	5.17%	9	519	11.81	0	0	0	0	1	0	0	0	1	12	0	0	35.00%	20	25	9	0	0	0.42	0	0	0	0	0	0
16	Jérémy Davies	D	31	0	10	10	-17	20	0	53	53	55	19	22	0.00%	61	778	25.11	0	2	2	7	103	0	0	0	1	68	0	0	0.00%	0	0	33	0	0	0.26	0	0	0	0	0	0
17	Brendan Warren	LW	42	1	9	10	2	12	0	30	32	27	19	23	3.70%	12	498	11.86	0	0	0	0	1	0	0	0	0	2	0	0	51.52%	33	7	11	0	0	0.40	0	1	0	0	0	1
18	Matej Pekar	C/LW	38	3	6	9	3	12	0	45	11	36	12	26	8.33%	11	326	8.59	0	0	0	0	0	0	0	0	1	19	0	0	48.94%	94	21	4	0	0	0.55	0	0	0	0	0	1
19	Xavier Bernard	D	33	0	5	5	-16	22	0	37	45	29	11	8	0.00%	40	519	15.74	0	0	0	0	0	0	0	0	0	28	0	0	0.00%	0	5	18	0	0	0.19	0	0	0	0	0	0
20	Hunter Drew	D	11	1	4	5	-3	12	0	27	24	16	5	4	6.25%	14	187	17.02	0	0	0	0	10	0	0	0	0	6	0	0	0.00%	0	1	7	0	0	0.53	0	0	0	0	0	0
21	Matthew Spencer	D	10	2	3	5	2	8	0	14	18	15	5	4	13.33%	18	155	15.55	0	0	0	0	1	0	0	0	1	18	0	0	0.00%	0	1	10	0	0	0.64	0	0	0	0	1	0
22	Adam Clendening	D	10	0	1	1	-7	4	0	24	27	10	6	4	0.00%	9	199	19.99	0	0	0	1	15	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	3	9	0	0	0.10	0	0	0	0	0	0
23	J.J. Moser	D	1	0	0	0	-1	2	0	1	2	0	1	0	0.00%	2	17	17.02	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0
24	Zach Benson	C/LW	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	1	0.58	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				819	161	280	441	-252	268	0	944	907	1406	548	852	11.45%	474	13239	16.17	33	56	89	182	1205	1	2	3	22	872	11	4	48.92%	2275	661	349	0	3	0.67	6	13	0	15	12	17

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4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	SAR	A	PS %	PSA	ST	BG	S2
1	Matej Tomek	Lake Erie Monsters (COL)	30	9	15	1	0.852	4.99	1418	0	118	798	464	2	0.750	4	28	16	3
2	Mitchell Gibson	Lake Erie Monsters (COL)	28	5	11	3	0.837	4.56	1249	2	95	583	305	0	0.750	8	16	28	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			58	14	26	4	0.846	4.79	2668	2	213	1381	769	2		12	44	44	3

Nom du joueur	POS	Âge	Date de naissance	Termes	Contrat	Cap %	Année 2024	Année 2025	Année 2026	Année 2027	Année 2028	Année 2029	Année 2030
Attaquant
Adam Mascherin	LW	26	1998-01-02	TW	2	0.00%	900,000$	900,000$	UFA [Age: 28]
Brendan Warren	LW	27	1997-01-02	TW	1	0.00%	750,000$	UFA [Age: 28]
Ivan Morozov	C	24	2000-01-02	TW	1	0.00%	900,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 25]
JC Lipon	RW	31	1993-01-22	NT TW	2	0.00%	1,800,000$	1,800,000$	UFA [Age: 33]
Jeremy Bracco	LW/RW	27	1997-01-02	TW	2	0.00%	1,000,000$	1,000,000$	UFA [Age: 29]
Keegan Iverson	C/LW	28	1996-01-02	TW	1	0.00%	900,000$	UFA [Age: 29]
Kyle Palmieri	LW/RW	33	1991-01-22	NT TW	2	0.00%	1,600,000$	1,600,000$	UFA [Age: 35]
Matej Pekar	C/LW	24	2000-01-02	TW	1	0.00%	850,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 25]
Oskar Bäck	C	24	2000-01-21	TW	1	0.00%	900,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 25]
Ryan Tesink	C/RW	31	1993-01-22	TW	1	0.00%	1,000,000$	UFA [Age: 32]
Saku Maenalanen	LW/RW	30	1994-01-22	NT TW	2	0.00%	1,800,000$	1,800,000$	UFA [Age: 32]
Sam Miletic	LW	27	1997-01-22	TW	2	0.00%	1,000,000$	1,000,000$	UFA [Age: 29]
Vinni Lettieri	C/RW	29	1995-01-02	NT TW	3	0.00%	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	UFA [Age: 32]
MOYENNE (13)		27.77				0.00%	0$	9,600,000$	1,500,000$	0$	0$	0$	0$
Défenseur
Adam Clendening	D	32	1992-01-22	TW	3	0.00%	800,000$	800,000$	800,000$	UFA [Age: 35]
Christian Djoos	D	30	1994-01-02	NT TW	2	0.00%	1,500,000$	1,500,000$	UFA [Age: 32]
Hunter Drew	D	26	1998-01-22	TW	3	0.00%	750,000$	750,000$	750,000$	UFA [Age: 29]
Juuso Välimäki	D	26	1998-01-22	TW	1	0.00%	1,500,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 27]
Jérémy Davies	D	28	1996-01-02	NT TW	3	0.00%	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$	UFA [Age: 31]
Kyle Capobianco	D	27	1997-01-22	TW	2	0.00%	1,200,000$	1,200,000$	UFA [Age: 29]
Matthew Spencer	D	27	1997-01-22	TW	1	0.00%	750,000$	UFA [Age: 28]
Tim Erixon	D	33	1991-01-22	NT IN TW	2	0.00%	1,800,000$	1,800,000$	UFA [Age: 35]
Xavier Bernard	D	24	2000-01-02	TW	1	0.00%	750,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 25]
MOYENNE (9)		28.11				0.00%	0$	7,250,000$	2,750,000$	0$	0$	0$	0$
Gardiens
Matej Tomek	G	27	1997-01-22	TW	2	0.00%	1,300,000$	1,300,000$	UFA [Age: 29]
Mitchell Gibson	G	25	1999-01-02	TW	1	0.00%	800,000$	RFA ( Groupe: 2 ) [Age: 26]

Légendes des Termes : FV = Ballotage forcé / NT = Non-échange / IN = Blessure / TW = Contract Deux Côté ('Can Play Pro' + 'Can Play Farm')

Note: Les montants de cap salarial pour l’année courant et le % de cap salariale sont basé sur un calcul du plafond salariale simple (Salaire Moyen ou Salaire de l’année selon vos options). Si votre plafond salarial est basé sur la calcul complexe, les résultats de cette analyse pourrait être légèrement incorrects. Le plafond salarial professionnel de l’année en cours est : 89,000,050$.

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Saku Maenalanen	Vinni Lettieri	JC Lipon	25	1	2	2
2	Kyle Palmieri	Ryan Tesink	Jeremy Bracco	25	1	2	2
3	Keegan Iverson	Oskar Bäck	Ivan Morozov	25	1	2	2
4	Sam Miletic	Ivan Morozov	JC Lipon	25	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jérémy Davies	Christian Djoos	25	1	2	2
2	Kyle Capobianco	Hunter Drew	25	1	2	2
3	Adam Clendening	Sam Miletic	25	1	2	2
4	Juuso Välimäki	Christian Djoos	25	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Saku Maenalanen	Vinni Lettieri	JC Lipon	60	1	2	2
2	Kyle Palmieri	Ryan Tesink	Jeremy Bracco	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jérémy Davies	Christian Djoos	60	1	2	2
2	Kyle Capobianco	Hunter Drew	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	JC Lipon	Saku Maenalanen	60	1	2	2
2	Vinni Lettieri	Ryan Tesink	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jérémy Davies	Christian Djoos	60	1	2	2
2	Kyle Capobianco	Hunter Drew	40	1	2	2

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	JC Lipon	60	1	2	2	Adam Clendening	Christian Djoos	60	1	2	2
2	Saku Maenalanen	40	1	2	2	Kyle Capobianco	Hunter Drew	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	JC Lipon	Saku Maenalanen	60	1	2	2
2	Vinni Lettieri	Ryan Tesink	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Jérémy Davies	Christian Djoos	60	1	2	2
2	Kyle Capobianco	Hunter Drew	40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Saku Maenalanen	Vinni Lettieri	JC Lipon	Jérémy Davies	Christian Djoos

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Saku Maenalanen	Vinni Lettieri	JC Lipon	Jérémy Davies	Christian Djoos

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Matej Pekar, Adam Mascherin, Brendan Warren	Matej Pekar, Adam Mascherin	Brendan Warren

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Christian Djoos, Kyle Capobianco, Hunter Drew	Kyle Capobianco	Kyle Capobianco, Hunter Drew

Tirs de pénalité
JC Lipon, Saku Maenalanen, Vinni Lettieri, Ryan Tesink, Oskar Bäck

Gardien
#1 : Matej Tomek, #2 : Mitchell Gibson

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
JC Lipon, Saku Maenalanen, Vinni Lettieri, Ryan Tesink, Oskar Bäck, Ivan Morozov, Ivan Morozov, Kyle Palmieri, Keegan Iverson, Sam Miletic, Matej Pekar

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Juuso Välimäki, Christian Djoos, Kyle Capobianco, Hunter Drew, Jérémy Davies

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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
1	Binghamton Senators	2	0	1	0	1	0	0	0	9	10	-1	2	0	1	0	1	0	0	0	9	10	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.500	9	13	22	0	0	54	47	55	9	73	468	432	472	25	61	15	16	38	8	2	25.00%	8	1	87.50%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
2	Bridgeport Sound Tigers	4	1	2	0	0	0	1	0	14	14	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1	2	0	0	0	1	0	14	14	0	4	0.500	14	22	36	0	0	54	47	55	9	122	468	432	472	25	106	46	24	104	18	3	16.67%	12	4	66.67%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
3	Charlotte Checkers	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	7	11	0	0	54	47	55	9	26	468	432	472	25	40	10	14	15	4	0	0.00%	7	1	85.71%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
4	Chicago Wolves	2	0	1	0	0	1	0	0	6	13	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0.250	6	11	17	0	0	54	47	55	9	50	468	432	472	25	59	14	12	57	6	3	50.00%	6	3	50.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
5	Chicoutimi Saguenéens	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	2	1.000	5	9	14	0	0	54	47	55	9	32	468	432	472	25	30	10	6	23	4	2	50.00%	3	1	66.67%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
6	Chisinau Pelicans	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	8	14	0	0	54	47	55	9	41	468	432	472	25	22	7	10	17	4	1	25.00%	5	2	60.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
7	Connecticut Whale	2	0	1	0	0	1	0	0	7	12	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	1	0	0	1	0	0	7	12	-5	1	0.250	7	13	20	0	0	54	47	55	9	78	468	432	472	25	55	23	12	45	8	1	12.50%	6	1	83.33%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
8	Danbury Trashers	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	1.000	6	10	16	0	0	54	47	55	9	31	468	432	472	25	26	10	6	22	6	2	33.33%	3	0	100.00%	1	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
9	Grand Rapids Griffins	4	1	2	0	0	1	0	0	15	16	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	8	5	3	3	0	2	0	0	1	0	0	7	11	-4	3	0.375	15	27	42	0	0	54	47	55	9	142	468	432	472	25	117	47	32	83	10	4	40.00%	17	5	70.59%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
10	Hamilton Bulldogs	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	1	2	0	0	54	47	55	9	34	468	432	472	25	33	14	2	21	2	0	0.00%	1	0	100.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
11	Joliette Sportif	2	0	1	0	0	1	0	0	5	9	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.250	5	10	15	0	0	54	47	55	9	54	468	432	472	25	67	24	12	45	8	1	12.50%	6	1	83.33%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
12	Manitoba Moose	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	3	5	8	0	0	54	47	55	9	37	468	432	472	25	24	8	2	21	3	1	33.33%	1	1	0.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
13	Milwaukee Admirals	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	0	0.000	5	9	14	0	0	54	47	55	9	33	468	432	472	25	30	12	0	14	5	1	20.00%	0	0	0%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
14	Norfolk Admirals	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	7	12	19	0	0	54	47	55	9	31	468	432	472	25	25	12	2	19	5	2	40.00%	1	0	100.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
15	Portland Crying Chiwawas	2	1	1	0	0	0	0	0	6	8	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	6	9	15	0	0	54	47	55	9	57	468	432	472	25	69	21	12	42	8	1	12.50%	6	2	66.67%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
16	Providence Bruins	2	0	2	0	0	0	0	0	6	13	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	6	13	-7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	6	10	16	0	0	54	47	55	9	68	468	432	472	25	63	17	8	45	4	0	0.00%	4	0	100.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
17	Roberval Dwarfs	5	2	2	0	0	0	1	0	26	27	-1	4	2	1	0	0	0	1	0	22	21	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	6	0.600	26	45	71	0	0	54	47	55	9	153	468	432	472	25	177	57	34	91	12	2	16.67%	17	3	82.35%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
18	Rochester Americans	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	0	0.000	4	7	11	0	0	54	47	55	9	49	468	432	472	25	70	24	8	35	9	1	11.11%	4	2	50.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
19	San Antonio Rampage	2	0	2	0	0	0	0	0	5	12	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	3	8	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	5	10	15	0	0	54	47	55	9	60	468	432	472	25	70	20	12	41	5	1	20.00%	6	2	66.67%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
20	San Jose Barracuda	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	4	7	0	0	54	47	55	9	34	468	432	472	25	36	10	4	16	3	1	33.33%	2	1	50.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
21	Springfield Falcons	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	2	4	6	0	0	54	47	55	9	34	468	432	472	25	30	11	4	20	3	0	0.00%	2	2	0.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
22	The Nuuk Vikings	3	0	2	0	1	0	0	0	11	16	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	2	0	1	0	1	0	0	0	10	11	-1	2	0.333	11	19	30	0	0	54	47	55	9	97	468	432	472	25	95	33	20	56	9	2	22.22%	10	2	80.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
23	Trois-Rivières Lions	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	0	0.000	4	7	11	0	0	54	47	55	9	27	468	432	472	25	37	13	4	23	5	2	40.00%	2	1	50.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
24	Verdun Junior	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	54	47	55	9	22	468	432	472	25	39	9	12	25	0	0	0%	6	0	100.00%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
	Total	44	8	26	0	3	4	3	0	162	213	-51	21	4	13	0	2	0	2	0	83	112	-29	23	4	13	0	1	4	1	0	79	101	-22	32	0.364	162	276	438	0	0	54	47	55	9	1385	468	432	472	25	1381	467	268	918	149	33	22.15%	135	35	74.07%	1	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
	_Since Last GM Reset	44	8	26	0	3	4	3	0	162	213	-51	21	4	13	0	2	0	2	0	83	112	-29	23	4	13	0	1	4	1	0	79	101	-22	32	0.364	162	276	438	0	0	54	47	55	9	1385	468	432	472	25	1381	467	268	918	149	33	22.15%	135	35	74.07%	1	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
	_Vs Conference	24	4	13	0	2	3	2	0	95	119	-24	13	3	7	0	1	0	2	0	53	67	-14	11	1	6	0	1	3	0	0	42	52	-10	19	0.396	95	163	258	0	0	54	47	55	9	758	468	432	472	25	767	255	160	493	73	20	27.40%	81	19	76.54%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342
	_Vs Division	16	1	5	0	1	2	0	0	66	83	-17	11	1	2	0	1	0	0	0	51	63	-12	5	0	3	0	0	2	0	0	15	20	-5	6	0.188	66	113	179	0	0	54	47	55	9	493	468	432	472	25	533	168	90	315	52	12	23.08%	45	10	77.78%	0	443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%	1001	642	987	352	682	342

			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
44	32	L1	162	276	438	1385	1381	467	268	918	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
44	8	26	3	4	3	0	162	213

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
21	4	13	2	0	2	0	83	112

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
23	4	13	1	4	1	0	79	101

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
2	6	0	2	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
149	33	22.15%	135	35	74.07%	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
468	432	472	25	54	47	55	9

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
443	849	52.18%	357	749	47.66%	313	648	48.30%

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
1001	642	987	352	682	342

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	SO	Lien
Jour:1
1	8	Lake Erie Monsters	6	Bridgeport Sound Tigers	3	W			Sommaire du match
Jour:3
3	23	Roberval Dwarfs	4	Lake Erie Monsters	5	W	X	X	Sommaire du match
Jour:6
6	43	Binghamton Senators	5	Lake Erie Monsters	6	W	X		Sommaire du match
Jour:8
8	59	Lake Erie Monsters	4	Connecticut Whale	5	L	X		Sommaire du match
Jour:10
10	72	Lake Erie Monsters	1	Bridgeport Sound Tigers	2	L			Sommaire du match
Jour:12
12	77	Lake Erie Monsters	3	Grand Rapids Griffins	4	L			Sommaire du match
Jour:15
15	95	Roberval Dwarfs	8	Lake Erie Monsters	3	L			Sommaire du match
Jour:17
17	113	Lake Erie Monsters	1	Grand Rapids Griffins	3	L			Sommaire du match
Jour:18
18	125	Binghamton Senators	5	Lake Erie Monsters	3	L			Sommaire du match
Jour:21
21	151	Hamilton Bulldogs	4	Lake Erie Monsters	1	L			Sommaire du match
Jour:22
22	161	Lake Erie Monsters	6	Bridgeport Sound Tigers	5	W	X	X	Sommaire du match
Jour:25
25	179	Lake Erie Monsters	3	Portland Crying Chiwawas	2	W			Sommaire du match
Jour:26
26	191	Roberval Dwarfs	5	Lake Erie Monsters	6	W			Sommaire du match
Jour:28
28	214	Lake Erie Monsters	5	Chicoutimi Saguenéens	1	W			Sommaire du match
Jour:29
29	223	Providence Bruins	8	Lake Erie Monsters	5	L			Sommaire du match
Jour:32
32	243	Lake Erie Monsters	7	The Nuuk Vikings	6	W	X		Sommaire du match
Jour:34
34	259	Chicago Wolves	8	Lake Erie Monsters	2	L			Sommaire du match
Jour:38
38	280	Lake Erie Monsters	2	San Antonio Rampage	4	L			Sommaire du match
Jour:39
39	290	Lake Erie Monsters	5	Milwaukee Admirals	6	L			Sommaire du match
Jour:41
41	298	Chisinau Pelicans	5	Lake Erie Monsters	6	W	X	X	Sommaire du match
Jour:44
44	322	The Nuuk Vikings	5	Lake Erie Monsters	1	L			Sommaire du match
Jour:45
45	341	Lake Erie Monsters	3	The Nuuk Vikings	5	L			Sommaire du match
Jour:47
47	357	Joliette Sportif	5	Lake Erie Monsters	2	L			Sommaire du match
Jour:50
50	375	Lake Erie Monsters	4	Trois-Rivières Lions	8	L			Sommaire du match
Jour:51
51	387	Lake Erie Monsters	4	Roberval Dwarfs	6	L			Sommaire du match
Jour:53
53	399	Rochester Americans	7	Lake Erie Monsters	4	L			Sommaire du match
Jour:55
55	416	Lake Erie Monsters	0	Rochester Americans	1	L			Sommaire du match
Jour:56
56	427	Norfolk Admirals	4	Lake Erie Monsters	7	W			Sommaire du match
Jour:58
58	450	Lake Erie Monsters	2	Springfield Falcons	6	L			Sommaire du match
Jour:59
59	458	San Jose Barracuda	4	Lake Erie Monsters	3	L			Sommaire du match
Jour:63
63	488	Roberval Dwarfs	4	Lake Erie Monsters	8	W			Sommaire du match
Jour:66
66	507	Lake Erie Monsters	4	Chicago Wolves	5	L	X		Sommaire du match
Jour:68
68	521	Providence Bruins	5	Lake Erie Monsters	1	L			Sommaire du match
Jour:71
71	546	Grand Rapids Griffins	5	Lake Erie Monsters	8	W			Sommaire du match
Jour:73
73	562	Lake Erie Monsters	1	Bridgeport Sound Tigers	4	L			Sommaire du match
Jour:75
75	579	Lake Erie Monsters	3	Grand Rapids Griffins	4	L	X		Sommaire du match
Jour:76
76	587	Portland Crying Chiwawas	6	Lake Erie Monsters	3	L			Sommaire du match
Jour:79
79	610	Lake Erie Monsters	6	Danbury Trashers	4	W			Sommaire du match
Jour:81
81	616	Lake Erie Monsters	3	Connecticut Whale	7	L			Sommaire du match
Jour:82
82	624	Verdun Junior	4	Lake Erie Monsters	2	L			Sommaire du match
Jour:86
86	653	Charlotte Checkers	3	Lake Erie Monsters	4	W	X		Sommaire du match
Jour:88
88	662	Lake Erie Monsters	3	Manitoba Moose	6	L			Sommaire du match
Jour:90
90	678	Lake Erie Monsters	3	Joliette Sportif	4	L	X		Sommaire du match
Jour:93
93	689	San Antonio Rampage	8	Lake Erie Monsters	3	L			Sommaire du match
Jour:96
96	716	Lake Erie Monsters	-	Henderson Silver Knights	-
Jour:97
97	722	San Antonio Rampage	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:99
99	742	Lake Erie Monsters	-	Binghamton Senators	-
Jour:101
101	757	Chicoutimi Saguenéens	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:104
104	779	Lake Erie Monsters	-	Chicoutimi Saguenéens	-
Jour:106
106	789	Binghamton Senators	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:108
108	810	Lake Erie Monsters	-	Milwaukee Admirals	-
Jour:109
109	820	Quebec Stars	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:113
113	849	Blainville-Boisbriand Armada	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:115
115	865	Lake Erie Monsters	-	Wilkes-Barre/Scranton Penguins	-
Jour:117
117	880	Lake Erie Monsters	-	Providence Bruins	-
Jour:118
118	888	Trois-Rivières Lions	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:123
123	915	Laval Chiefs	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:125
125	930	Lake Erie Monsters	-	Gatineau Olympiques	-
Jour:127
127	945	Lake Erie Monsters	-	Blainville-Boisbriand Armada	-
Jour:128
128	955	Milwaukee Admirals	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:130
130	978	Lake Erie Monsters	-	Blainville-Boisbriand Armada	-
Jour:131
131	986	Binghamton Senators	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:134
134	1005	Lake Erie Monsters	-	Portland Crying Chiwawas	-
Jour:135
135	1017	Chicago Wolves	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:139
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
139	1044	Lake Erie Monsters	-	Albany Devils	-
Jour:141
141	1049	Lake Erie Monsters	-	Verdun Junior	-
Jour:142
142	1058	Springfield Falcons	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:146
146	1084	Hamilton Bulldogs	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:148
148	1094	Lake Erie Monsters	-	Danbury Trashers	-
Jour:151
151	1118	Gatineau Olympiques	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:152
152	1133	Lake Erie Monsters	-	Connecticut Whale	-
Jour:154
154	1148	Gatineau Olympiques	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:156
156	1165	Lake Erie Monsters	-	Laval Chiefs	-
Jour:159
159	1182	Quebec Stars	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:163
163	1214	Houston Aeros	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:166
166	1228	Lake Erie Monsters	-	Hamilton Bulldogs	-
Jour:168
168	1248	Henderson Silver Knights	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:171
171	1263	Lake Erie Monsters	-	Quebec Stars	-
Jour:174
174	1281	Albany Devils	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:178
178	1307	Milwaukee Admirals	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:181
181	1329	Portland Crying Chiwawas	-	Lake Erie Monsters	-
Jour:183
183	1340	Lake Erie Monsters	-	Chisinau Pelicans	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Salaire total moyen des joueurs	Salaire des entraineurs

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

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

Lake Erie 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

Lake Erie 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

Lake Erie 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

Lake Erie 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

Lake Erie 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



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	Lake Erie Monsters
	GP: 44 \| W: 14 \| L: 26 \| OTL: 4 \| P: 32 GF: 162 \| GA: 213 \| PP%: 22.15% \| PK%: 74.07% DG: Alexandre Brabant \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : N/A Prochains matchs #716 vs Henderson Silver Knights