Votre version du STHS est obsolète! Veuillez mettre à jour votre version du STHS!
Connexion

Cleveland Monsters
GP: 0 | W: 0 | L: 0 | OTL: 0 | P: 0
GF: 0 | GA: 0 | PP%: 0% | PK%: 0%
DG: Kai | Morale : 40 | Moyenne d’équipe : 59
Prochains matchs #5 vs Utica Comets
La résolution de votre navigateur est trop petite pour cette page. Plusieurs informations sont cachées pour garder la page lisible.

Utica Comets
0-0-0, 0pts
Jour 1
Cleveland Monsters
0-0-0, 0pts
Statistiques d’équipe
N/ASéquenceN/A
0-0-0Fiche domicile0-0-0
0-0-0Fiche visiteur0-0-0
0-0-010 derniers matchs0-0-0
0Buts par match 0
0Buts contre par match 0
0%Pourcentage en avantage numérique0%
0%Pourcentage en désavantage numérique0%
Cleveland Monsters
0-0-0, 0pts
Jour 4
Belleville Senators
0-0-0, 0pts
Statistiques d’équipe
N/ASéquenceN/A
0-0-0Fiche domicile0-0-0
0-0-0Fiche visiteur0-0-0
0-0-010 derniers matchs0-0-0
0Buts par match 0
0Buts contre par match 0
0%Pourcentage en avantage numérique0%
0%Pourcentage en désavantage numérique0%
Cleveland Monsters
0-0-0, 0pts
Jour 5
Toronto Marlies
0-0-0, 0pts
Statistiques d’équipe
N/ASéquenceN/A
0-0-0Fiche domicile0-0-0
0-0-0Fiche visiteur0-0-0
0-0-010 derniers matchs0-0-0
0Buts par match 0
0Buts contre par match 0
0%Pourcentage en avantage numérique0%
0%Pourcentage en désavantage numérique0%
Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Informations de l'équipe

Directeur généralKai
EntraîneurTrent Yawney
DivisionNorth Division
ConférenceEastern Conference
Capitaine
Assistant #1
Assistant #2


Informations de l’aréna

Capacité3,000
Assistance
Billets de saison0


Informations de la formation

Équipe Pro28
Équipe Mineure18
Limite contact 46 / 70
Espoirs16


Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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
10textAny 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 SPÂgeContratSalaire moyen
1Emil Bemstrom0XX100.00654387637361686254696267555957040650251775,000$
2Mathieu Olivier0XX100.00767473608263725853675971545957040650271775,000$
3Kirill Marchenko0XX100.006541796468676460546368647553540406402432,500,000$
4Trey Fix-Wolansky0XX100.005758676459656363546162606158550406202521,100,000$
5Carson Meyer0XX100.00595268606361605754605763546057037600271775,000$
6Josh Dunne0X100.00565864607065635869576059556056040600261775,000$
7Jordan Dumais (R)0XX100.00606060606060606060606060606060040600201775,000$
8Brendan Gaunce0X100.00565367587260585770575760546660040590301775,000$
9Owen Sillinger0X100.00555565595965635970585758546257040590271775,000$
10Tyler Angle0X100.00555566605767645865575859555654040590241775,000$
11Hunter Mckown0X100.00543870537861545176695162515155040580221775,000$
12Tim Berni0X100.00654771616971675540625674545656040630241775,000$
13Jake Christiansen0X100.00584876616766605640635866545757040610251775,000$
14Denton Mateychuk (R)0X100.00606060606060606060606060606060040600201775,000$
15Billy Sweezey0X100.00565663576966645540575461546358040590281775,000$
16Marcus Bjork0X100.00594763576966585538605564515654040590271775,000$
17Cole Clayton0X100.00565565576863625640555659545654040580241775,000$
18David Jiricek0X100.005353635666626057385753565449480405602111,400,000$
Rayé
1Stefan Matteau0X100.00545162536755545252525259516356040550301775,000$
2Mikael Pyyhtia0XX100.00524964525356525251535257515251040530231775,000$
3Cameron Butler0XX100.00515165516651515152515157515149040530221775,000$
4Justin Pearson0XXX100.00515165515952525152515157515853040530261775,000$
5Stanislav Svozil0X100.00534361526566525438555057515052040550211775,000$
6Samuel Knazko0X100.00525064536061595438555154515149040540221775,000$
7Corson Ceulemans0X100.00525165526253535138515157514948040530211775,000$
MOYENNE D’ÉQUIPE100.0057526757666260565258566155575504059
Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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
10textAny 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 TA SPÂgeContratSalaire moyen
1Jet Greaves0100.0061656561675966655960605451040620231775,000$
2Nolan Lalonde (R)0100.0060606060606060606060606060040600201775,000$
Rayé
1Pavel Cajan0100.0054575764635263565355554948040570221775,000$
MOYENNE D’ÉQUIPE100.005861616263576360575858545304060
Nom de l’entraîneur PH DF OF PD EX LD PO CNT Âge Contrat Salaire
Trent Yawney65726571857963CAN577500,000$


Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
# Nom du joueur Nom de l’équipePOSGP G A P +/- PIM PIM5 HIT HTT SHT OSB OSM SHT% SB MP AMG PPG PPA PPP PPS PPM PKG PKA PKP PKS PKM GW GT FO% FOT GA TA EG HT P/20 PSG PSS FW FL FT S1 S2 S3
Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
# Nom du gardien Nom de l’équipeGP W L OTL PCT GAA MP PIM SO GA SA SAR A EG PS % PSA ST BG S1 S2 S3


Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
Nom du joueur Nom de l’équipePOS Âge Date de naissance 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 restantSalaire moyenSalaire moyen restantPlafond salarial Non Activé Plafond salarial restant Exclus du plafond salarial Salaire annuel 2Salaire annuel 3Salaire annuel 4Salaire annuel 5Salaire annuel 6Salaire annuel 7Salaire annuel 8Salaire annuel 9Salaire annuel 10Non-échange Année 2Non-échange Année 3Non-échange Année 4Non-échange Année 5Non-échange Année 6Non-échange Année 7Non-échange Année 8Non-échange Année 9Non-échange Année 10Lien
Billy SweezeyCleveland Monsters (CBJ)D2806.02.1996No94 Kg185 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Brendan GaunceCleveland Monsters (CBJ)C3025.03.1994No100 Kg191 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Cameron ButlerCleveland Monsters (CBJ)LW/RW2209.06.2002No95 Kg193 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Carson MeyerCleveland Monsters (CBJ)LW/RW2718.08.1997No84 Kg180 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Cole ClaytonCleveland Monsters (CBJ)D2429.02.2000No95 Kg188 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Corson CeulemansCleveland Monsters (CBJ)D2105.05.2003No90 Kg188 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
David JiricekCleveland Monsters (CBJ)D2128.11.2003No90 Kg193 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm1,400,000$1,400,000$1,400,000$1,400,000$0$0$No------------------Lien
Denton MateychukCleveland Monsters (CBJ)D2012.07.2004Yes87 Kg180 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Emil BemstromCleveland Monsters (CBJ)LW/RW2501.06.1999No89 Kg183 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Hunter MckownCleveland Monsters (CBJ)C2218.08.2002No93 Kg185 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Jake ChristiansenCleveland Monsters (CBJ)D2512.09.1999No88 Kg183 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Jet GreavesCleveland Monsters (CBJ)G2330.03.2001No84 Kg183 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Jordan DumaisCleveland Monsters (CBJ)LW/RW2015.04.2004Yes79 Kg175 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Josh DunneCleveland Monsters (CBJ)C2608.12.1998No96 Kg193 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Justin PearsonCleveland Monsters (CBJ)C/LW/RW2617.05.1998No84 Kg185 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Kirill MarchenkoCleveland Monsters (CBJ)LW/RW2421.07.2000No90 Kg191 CMNoNoN/ANoNo3FalseFalsePro & Farm2,500,000$2,500,000$2,500,000$2,500,000$0$0$No2,500,000$2,500,000$-------NoNo-------Lien
Marcus BjorkCleveland Monsters (CBJ)D2724.11.1997No96 Kg193 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Mathieu OlivierCleveland Monsters (CBJ)LW/RW2711.02.1997No99 Kg185 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Mikael PyyhtiaCleveland Monsters (CBJ)LW/RW2317.12.2001No75 Kg183 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Nolan LalondeCleveland Monsters (CBJ)G2014.02.2004Yes84 Kg185 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Owen SillingerCleveland Monsters (CBJ)C2723.09.1997No83 Kg178 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Pavel CajanCleveland Monsters (CBJ)G2213.10.2002No84 Kg188 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Samuel KnazkoCleveland Monsters (CBJ)D2207.08.2002No90 Kg185 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Stanislav SvozilCleveland Monsters (CBJ)D2117.01.2003No83 Kg183 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Stefan MatteauCleveland Monsters (CBJ)C3023.02.1994No100 Kg188 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Tim BerniCleveland Monsters (CBJ)D2411.02.2000No87 Kg183 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien / Lien NHL
Trey Fix-WolanskyCleveland Monsters (CBJ)LW/RW2526.05.1999No87 Kg170 CMNoNoN/ANoNo2FalseFalsePro & Farm1,100,000$1,100,000$1,100,000$1,100,000$0$0$No1,100,000$--------No--------Lien
Tyler AngleCleveland Monsters (CBJ)C2430.09.2000No75 Kg178 CMNoNoN/ANoNo1FalseFalsePro & Farm775,000$775,000$775,000$775,000$0$0$No------------------Lien
Nombre de joueursÂge moyenPoids moyenTaille moyenneContrat moyenSalaire moyen 1e année
2824.1489 Kg185 CM1.11870,536$



Attaque à 5 contre 5
Ligne #Ailier gaucheCentreAilier droit% tempsPHYDFOF
1Emil BemstromJosh DunneMathieu Olivier33122
2Kirill MarchenkoBrendan GaunceTrey Fix-Wolansky30122
3Carson MeyerOwen SillingerJordan Dumais25122
4Emil BemstromTyler AngleMathieu Olivier12122
Défense à 5 contre 5
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
1Tim BerniJake Christiansen33122
2Denton MateychukMarcus Bjork30122
3Billy SweezeyCole Clayton25122
4David JiricekTim Berni12122
Attaque en avantage numérique
Ligne #Ailier gaucheCentreAilier droit% tempsPHYDFOF
1Emil BemstromJosh DunneMathieu Olivier50122
2Kirill MarchenkoBrendan GaunceTrey Fix-Wolansky50122
Défense en avantage numérique
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
1Tim BerniJake Christiansen50122
2Denton MateychukMarcus Bjork50122
Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #CentreAilier% tempsPHYDFOF
1Emil BemstromMathieu Olivier50122
2Kirill MarchenkoTrey Fix-Wolansky50122
Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
1Tim BerniJake Christiansen50122
2Denton MateychukMarcus Bjork50122
3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #Ailier% tempsPHYDFOFDéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
1Emil Bemstrom50122Tim BerniJake Christiansen50122
2Mathieu Olivier50122Denton MateychukMarcus Bjork50122
Attaque à 4 contre 4
Ligne #CentreAilier% tempsPHYDFOF
1Emil BemstromMathieu Olivier50122
2Kirill MarchenkoTrey Fix-Wolansky50122
Défense à 4 contre 4
Ligne #DéfenseDéfense% tempsPHYDFOF
1Tim BerniJake Christiansen50122
2Denton MateychukMarcus Bjork50122
Attaque dernière minute
Ailier gaucheCentreAilier droitDéfenseDéfense
Emil BemstromJosh DunneMathieu OlivierTim BerniJake Christiansen
Défense dernière minute
Ailier gaucheCentreAilier droitDéfenseDéfense
Emil BemstromJosh DunneMathieu OlivierTim BerniJake Christiansen
Attaquants supplémentaires
Normal Avantage numériqueDésavantage numérique
Hunter Mckown, Carson Meyer, Jordan DumaisHunter Mckown, Carson MeyerJordan Dumais
Défenseurs supplémentaires
Normal Avantage numériqueDésavantage numérique
Billy Sweezey, Cole Clayton, David JiricekBilly SweezeyCole Clayton, David Jiricek
Tirs de pénalité
Emil Bemstrom, Mathieu Olivier, Kirill Marchenko, Trey Fix-Wolansky, Josh Dunne
Gardien
#1 : Jet Greaves, #2 : Nolan Lalonde
Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Emil Bemstrom, Mathieu Olivier, Kirill Marchenko, Trey Fix-Wolansky, Josh Dunne, Carson Meyer, Carson Meyer, Jordan Dumais, Brendan Gaunce, Owen Sillinger, Tyler Angle
Lignes de défense personnalisées en prolongation
Tim Berni, Jake Christiansen, Denton Mateychuk, Marcus Bjork, Billy Sweezey


Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
TotalDomicileVisiteur
# 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
Total00000000000000000000000000000000000.000000000000000000000000%000%0000%000%000%000000

Total pour les joueurs
Matchs jouésPointsSéquenceButsPassesPointsTirs pourTirs contreTirs bloquésMinutes de pénalitésMises en échecButs en filet désertBlanchissages
00N/A0000000000
Tous les matchs
GPWLOTWOTL SOWSOLGFGA
000000000
Matchs locaux
GPWLOTWOTL SOWSOLGFGA
000000000
Matchs extérieurs
GPWLOTWOTL SOWSOLGFGA
000000000
Derniers 10 matchs
WLOTWOTL SOWSOL
000000
Tentatives en avantage numériqueButs en avantage numérique% en avantage numériqueTentatives en désavantage numériqueButs contre en désavantage numérique% en désavantage numériqueButs pour en désavantage numérique
000%000%0
Tirs en 1e périodeTirs en 2e périodeTirs en 3e périodeTirs en 4e périodeButs en 1e périodeButs en 2e périodeButs en 3e périodeButs en 4e période
00000000
Mises en jeu
Gagnées en zone offensiveTotal en zone offensive% gagnées en zone offensive Gagnées en zone défensiveTotal en zone défensive% gagnées en zone défensiveGagnées en zone neutreTotal en zone neutre% gagnées en zone neutre
000%000%000%
Temps avec la rondelle
En zone offensiveContrôle en zone offensiveEn zone défensiveContrôle en zone défensiveEn zone neutreContrôle en zone neutre
000000


Derniers matchs joués
Astuces sur les filtres (anglais seulement)
PriorityTypeDescription
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
10textAny text entered in the filter will match text found within the column
JourMatch Équipe visiteuse Score Équipe locale Score ST OT SO RI Lien
15Utica Comets-Cleveland Monsters-
430Cleveland Monsters-Belleville Senators-
537Cleveland Monsters-Toronto Marlies-
759Laval Rocket-Cleveland Monsters-
1078Calgary Wranglers-Cleveland Monsters-
1191Cleveland Monsters-Syracuse Crunch-
14111Syracuse Crunch-Cleveland Monsters-
16130Belleville Senators-Cleveland Monsters-
18146Cleveland Monsters-Utica Comets-
21165Cleveland Monsters-Rochester Americans-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
22176Toronto Marlies-Cleveland Monsters-
25195Rochester Americans-Cleveland Monsters-
26202Cleveland Monsters-Laval Rocket-
27210Cleveland Monsters-Calgary Wranglers-



Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
Niveau 1Niveau 2
Capacité20001000
Prix des billets3515
Assistance0%0%
Assistance PCT0%0%

Revenu
Matchs à domicile restantsAssistance moyenne - %Revenu moyen par matchRevenu annuel à ce jourCapacitéPopularité de l’équipe
7 0 - 0%0$0$3000100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jourSalaire total des joueursSalaire total moyen des joueursSalaire des entraineurs
0$ 2,437,500$ 2,437,500$ 0$
Plafond salarial par jourPlafond salarial à ce jourJoueurs Inclus dans le plafond salarialJoueurs exclut du plafond Salarial
81,250$ 0$ 0 0

Estimation
Revenus de la saison estimésJours restants de la saisonDépenses par jourDépenses de la saison estimées
0$ 30 97,917$ 2,937,510$




Cleveland Monsters Leaders statistiques des joueurs (saison régulière)

# 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

Cleveland Monsters Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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

Cleveland Monsters Statistiques de l'Équipe de Carrière

TotalDomicileVisiteur
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

Cleveland Monsters Leaders statistiques des joueurs (séries éliminatoires)

# 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

Cleveland Monsters Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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