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Statistiques d’équipe en carrière

Centre de jeu
	Monsters 7-10-1, 15pts	2	FINAL	5	Bruins 12-3-3, 27pts

Team Stats
L1	Streak	L1
4-5-0	Home Record	6-2-1
3-5-1	Away Record	6-1-2
2-7-1	Last 10 Games	8-1-1
4.33	Buts par match	4.72
3.94	Buts contre par match	3.17
13.33%	Pourcentage en avantage numérique	19.77%
74.14%	Pourcentage en désavantage numérique	75.00%

Rocket
18-0-0, 36pts

FINAL

Bruins
12-3-3, 27pts

Team Stats
W6	Streak	L1
9-0-0	Home Record	6-2-1
9-0-0	Away Record	6-1-2
10-0-0	Last 10 Games	8-1-1
4.56	Buts par match	4.72
1.50	Buts contre par match	3.17
29.07%	Pourcentage en avantage numérique	19.77%
92.47%	Pourcentage en désavantage numérique	75.00%

Meneurs d'équipe
	Buts Pavol Regenda 24	Passes Nathan Walker 24

	Points Nathan Walker 39	Plus/Moins Pavol Regenda 23

	Victoires Jaxson Stauber 12	Pourcentage d’arrêts Jaxson Stauber 0.885

Statistiques d’équipe
Buts pour 85 4.72 GFG	Tirs pour 569 31.61 Avg	Pourcentage en avantage numérique 19.8% 17 GF	Début de zone offensive 34.6%
Buts contre 57 3.17 GAA	Tirs contre 497 27.61 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 75.0%% 17 GA	Début de la zone défensive 42.9%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Chris
	Entraîneur	Ryan Warsofsky
	Division	Atlantic
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	0
Informations de la formation
	Équipe Pro	19
	Équipe Mineure	21
	Limite contact	40 / 50
	Espoirs	47
Historique d'équipe
	Saison actuelle	12-3-3 (27PTS)
	Historique	0-0-0


	Coupe Stanley	0

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Astuces sur les filtres (anglais seulement)

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

#	Nom du joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Nathan Walker		X			100.00	86	75	87	72	67	57	83	65	44	61	70	68	25	60	61	69	50	65	0	30	1	1,000,000$
2	Lane Pederson	X				100.00	74	70	82	65	70	72	74	65	80	61	64	67	61	54	54	66	50	63	0	27	2	1,000,000$
3	Oliver Wahlstrom			X		100.00	76	44	91	80	78	58	55	70	37	61	57	65	61	62	63	64	50	63	0	24	2	1,000,000$
4	Pavol Regenda			X		100.00	77	80	71	65	80	74	78	62	50	55	64	65	61	45	45	65	50	62	0	25	1	925,000$
5	Alex Barre-Boulet		X	X		100.00	69	41	90	73	59	58	80	68	47	58	70	61	25	52	52	68	50	62	0	27	1	1,250,000$
6	Marian Studenic			X		100.00	71	62	92	72	62	78	83	62	50	61	59	63	56	48	49	64	50	62	0	25	2	1,100,000$
7	Ben Meyers	X	X			100.00	80	44	91	70	69	56	79	62	57	59	56	67	25	52	53	63	50	61	0	25	2	800,000$
8	Kyle MacLean	X	X			100.00	84	64	89	63	68	56	87	62	71	63	64	63	25	46	46	67	50	61	0	25	1	525,000$
9	Akil Thomas	X				100.00	69	64	82	74	64	60	60	63	79	58	64	61	61	44	44	63	50	60	0	24	2	775,000$
10	Jeffrey Viel		X			100.00	63	71	43	61	71	78	83	61	50	56	61	59	58	48	48	61	50	60	0	27	2	900,000$
11	Josiah Slavin	X				100.00	67	61	81	65	61	77	84	53	66	49	53	58	50	44	44	57	50	57	0	25	1	925,000$
12	Josh Dunne	X				100.00	77	80	70	67	80	53	54	50	63	48	47	62	45	44	44	54	50	55	0	25	1	800,000$
13	Filip Roos				X	100.00	77	72	89	65	72	68	74	48	25	40	40	62	38	45	45	53	50	59	0	25	1	925,000$
14	Nikolai Knyzhov				X	100.00	75	72	82	67	72	58	60	52	25	45	41	64	39	55	55	54	50	59	0	26	2	1,500,000$
15	Jake Livingstone				X	100.00	78	77	81	59	77	66	71	48	25	40	40	62	38	44	44	53	50	58	0	25	1	775,000$
Rayé
1	Victor Mete				X	100.00	72	65	88	78	65	55	58	50	25	41	39	65	37	64	64	53	50	60	0	26	0	0$
2	Nick Cicek (R)				X	100.00	74	76	70	65	76	69	75	47	25	37	41	60	39	45	45	52	50	58	0	24	0	0$

	MOYENNE D’ÉQUIPE					100.00	75	66	81	68	70	64	73	58	48	53	55	63	44	50	50	60	50	60

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#	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	Nico Daws	100.00	61	56	55	84	65	56	69	62	65	61	78	48	48	62	50	62	0	23	1	925,000$
2	Jaxson Stauber	100.00	52	46	58	70	54	55	53	58	57	56	30	44	44	54	50	55	0	25	1	925,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	57	51	57	77	60	56	61	60	61	59	54	46	46	58	50	59

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Ryan Warsofsky	73	70	74	62	51	48	92	USA	34	2	700,000$

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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.
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#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	S1	S2	S3
1	Nathan Walker	Bruins (BOS)	LW	18	15	24	39	23	14	38	33	94	22	66	15.96%	5	269	14.95	6	4	10	21	47	0	0	0	6	2	1	66.67%	18	0	2.90	2	4	1
2	Pavol Regenda	Bruins (BOS)	RW	18	24	13	37	23	14	25	35	107	38	74	22.43%	6	264	14.68	4	5	9	24	48	0	0	0	0	1	0	75.00%	20	4	2.80	5	2	1
3	Marian Studenic	Bruins (BOS)	RW	18	23	7	30	12	10	69	42	119	39	80	19.33%	23	373	20.76	4	2	6	25	75	0	0	0	0	5	1	69.23%	26	2	1.61	6	0	3
4	Pavel Dorofeyev	Bruins	RW	9	6	14	20	17	8	4	7	48	10	28	12.50%	1	173	19.28	0	2	2	6	22	1	1	1	19	1	0	69.57%	23	0	2.31	1	0	2
5	Filip Roos	Bruins (BOS)	D	18	2	17	19	15	32	53	19	19	12	5	10.53%	25	255	14.22	1	0	1	3	7	0	0	0	6	0	0	0.00%	0	0	1.48	0	0	3
6	Connor McMichael	Bruins	C/LW	9	9	10	19	17	6	12	24	54	13	32	16.67%	1	199	22.16	0	2	2	4	22	0	0	4	37	0	0	75.32%	235	1	1.91	2	1	0
7	Ben Meyers	Bruins (BOS)	C/LW	18	8	1	9	-1	12	33	22	52	10	37	15.38%	14	190	10.61	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	28.57%	7	1	0.94	0	3	0
8	Jeffrey Viel	Bruins (BOS)	LW	18	4	0	4	-5	10	26	22	22	8	22	18.18%	13	117	6.50	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	60.00%	5	0	0.68	0	0	1
9	Josh Dunne	Bruins (BOS)	C	18	0	1	1	0	0	4	1	3	1	1	0.00%	0	13	0.72	0	1	1	3	13	0	0	0	0	0	0	33.33%	3	0	1.54	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				144	91	87	178	101	106	264	205	518	153	345	17.57%	88	1856	12.90	15	16	31	86	237	1	1	5	69	9	3	72.40%	337	8	1.92	16	10	11

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
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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.
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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
1	Jaxson Stauber	Bruins (BOS)	18	12	3	3	0.885	3.16	1065	0	0	56	486	0	2	0	0.00%	0	18	18	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			18	12	3	3	0.885	3.16	1065	0	0	56	486	0	2	0		0	18	18	0	0	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.
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Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	Âge	Date de naissance	Nouveau joueur	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Ballotage forcé	Contrat	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire annuel 2	Link
Akil Thomas	Bruins (BOS)	C	24	2000-01-02	No	176 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	Lien
Alex Barre-Boulet	Bruins (BOS)	LW/RW	27	1997-05-20	No	167 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	1,250,000$	1,250,000$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Ben Meyers	Bruins (BOS)	C/LW	25	1998-11-15	No	194 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No	800,000$	Lien
Filip Roos	Bruins (BOS)	D	25	1999-05-01	No	189 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No		Lien
Jake Livingstone	Bruins (BOS)	D	25	1999-04-16	No	205 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No		Lien
Jaxson Stauber	Bruins (BOS)	G	25	1999-04-27	No	175 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No		Lien
Jeffrey Viel	Bruins (BOS)	LW	27	1997-01-28	No	195 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	900,000$	0$	0$	No	900,000$	Lien
Josh Dunne	Bruins (BOS)	C	25	1998-12-08	No	210 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No		Lien
Josiah Slavin	Bruins (BOS)	C	25	1998-12-31	No	161 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No		Lien
Kyle MacLean	Bruins (BOS)	C/LW	25	1999-04-29	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	525,000$	525,000$	0$	0$	No		Lien
Lane Pederson	Bruins (BOS)	C	27	1997-08-04	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	1,000,000$	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	Lien / Lien NHL
Marian Studenic	Bruins (BOS)	RW	25	1998-10-28	No	165 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	1,100,000$	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	Lien / Lien NHL
Nathan Walker	Bruins (BOS)	LW	30	1994-02-07	No	185 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	1,000,000$	1,000,000$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Nick Cicek	Bruins (BOS)	D	24	2000-05-29	Yes	201 Lbs	6 ft3	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien
Nico Daws	Bruins (BOS)	G	23	2000-12-22	No	205 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No		Lien
Nikolai Knyzhov	Bruins (BOS)	D	26	1998-03-20	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	1,500,000$	1,500,000$	0$	0$	No	1,500,000$	Lien
Oliver Wahlstrom	Bruins (BOS)	RW	24	2000-06-13	No	211 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	1,000,000$	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	Lien / Lien NHL
Pavol Regenda	Bruins (BOS)	RW	25	1999-07-12	No	218 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No		Lien
Victor Mete (contrat à 1 volet)	Bruins (BOS)	D	26	1998-06-07	No	187 Lbs	5 ft9	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
19	25.42	190 Lbs	6 ft1	1.26	844,737$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Marian Studenic	40	1	2	2
2	Nathan Walker		Pavol Regenda	30	1	2	2
3			Ben Meyers	20	1	2	2
4	Jeffrey Viel			10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2	Filip Roos		30	1	2	2
3			20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1			Marian Studenic	60	1	2	2
2	Nathan Walker		Pavol Regenda	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Filip Roos		40	1	2	2

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

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Filip Roos		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			60	1	2	2
2		40	1	2	2	Filip Roos		40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Filip Roos		40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Marian Studenic

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
		Marian Studenic

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Josh Dunne, ,	Josh Dunne,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, Filip Roos,		Filip Roos,

Tirs de pénalité
, , , Nathan Walker,

Gardien
#1 : , #2 : Jaxson Stauber

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
, , , Nathan Walker, , Marian Studenic, Marian Studenic, Pavol Regenda, , , Jeffrey Viel

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , Filip Roos, ,

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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

	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	Americans	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	5	8	0	0	26	25	32	2	14	162	182	213	12	27	10	10	21	7	2	28.57%	5	1	80.00%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
2	Canucks	2	0	0	0	1	1	0	0	6	6	0	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	3	0.750	6	9	15	0	0	26	25	32	2	41	162	182	213	12	60	22	12	33	18	2	11.11%	6	0	100.00%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
3	Comets	2	2	0	0	0	0	0	0	18	3	15	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	11	1	10	4	1.000	18	30	48	0	0	26	25	32	2	107	162	182	213	12	38	12	12	32	5	3	60.00%	5	1	80.00%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
4	Crunch	2	1	1	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.500	6	9	15	0	0	26	25	32	2	39	162	182	213	12	62	20	20	24	13	2	15.38%	10	1	90.00%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
5	Griffins	2	1	0	0	1	0	0	0	12	10	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	4	1.000	12	17	29	0	0	26	25	32	2	64	162	182	213	12	57	14	20	40	8	2	25.00%	10	2	80.00%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
6	Marlies	2	0	0	0	0	2	0	0	6	8	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	2	0.500	6	11	17	0	0	26	25	32	2	36	162	182	213	12	63	21	18	39	10	1	10.00%	9	5	44.44%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
7	Monsters	2	2	0	0	0	0	0	0	10	6	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	4	1.000	10	12	22	0	0	26	25	32	2	61	162	182	213	12	55	26	10	31	4	1	25.00%	4	1	75.00%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
8	Rocket	2	0	2	0	0	0	0	0	2	9	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	2	2	4	0	0	26	25	32	2	47	162	182	213	12	62	17	16	36	13	1	7.69%	8	4	50.00%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
9	Senators	2	2	0	0	0	0	0	0	17	5	12	1	1	0	0	0	0	0	0	11	4	7	1	1	0	0	0	0	0	0	6	1	5	4	1.000	17	27	44	0	0	26	25	32	2	126	162	182	213	12	37	13	10	56	2	1	50.00%	5	1	80.00%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
10	Wild	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	1.000	5	10	15	0	0	26	25	32	2	34	162	182	213	12	36	5	12	14	6	2	33.33%	6	1	83.33%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
	Total	18	10	3	0	2	3	0	0	85	57	28	9	5	2	0	1	1	0	0	41	29	12	9	5	1	0	1	2	0	0	44	28	16	27	0.750	85	132	217	0	0	26	25	32	2	569	162	182	213	12	497	160	140	326	86	17	19.77%	68	17	75.00%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
	_Since Last GM Reset	18	10	3	0	2	3	0	0	85	57	28	9	5	2	0	1	1	0	0	41	29	12	9	5	1	0	1	2	0	0	44	28	16	27	0.750	85	132	217	0	0	26	25	32	2	569	162	182	213	12	497	160	140	326	86	17	19.77%	68	17	75.00%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
	_Vs Conference	16	8	3	0	2	3	0	0	77	52	25	8	4	2	0	1	1	0	0	38	27	11	8	4	1	0	1	2	0	0	39	25	14	23	0.719	77	117	194	0	0	26	25	32	2	521	162	182	213	12	434	145	118	291	73	13	17.81%	57	15	73.68%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88
	_Vs Division	4	0	0	0	0	0	0	0	28	9	19	2	0	0	0	0	0	0	0	12	4	8	2	0	0	0	0	0	0	0	16	5	11	0	0.000	28	42	70	0	0	26	25	32	2	168	162	182	213	12	93	38	22	63	9	4	44.44%	9	2	77.78%	0	149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%	412	311	492	115	189	88

			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	27	L1	85	132	217	569	497	160	140	326	0	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	10	3	2	3	0	0	85	57

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	5	2	1	1	0	0	41	29

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
9	5	1	1	2	0	0	44	28

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	1	2	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
86	17	19.77%	68	17	75.00%	0

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
162	182	213	12	26	25	32	2

Mises en jeu
Gagnées en zone offensive	Total en zone offensive	% gagnées en zone offensive	Gagnées en zone défensive	Total en zone défensive	% gagnées en zone défensive	Gagnées en zone neutre	Total en zone neutre	% gagnées en zone neutre
149	428	34.81%	141	530	26.60%	89	278	32.01%

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
412	311	492	115	189	88

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 - 2024-09-23	3	Senators	4	Bruins	11	BW		Sommaire du match
3 - 2024-09-25	34	Crunch	3	Bruins	1	BL		Sommaire du match
4 - 2024-09-26	38	Bruins	1	Rocket	5	AL		Sommaire du match
6 - 2024-09-28	68	Marlies	4	Bruins	3	BL	X	Sommaire du match
7 - 2024-09-29	76	Bruins	5	Monsters	4	AW		Sommaire du match
9 - 2024-10-01	100	Bruins	2	Canucks	3	AL	X	Sommaire du match
10 - 2024-10-02	110	Comets	2	Bruins	7	BW		Sommaire du match
11 - 2024-10-03	129	Americans	2	Bruins	3	BW		Sommaire du match
12 - 2024-10-04	137	Bruins	6	Senators	1	AW		Sommaire du match
13 - 2024-10-05	151	Bruins	11	Comets	1	AW		Sommaire du match
14 - 2024-10-06	173	Bruins	5	Crunch	2	AW		Sommaire du match
15 - 2024-10-07	185	Canucks	3	Bruins	4	BW	X	Sommaire du match
17 - 2024-10-09	206	Griffins	5	Bruins	6	BW		Sommaire du match
18 - 2024-10-10	220	Bruins	6	Griffins	5	AW	X	Sommaire du match
19 - 2024-10-11	228	Bruins	3	Marlies	4	AL	X	Sommaire du match
21 - 2024-10-13	247	Bruins	5	Wild	3	AW		Sommaire du match
22 - 2024-10-14	254	Monsters	2	Bruins	5	BW		Sommaire du match
25 - 2024-10-17	284	Rocket	4	Bruins	1	BL		Sommaire du match

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	100	0
Assistance	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
0	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$	1,605,000$	1,605,000$	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$	1	0$	0$

Bruins Leaders statistiques (saison régulière)

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

Bruins 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

Bruins 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

Bruins Leaders statistiques (séries éliminatoires)

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

Bruins 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

	Bruins
	GP: 18 \| W: 12 \| L: 3 \| OTL: 3 \| P: 27 GF: 85 \| GA: 57 \| PP%: 19.77% \| PK%: 75.00% DG: Chris \| Morale : 50 \| Moyenne d’équipe : 60