Buffalo Sabres
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Statistiques de l'Équipe de Carrière

Centre de jeu
	Barracuda 25-23-5, 55pts	5	FINAL	6	Butter Knives 24-23-4, 52pts

Team Stats
L2	Séquence	W1
14-11-1	Fiche domicile	14-10-3
11-12-4	Fiche domicile	10-13-1
5-4-1	Derniers 10 matchs	7-3-0
3.42	Buts par match	4.61
3.70	Buts contre par match	4.80
21.37%	Pourcentage en avantage numérique	20.59%
78.52%	Pourcentage en désavantage numérique	74.19%

Bruins
13-33-8, 34pts

FINAL

Butter Knives
24-23-4, 52pts

Team Stats
L2	Séquence	W1
5-17-4	Fiche domicile	14-10-3
8-16-4	Fiche domicile	10-13-1
1-7-2	Derniers 10 matchs	7-3-0
3.30	Buts par match	4.61
4.87	Buts contre par match	4.80
25.69%	Pourcentage en avantage numérique	20.59%
74.48%	Pourcentage en désavantage numérique	74.19%

Butter Knives
24-23-4, 52pts

Jour 115

Tomahawks
33-17-3, 69pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	W3
14-10-3	Fiche domicile	17-9-0
10-13-1	Fiche visiteur	16-8-3
7-3-0	10 derniers matchs	6-4-0
4.61	Buts par match	5.28
4.80	Buts contre par match	5.28
20.59%	Pourcentage en avantage numérique	24.17%
74.19%	Pourcentage en désavantage numérique	71.62%

Fighting Pandas
30-17-7, 67pts

Jour 119

Butter Knives
24-23-4, 52pts

Statistiques d’équipe
SOW1	Séquence	W1
12-8-6	Fiche domicile	14-10-3
18-9-1	Fiche visiteur	10-13-1
7-3-0	10 derniers matchs	7-3-0
4.28	Buts par match	4.61
3.43	Buts contre par match	4.61
23.53%	Pourcentage en avantage numérique	20.59%
80.30%	Pourcentage en désavantage numérique	74.19%

Butter Knives
24-23-4, 52pts

Jour 121

Marlies
36-15-3, 75pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L1
14-10-3	Fiche domicile	18-6-2
10-13-1	Fiche visiteur	18-9-1
7-3-0	10 derniers matchs	8-2-0
4.61	Buts par match	4.37
4.80	Buts contre par match	4.37
20.59%	Pourcentage en avantage numérique	26.72%
74.19%	Pourcentage en désavantage numérique	75.94%

Meneurs d'équipe

Statistiques d’équipe
Buts pour 235 4.61 GFG	Tirs pour 2319 45.47 Avg	Pourcentage en avantage numérique 20.6% 21 GF	Début de zone offensive 40.3%
Buts contre 245 4.80 GAA	Tirs contre 2016 39.53 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 74.2%% 32 GA	Début de la zone défensive 39.2%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Liam Silva Vail
	Entraîneur	Bill Butters
	Division	Atlantic
	Conférence	Eastern Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	0
	Billets de saison	300
Informations de la formation
	Équipe Pro	18
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	38 / 50
	Espoirs	47

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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	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Luke Kunin	X			100.00	81	65	73	66	70	75	86	68	63	60	62	70	50	65	66	0	63	64	0	28	1	500,000$
2	Isac Lundestrom	X			100.00	64	55	92	66	68	73	89	66	69	62	50	78	50	62	67	0	63	63	0	26	3	500,000$
3	Robby Fabbri	X			100.00	72	58	77	67	65	78	66	68	60	64	66	67	51	68	68	0	63	63	0	30	1	500,000$
4	Gage Goncalves (R)	X			100.00	71	56	87	68	65	72	75	68	50	65	61	62	65	59	61	0	63	62	0	25	2	500,000$
5	Mark Kastelic	X			100.00	88	70	72	66	82	67	74	66	71	62	54	63	50	64	64	0	63	62	0	26	4	500,000$
6	Mathieu Joseph			X	100.00	77	56	84	66	66	70	74	66	64	63	52	68	52	67	67	0	63	62	0	28	1	1,000,000$
7	Jesse Puljujarvi			X	100.00	80	58	83	65	78	67	59	68	50	62	59	59	50	64	64	0	63	61	0	27	2	500,000$
8	Tanner Jeannot		X		100.00	86	69	76	64	79	68	79	62	50	60	58	61	50	66	65	0	63	61	0	28	1	2,000,000$
9	Ryan Lomberg		X		100.00	73	69	86	66	64	63	88	68	50	61	50	61	50	69	67	0	63	60	0	31	2	500,000$
10	James Malatesta		X		100.00	54	35	89	57	68	50	51	50	50	50	50	50	50	61	61	0	63	51	0	22	2	500,000$
11	Matthew Wood			X	100.00	50	40	83	57	75	50	52	50	50	50	50	50	50	51	55	0	63	51	0	20	3	500,000$
12	Rutger McGroarty (R)			X	100.00	56	50	89	50	73	56	53	52	50	50	50	50	50	53	57	0	22	51	0	21	3	500,000$
Rayé
1	Angus Crookshank		X		100.00	54	50	89	57	64	50	51	50	50	50	50	50	50	62	62	0	20	51	0	26	2	500,000$
2	Ryan Winterton	X			100.00	55	55	90	57	62	51	52	50	50	50	50	50	50	56	57	0	54	51	0	22	2	500,000$
3	Gabe Perreault			X	100.00	50	35	89	57	62	50	53	50	50	50	50	50	50	51	54	0	20	50	0	20	3	500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE				100.00	67	55	84	62	69	63	67	60	55	57	54	59	51	61	62	0	54	58

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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 gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Erik Portillo (R)	100.00	60	60	63	81	54	50	50	50	50	50	50	60	60	0	76	56	0	25	3	682,000$
2	Sebastian Cossa (R)	100.00	50	60	59	84	52	50	50	50	50	50	72	54	54	0	76	54	0	23	3	700,000$
Rayé
1	Drew Commesso (R)	100.00	50	61	59	69	52	50	50	50	50	50	50	56	56	0	24	53	0	23	3	750,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE	100.00	53	60	60	78	53	50	50	50	50	50	57	57	57	0	59	54

Nom de l’entraîneur	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Bill Butters	99	80	80	80	71	75	1	USA	74	5	500,000$

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

#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	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.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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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
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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

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	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
Angus Crookshank	Butter Knives (BUF)	LW	26	1999-10-02	CAN	No	183 Lbs	5 ft10	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-07-24	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Drew Commesso	Butter Knives (BUF)	G	23	2002-07-19	USA	Yes	180 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-07-31	False	False	Pro & Farm	750,000$	75,000$	27,500$	No	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	750,000$	750,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Erik Portillo	Butter Knives (BUF)	G	25	2000-09-03	SWE	Yes	218 Lbs	6 ft6	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-07-31	False	False	Pro & Farm	682,000$	68,200$	25,007$	No	682,000$	682,000$	-	-	-	-	-	-	-	682,000$	682,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Gabe Perreault	Butter Knives (BUF)	RW	20	2005-05-07	CAN	No	178 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-07-31	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Gage Goncalves	Butter Knives (BUF)	C	25	2001-01-16	CAN	Yes	184 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-08-03	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Isac Lundestrom	Butter Knives (BUF)	C	26	1999-11-06	SWE	No	191 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-07-24	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
James Malatesta	Butter Knives (BUF)	LW	22	2003-05-31	CAN	No	193 Lbs	5 ft9	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-07-24	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Jesse Puljujarvi	Butter Knives (BUF)	RW	27	1998-05-07	SWE	No	216 Lbs	6 ft4	No	No	Trade	2024-08-28	No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Luke Kunin	Butter Knives (BUF)	C	28	1997-12-04	USA	No	197 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1	2024-08-27	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Mark Kastelic	Butter Knives (BUF)	C	26	1999-03-11	USA	No	227 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent		No	No	4	2025-07-24	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	No	No	No	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Mathieu Joseph	Butter Knives (BUF)	RW	28	1997-02-09	CAN	No	186 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	1	2024-08-27	False	False	Pro & Farm	1,000,000$	100,000$	36,667$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Matthew Wood	Butter Knives (BUF)	RW	20	2005-02-06	CAN	No	205 Lbs	6 ft5	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-08-03	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Robby Fabbri	Butter Knives (BUF)	C	30	1996-01-22	CAN	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	N/A		No	No	1	2024-08-27	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Rutger McGroarty	Butter Knives (BUF)	RW	21	2004-03-30	USA	Yes	203 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-08-03	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ryan Lomberg	Butter Knives (BUF)	LW	31	1994-12-09	CAN	No	184 Lbs	5 ft9	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-07-24	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ryan Winterton	Butter Knives (BUF)	C	22	2003-09-04	CAN	No	175 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	No	2	2025-07-24	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	18,333$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Sebastian Cossa	Butter Knives (BUF)	G	23	2002-11-21	CAN	Yes	229 Lbs	6 ft6	No	No	Free Agent		No	No	3	2025-07-31	False	False	Pro & Farm	700,000$	70,000$	25,667$	No	700,000$	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	700,000$	700,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tanner Jeannot	Butter Knives (BUF)	LW	28	1997-05-29	CAN	No	220 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2024-08-10	No	No	1		False	False	Pro & Farm	2,000,000$	200,000$	73,333$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
18	25.06	197 Lbs	6 ft1	2.28	646,222$

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			40	1	2	2
2			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				60	1	2	2
2				40	1	2	2

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

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,	,

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
, ,		,

Tirs de pénalité
, , , ,

Gardien
#1 : , #2 :

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

Lignes de défense personnalisées en prolongation
, , , ,

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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	Aces	2	0	2	0	0	0	0	0	6	12	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0.000	6	12	18	0	0	92	75	64	5	70	736	789	771	35	79	23	8	43	4	1	25.00%	4	1	75.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
2	Admirals	4	2	1	0	1	0	0	0	26	16	10	2	1	1	0	0	0	0	0	14	9	5	2	1	0	0	1	0	0	0	12	7	5	6	0.750	26	50	76	0	0	92	75	64	5	196	736	789	771	35	126	41	26	84	12	3	25.00%	12	4	66.67%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
3	Americiens	3	1	2	0	0	0	0	0	15	20	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	12	13	-1	2	0.333	15	28	43	0	0	92	75	64	5	154	736	789	771	35	151	54	27	88	6	0	0.00%	12	4	66.67%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
4	Barons	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	10	15	0	0	92	75	64	5	32	736	789	771	35	31	8	6	21	2	0	0.00%	3	1	66.67%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
5	Barracuda	2	0	0	0	1	1	0	0	10	10	0	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	3	0.750	10	19	29	0	0	92	75	64	5	95	736	789	771	35	86	28	12	39	6	2	33.33%	6	2	66.67%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
6	Bruins	5	2	1	0	0	0	1	1	24	17	7	3	1	0	0	0	0	1	1	16	10	6	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	7	0.700	24	43	67	0	0	92	75	64	5	238	736	789	771	35	203	55	28	109	12	3	25.00%	12	3	75.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
7	Canucks	4	2	2	0	0	0	0	0	19	20	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	3	1	2	0	0	0	0	0	12	16	-4	4	0.500	19	38	57	1	0	92	75	64	5	178	736	789	771	35	128	53	20	83	2	0	0.00%	8	1	87.50%	1	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
8	Fighting Pandas	5	2	3	0	0	0	0	0	19	24	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	3	1	2	0	0	0	0	0	11	16	-5	4	0.400	19	34	53	0	0	92	75	64	5	192	736	789	771	35	196	64	16	92	15	3	20.00%	8	1	87.50%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
9	Firebirds	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	6	12	18	0	0	92	75	64	5	49	736	789	771	35	32	11	4	23	0	0	0%	2	0	100.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
10	Griffins	1	0	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	0	0.000	7	14	21	0	0	92	75	64	5	54	736	789	771	35	63	23	2	31	0	0	0%	0	0	0%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
11	Ice Bats	3	2	0	0	0	1	0	0	20	12	8	2	1	0	0	0	1	0	0	13	9	4	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	5	0.833	20	40	60	0	0	92	75	64	5	148	736	789	771	35	125	35	10	82	3	0	0.00%	4	1	75.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
12	Lions	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	92	75	64	5	60	736	789	771	35	42	13	4	24	2	1	50.00%	2	0	100.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
13	Lynx	4	0	4	0	0	0	0	0	11	22	-11	3	0	3	0	0	0	0	0	9	13	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	9	-7	0	0.000	11	21	32	1	0	92	75	64	5	198	736	789	771	35	120	34	16	86	3	2	66.67%	8	3	62.50%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
14	Marlies	7	3	3	0	1	0	0	0	27	34	-7	5	2	2	0	1	0	0	0	21	25	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	6	9	-3	8	0.571	27	53	80	0	0	92	75	64	5	277	736	789	771	35	265	76	54	133	22	4	18.18%	25	7	72.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
15	Quacken	2	1	1	0	0	0	0	0	12	11	1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	2	0.500	12	22	34	0	0	92	75	64	5	85	736	789	771	35	88	29	10	40	6	0	0.00%	5	1	80.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
16	Roadrunners	3	1	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	2	0.333	7	14	21	0	0	92	75	64	5	128	736	789	771	35	87	27	18	48	3	1	33.33%	8	2	75.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
17	Tomahawks	1	0	0	0	0	1	0	0	7	8	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	7	8	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	7	14	21	0	0	92	75	64	5	79	736	789	771	35	78	20	4	27	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
18	Wombats	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	3	6	9	0	0	92	75	64	5	48	736	789	771	35	49	13	9	17	1	0	0.00%	2	1	50.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
19	Wranglers	1	1	0	0	0	0	0	0	7	6	1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	6	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	7	14	21	0	0	92	75	64	5	38	736	789	771	35	67	15	4	24	2	1	50.00%	2	0	100.00%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
	Total	51	20	23	0	3	3	1	1	235	245	-10	27	11	10	0	2	2	1	1	133	127	6	24	9	13	0	1	1	0	0	102	118	-16	52	0.510	235	452	687	2	0	92	75	64	5	2319	736	789	771	35	2016	622	278	1094	102	21	20.59%	124	32	74.19%	1	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
	_Since Last GM Reset	51	20	23	0	3	3	1	1	235	245	-10	27	11	10	0	2	2	1	1	133	127	6	24	9	13	0	1	1	0	0	102	118	-16	52	0.510	235	452	687	2	0	92	75	64	5	2319	736	789	771	35	2016	622	278	1094	102	21	20.59%	124	32	74.19%	1	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
	_Vs Conference	33	12	17	0	2	0	1	1	138	152	-14	17	6	8	0	1	0	1	1	77	77	0	16	6	9	0	1	0	0	0	61	75	-14	31	0.470	138	261	399	1	0	92	75	64	5	1480	736	789	771	35	1229	375	198	680	74	16	21.62%	89	25	71.91%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286
	_Vs Division	24	8	13	0	1	0	1	1	96	117	-21	14	4	7	0	1	0	1	1	57	63	-6	10	4	6	0	0	0	0	0	39	54	-15	21	0.438	96	179	275	1	0	92	75	64	5	1059	736	789	771	35	935	283	141	508	58	12	20.69%	65	18	72.31%	0	833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%	1043	732	1412	376	628	286

			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
51	52	W1	235	452	687	2319	2016	622	278	1094	2	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
51	20	23	3	3	1	1	235	245

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	11	10	2	2	1	1	133	127

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
24	9	13	1	1	0	0	102	118

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	3	1	0	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
102	21	20.59%	124	32	74.19%	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
736	789	771	35	92	75	64	5

Mises en jeu
Gagnées en zone offensive	Total en zone offensive	% gagnées en zone offensive	Gagnées en zone défensive	Total en zone défensive	% gagnées en zone défensive	Gagnées en zone neutre	Total en zone neutre	% gagnées en zone neutre
833	1934	43.07%	836	1880	44.47%	428	985	43.45%

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
1043	732	1412	376	628	286

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
1	3	Marlies	2	Butter Knives	4	W			Sommaire du match
4	16	Butter Knives	5	Bruins	6	L			Sommaire du match
7	30	Marlies	5	Butter Knives	6	W	X		Sommaire du match
9	41	Butter Knives	4	Marlies	3	W			Sommaire du match
11	47	Butter Knives	3	Roadrunners	2	W			Sommaire du match
13	60	Marlies	4	Butter Knives	5	W			Sommaire du match
16	74	Butter Knives	2	Fighting Pandas	7	L			Sommaire du match
18	83	Marlies	7	Butter Knives	3	L			Sommaire du match
20	97	Americiens	7	Butter Knives	3	L			Sommaire du match
22	109	Butter Knives	8	Canucks	5	W			Sommaire du match
25	118	Marlies	7	Butter Knives	3	L			Sommaire du match
28	133	Butter Knives	6	Americiens	9	L			Sommaire du match
30	143	Lynx	7	Butter Knives	5	L			Sommaire du match
33	158	Bruins	5	Butter Knives	6	W	X	X	Sommaire du match
34	165	Butter Knives	2	Lynx	9	L			Sommaire du match
38	179	Butter Knives	4	Admirals	3	W	X		Sommaire du match
39	186	Canucks	4	Butter Knives	7	W			Sommaire du match
43	201	Fighting Pandas	3	Butter Knives	5	W			Sommaire du match
47	221	Barons	3	Butter Knives	5	W			Sommaire du match
49	237	Butter Knives	7	Griffins	8	L			Sommaire du match
50	241	Butter Knives	2	Marlies	6	L			Sommaire du match
51	248	Wranglers	6	Butter Knives	7	W			Sommaire du match
54	265	Ice Bats	2	Butter Knives	7	W			Sommaire du match
57	279	Butter Knives	4	Barracuda	5	L	X		Sommaire du match
58	286	Bruins	4	Butter Knives	3	L	X	X	Sommaire du match
61	301	Butter Knives	7	Ice Bats	3	W			Sommaire du match
62	310	Admirals	3	Butter Knives	9	W			Sommaire du match
65	320	Butter Knives	8	Admirals	4	W			Sommaire du match
67	332	Quacken	6	Butter Knives	5	L			Sommaire du match
69	343	Butter Knives	1	Roadrunners	3	L			Sommaire du match
71	353	Tomahawks	8	Butter Knives	7	L	X		Sommaire du match
73	364	Butter Knives	3	Roadrunners	4	L			Sommaire du match
76	375	Butter Knives	3	Wombats	5	L			Sommaire du match
77	382	Ice Bats	7	Butter Knives	6	L	X		Sommaire du match
79	397	Lynx	4	Butter Knives	3	L			Sommaire du match
81	407	Butter Knives	4	Aces	6	L			Sommaire du match
84	420	Lynx	2	Butter Knives	1	L			Sommaire du match
86	435	Butter Knives	3	Canucks	5	L			Sommaire du match
88	442	Fighting Pandas	5	Butter Knives	3	L			Sommaire du match
90	451	Butter Knives	3	Fighting Pandas	4	L			Sommaire du match
92	459	Butter Knives	7	Quacken	5	W			Sommaire du match
94	467	Lions	3	Butter Knives	4	W			Sommaire du match
98	487	Aces	6	Butter Knives	2	L			Sommaire du match
99	494	Butter Knives	3	Bruins	1	W			Sommaire du match
102	510	Firebirds	5	Butter Knives	6	W			Sommaire du match
104	523	Butter Knives	6	Fighting Pandas	5	W			Sommaire du match
106	531	Admirals	6	Butter Knives	5	L			Sommaire du match
108	545	Butter Knives	1	Canucks	6	L			Sommaire du match
109	552	Butter Knives	6	Americiens	4	W			Sommaire du match
110	556	Barracuda	5	Butter Knives	6	W	X		Sommaire du match
113	575	Bruins	1	Butter Knives	7	W			Sommaire du match
115	584	Butter Knives	-	Tomahawks	-
119	598	Fighting Pandas	-	Butter Knives	-
121	613	Butter Knives	-	Marlies	-
122	619	Griffins	-	Butter Knives	-
125	638	Butter Knives	-	Nordiks	-
126	642	Marlies	-	Butter Knives	-
129	655	Butter Knives	-	Lions	-
131	661	Butter Knives	-	Wombats	-
132	669	Roadrunners	-	Butter Knives	-
134	682	Butter Knives	-	Bruins	-
135	690	Marlies	-	Butter Knives	-
139	706	Firebirds	-	Butter Knives	-
143	728	Roadrunners	-	Butter Knives	-
145	733	Butter Knives	-	Wranglers	-
147	745	Butter Knives	-	Firebirds	-
148	754	Broncos	-	Butter Knives	-
151	770	Butter Knives	-	Lions	-
152	774	Wombats	-	Butter Knives	-
153	779	Butter Knives	-	Lynx	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
156	795	Butter Knives	-	Lynx	-
157	800	Americiens	-	Butter Knives	-
160	818	Americiens	-	Butter Knives	-
161	821	Butter Knives	-	Wranglers	-
165	839	Butter Knives	-	Broncos	-
166	840	Wombats	-	Butter Knives	-
167	843	Butter Knives	-	Americiens	-
170	862	Nordiks	-	Butter Knives	-
171	866	Butter Knives	-	Barons	-
174	877	Butter Knives	-	Firebirds	-
176	890	Broncos	-	Butter Knives	-
178	901	Butter Knives	-	Broncos	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
14	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,081,160$	1,163,200$	1,163,200$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
1,163,200$	764,468$	18	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	66	9,240$	609,840$

Butter Knives 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

Butter Knives 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

Butter Knives 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

Butter Knives 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

Butter Knives 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

	Butter Knives
	GP: 51 \| W: 24 \| L: 23 \| OTL: 4 \| P: 52 GF: 235 \| GA: 245 \| PP%: 20.59% \| PK%: 74.19% DG: Liam Silva Vail \| Morale : 47 \| Moyenne d’équipe : 57 Prochains matchs #584 vs Tomahawks