Buffalo Sabres
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Statistiques d’équipe en carrière

Centre de jeu
	Griffins 31-18-8, 70pts	5	FINAL	4	Butter Knives 28-26-2, 58pts

Team Stats
L1	Séquence	L3
16-7-4	Fiche domicile	13-12-2
15-11-4	Fiche domicile	15-14-0
7-2-1	Derniers 10 matchs	3-6-1
5.49	Buts par match	4.91
5.30	Buts contre par match	4.95
25.71%	Pourcentage en avantage numérique	29.27%
77.56%	Pourcentage en désavantage numérique	80.80%

Butter Knives
28-26-2, 58pts

FINAL

Canucks
31-21-4, 66pts

Team Stats
L3	Séquence	W1
13-12-2	Fiche domicile	16-10-2
15-14-0	Fiche domicile	15-11-2
3-6-1	Derniers 10 matchs	7-3-0
4.91	Buts par match	3.29
4.95	Buts contre par match	3.04
29.27%	Pourcentage en avantage numérique	26.32%
80.80%	Pourcentage en désavantage numérique	79.09%

Butter Knives
28-26-2, 58pts

Jour 116

Admirals
27-25-3, 57pts

Statistiques d’équipe
L3	Séquence	OTW1
13-12-2	Fiche domicile	13-11-3
15-14-0	Fiche visiteur	14-14-0
3-6-1	10 derniers matchs	8-1-1
4.91	Buts par match	5.00
4.95	Buts contre par match	5.00
29.27%	Pourcentage en avantage numérique	22.30%
80.80%	Pourcentage en désavantage numérique	75.00%

Roadrunners
18-33-4, 40pts

Jour 117

Butter Knives
28-26-2, 58pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L3
6-19-3	Fiche domicile	13-12-2
12-14-1	Fiche visiteur	15-14-0
3-6-1	10 derniers matchs	3-6-1
4.42	Buts par match	4.91
5.42	Buts contre par match	4.91
21.14%	Pourcentage en avantage numérique	29.27%
63.71%	Pourcentage en désavantage numérique	80.80%

Barracuda
26-24-5, 57pts

Jour 120

Butter Knives
28-26-2, 58pts

Statistiques d’équipe
W1	Séquence	L3
14-11-3	Fiche domicile	13-12-2
12-13-2	Fiche visiteur	15-14-0
4-4-2	10 derniers matchs	3-6-1
4.93	Buts par match	4.91
5.13	Buts contre par match	4.91
23.33%	Pourcentage en avantage numérique	29.27%
71.01%	Pourcentage en désavantage numérique	80.80%

Meneurs d'équipe
	Buts Isac Lundestrom 6	Passes Luke Kunin 7

	Points Luke Kunin 11	Plus/Moins Angus Crookshank 1

Statistiques d’équipe
Buts pour 275 4.91 GFG	Tirs pour 2637 47.09 Avg	Pourcentage en avantage numérique 29.3% 36 GF	Début de zone offensive 41.1%
Buts contre 277 4.95 GAA	Tirs contre 2397 42.80 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 80.8%% 24 GA	Début de la zone défensive 38.9%

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	14
	Équipe Mineure	18
	Limite contact	32 / 50
	Espoirs	45

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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	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	Robby Fabbri	X			99.00	70	56	83	77	66	72	80	79	71	65	73	59	51	69	70	0	65	66	0	29	2	500,000$
2	Luke Kunin	X			99.00	79	70	75	71	70	77	88	74	63	61	62	70	54	65	66	0	65	65	0	27	2	500,000$
3	Ridly Greig	X			99.00	75	64	63	71	65	75	84	76	61	64	67	71	51	57	62	0	66	65	0	22	2	500,000$
4	Isac Lundestrom	X			99.00	70	54	96	69	69	75	67	72	63	61	59	71	50	61	64	0	65	63	0	25	1	500,000$
5	Tanner Jeannot		X		100.00	89	69	74	69	79	70	71	72	50	61	60	60	50	65	64	0	62	63	0	27	2	2,000,000$
6	Mark Kastelic	X			100.00	80	71	77	66	81	61	75	67	71	59	54	61	50	64	63	0	64	61	0	25	1	500,000$
7	Angus Crookshank		X		100.00	66	56	84	61	63	60	52	66	50	53	57	55	51	62	62	0	65	56	0	25	1	500,000$
8	James Malatesta		X		100.00	64	75	89	52	67	50	52	59	50	50	50	50	51	55	58	0	64	52	0	21	1	500,000$
9	Logan Morrison	X			100.00	50	35	89	57	63	50	52	50	57	50	50	50	50	58	61	0	23	51	0	22	2	500,000$
10	Dougie Hamilton			X	100.00	64	66	53	76	83	58	59	72	50	72	64	60	57	74	76	0	64	65	0	31	3	5,500,000$
11	Maksymilian Szuber			X	100.00	50	50	25	57	68	50	53	50	50	50	50	50	55	58	61	0	64	51	0	22	1	500,000$
Rayé
1	Gage Goncalves	X			100.00	50	53	25	57	66	50	50	50	50	50	50	50	50	58	59	0	19	50	0	24	3	800,000$
2	Ryan Winterton	X			100.00	52	50	89	57	62	50	51	50	50	50	50	50	50	55	57	0	19	50	0	21	1	500,000$

	MOYENNE D’ÉQUIPE				99.69	66	59	71	65	69	61	64	64	57	57	57	58	52	62	63	0	54	58

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Priority	Type	Description
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2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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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	Hunter Shepard	98.00	50	62	59	76	50	50	50	50	50	50	50	67	67	0	67	55	0	29	1	500,000$
Rayé

	MOYENNE D’ÉQUIPE	98.00	50	62	59	76	50	50	50	50	50	50	50	67	67	0	67	55

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	73	6	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
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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	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	S1	S2	S3
1	Luke Kunin	Butter Knives (BUF)	C	6	4	7	11	-4	0	9	16	29	5	25	13.79%	5	152	25.40	1	0	1	2	6	0	3	1	0	55.22%	67	0	1	1.44	1	0	1
2	Ridly Greig	Butter Knives (BUF)	C	6	5	5	10	-2	2	17	14	32	13	19	15.63%	3	152	25.43	0	0	0	3	8	0	11	2	0	52.59%	135	0	0	1.31	2	1	0
3	Isac Lundestrom	Butter Knives (BUF)	C	6	6	3	9	-1	2	7	18	28	11	8	21.43%	1	151	25.20	0	0	0	2	8	0	4	0	1	67.74%	62	1	0	1.19	1	0	1
4	Robby Fabbri	Butter Knives (BUF)	C	6	6	2	8	-1	0	7	20	34	6	19	17.65%	2	154	25.76	1	0	1	2	7	3	10	0	2	59.46%	148	0	0	1.04	0	1	1
5	Dougie Hamilton	Butter Knives (BUF)	D	6	0	5	5	-1	2	6	7	9	1	3	0%	14	142	23.68	0	1	1	5	8	0	3	0	0	0%	3	0	0	0.70	0	1	0
6	Tanner Jeannot	Butter Knives (BUF)	LW	6	0	4	4	-6	4	16	7	15	7	15	0%	2	146	24.44	0	0	0	2	7	0	4	0	0	50.00%	12	0	0	0.55	0	0	0
7	Angus Crookshank	Butter Knives (BUF)	LW	6	0	3	3	1	0	5	5	3	3	4	0%	3	133	22.28	0	0	0	0	7	0	0	0	0	50.00%	4	0	0	0.45	0	0	0
8	Mark Kastelic	Butter Knives (BUF)	C	6	0	3	3	-1	8	12	1	7	2	3	0%	11	126	21.16	0	0	0	1	7	0	0	0	0	22.22%	9	0	0	0.47	0	0	0
9	James Malatesta	Butter Knives (BUF)	LW	6	2	0	2	-1	2	4	1	4	0	1	50.00%	1	127	21.18	0	0	0	0	7	0	0	0	0	100.00%	2	0	0	0.31	0	0	0
10	Maksymilian Szuber	Butter Knives (BUF)	D	6	0	2	2	-3	2	14	1	3	0	0	0%	1	132	22.03	0	0	0	1	6	0	3	0	0	0%	0	0	0	0.30	0	0	0
11	Logan Morrison	Butter Knives (BUF)	C	6	0	0	0	-1	2	2	0	0	0	3	0%	3	114	19.01	0	0	0	0	1	0	2	0	0	57.14%	7	0	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				66	23	34	57	-20	24	99	90	164	48	100	14.02%	46	1533	23.24	2	1	3	18	77	3	45	3	3	56.57%	449	1	1	0.74	4	3	3

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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.
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
1	Hunter Shepard	Butter Knives (BUF)	6	3	3	0	0.861	4.57	328	0	0	25	180	0	0	1	0	0	6	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			6	3	3	0	0.861	4.57	328	0	0	25	180	0	0	1		0	6	0	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.
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	25	1999-10-02	CAN	No	181 Lbs	5 ft10	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-09-11	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Dougie Hamilton	Butter Knives (BUF)	D	31	1993-06-17	CAN	No	230 Lbs	6 ft6	No	No	Trade	2024-08-28	No	No	3		False	False	Pro & Farm	5,500,000$	550,000$	188,571$	No	5,500,000$	5,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	5,500,000$	5,500,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Gage Goncalves	Butter Knives (BUF)	C	24	2001-01-16	CAN	No	188 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent		No	No	3	2024-09-12	False	False	Pro & Farm	800,000$	80,000$	27,429$	No	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	800,000$	800,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-
Hunter Shepard	Butter Knives (BUF)	G	29	1995-11-07	USA	No	215 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-09-11	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Isac Lundestrom	Butter Knives (BUF)	C	25	1999-11-06	SWE	No	193 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
James Malatesta	Butter Knives (BUF)	LW	21	2003-05-31	CAN	No	191 Lbs	5 ft9	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-09-04	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Logan Morrison	Butter Knives (BUF)	C	22	2002-07-09	CAN	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent		No	No	2	2024-09-09	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-
Luke Kunin	Butter Knives (BUF)	C	27	1997-12-04	USA	No	197 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2	2024-08-27	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Maksymilian Szuber	Butter Knives (BUF)	D	22	2002-08-25	POL	No	190 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-09-04	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Mark Kastelic	Butter Knives (BUF)	C	25	1999-03-11	USA	No	226 Lbs	6 ft4	No	No	N/A		No	No	1		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Ridly Greig	Butter Knives (BUF)	C	22	2002-08-08	CAN	No	184 Lbs	6 ft0	No	No	N/A		No	No	2		False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Robby Fabbri	Butter Knives (BUF)	C	29	1996-01-22	CAN	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	N/A		No	No	2	2024-08-27	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	500,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL
Ryan Winterton	Butter Knives (BUF)	C	21	2003-09-04	CAN	No	175 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent		No	No	1	2024-09-04	False	False	Pro & Farm	500,000$	50,000$	17,143$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Tanner Jeannot	Butter Knives (BUF)	LW	27	1997-05-29	CAN	No	220 Lbs	6 ft2	No	No	Trade	2024-08-10	No	No	2		False	False	Pro & Farm	2,000,000$	200,000$	68,571$	No	2,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	2,000,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
14	25.00	197 Lbs	6 ft1	1.64	985,714$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Tanner Jeannot	Robby Fabbri	Luke Kunin	40	1	2	2
2	Angus Crookshank	Ridly Greig	Isac Lundestrom	30	1	2	2
3	James Malatesta	Luke Kunin	Robby Fabbri	20	1	2	2
4	Ridly Greig	Isac Lundestrom	Tanner Jeannot	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dougie Hamilton	Maksymilian Szuber	40	1	2	2
2	Mark Kastelic	James Malatesta	30	1	2	2
3	Dougie Hamilton	Maksymilian Szuber	20	1	2	2
4	Angus Crookshank	Logan Morrison	10	1	2	2

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Tanner Jeannot	Robby Fabbri	Luke Kunin	60	1	2	2
2	Angus Crookshank	Ridly Greig	Isac Lundestrom	40	1	2	2

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dougie Hamilton	Maksymilian Szuber	60	1	2	2
2	Mark Kastelic	James Malatesta	40	1	2	2

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Robby Fabbri	Ridly Greig	60	1	2	2
2	Luke Kunin	Tanner Jeannot	40	1	2	2

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dougie Hamilton	Maksymilian Szuber	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	Robby Fabbri	60	1	2	2	Dougie Hamilton	Maksymilian Szuber	60	1	2	2
2	Ridly Greig	40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Robby Fabbri	Ridly Greig	60	1	2	2
2	Luke Kunin	Tanner Jeannot	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Dougie Hamilton	Maksymilian Szuber	60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Tanner Jeannot	Robby Fabbri	Luke Kunin	Dougie Hamilton	Maksymilian Szuber

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Tanner Jeannot	Robby Fabbri	Luke Kunin	Dougie Hamilton	Maksymilian Szuber

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Logan Morrison, Mark Kastelic, Isac Lundestrom	Logan Morrison, Mark Kastelic	Isac Lundestrom

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Dougie Hamilton, Maksymilian Szuber,	Dougie Hamilton	Maksymilian Szuber,

Tirs de pénalité
Robby Fabbri, Ridly Greig, Luke Kunin, Tanner Jeannot, Isac Lundestrom

Gardien
#1 : Hunter Shepard, #2 :

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Robby Fabbri, Ridly Greig, Luke Kunin, Tanner Jeannot, Isac Lundestrom, Mark Kastelic, Mark Kastelic, Angus Crookshank, James Malatesta, Logan Morrison,

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Dougie Hamilton, Maksymilian Szuber, , ,

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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

	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	1	0	0	1	0	0	0	11	8	3	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	4	1.000	11	21	32	0	0	104	90	76	6	73	844	903	870	25	67	13	4	31	1	0	0.00%	2	0	100.00%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
2	Americiens	4	0	3	0	1	0	0	0	18	29	-11	3	0	2	0	1	0	0	0	15	23	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	2	0.250	18	35	53	0	0	104	90	76	6	227	844	903	870	25	225	66	12	97	9	1	11.11%	6	1	83.33%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
3	Barracuda	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	2	1.000	6	11	17	0	0	104	90	76	6	63	844	903	870	25	49	18	6	24	3	1	33.33%	3	1	66.67%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
4	Broncos	3	0	3	0	0	0	0	0	12	18	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	9	12	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	12	21	33	0	0	104	90	76	6	107	844	903	870	25	116	34	10	62	5	3	60.00%	5	0	100.00%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
5	Bruins	6	3	3	0	0	0	0	0	30	25	5	3	2	1	0	0	0	0	0	18	11	7	3	1	2	0	0	0	0	0	12	14	-2	6	0.500	30	55	85	0	0	104	90	76	6	282	844	903	870	25	213	60	27	151	8	2	25.00%	9	0	100.00%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
6	Canucks	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	8	16	24	1	0	104	90	76	6	62	844	903	870	25	64	21	10	42	2	1	50.00%	5	3	40.00%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
7	Fighting Pandas	6	3	3	0	0	0	0	0	25	28	-3	3	2	1	0	0	0	0	0	13	12	1	3	1	2	0	0	0	0	0	12	16	-4	6	0.500	25	48	73	0	0	104	90	76	6	267	844	903	870	25	222	61	34	139	17	4	23.53%	17	6	64.71%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
8	Firebirds	5	4	0	0	1	0	0	0	28	18	10	2	1	0	0	1	0	0	0	13	9	4	3	3	0	0	0	0	0	0	15	9	6	10	1.000	28	51	79	0	0	104	90	76	6	301	844	903	870	25	262	66	28	131	14	1	7.14%	13	2	84.62%	1	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
9	Griffins	3	1	2	0	0	0	0	0	18	17	1	2	1	1	0	0	0	0	0	14	10	4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	2	0.333	18	34	52	0	0	104	90	76	6	173	844	903	870	25	155	55	16	83	7	3	42.86%	6	1	83.33%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
10	Ice Bats	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	12	18	0	0	104	90	76	6	66	844	903	870	25	56	16	4	30	4	2	50.00%	2	1	50.00%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
11	Lions	1	1	0	0	0	0	0	0	10	4	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	10	4	6	2	1.000	10	18	28	0	0	104	90	76	6	51	844	903	870	25	33	7	7	16	3	1	33.33%	1	1	0.00%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
12	Lynx	6	0	4	0	0	0	2	0	24	30	-6	3	0	2	0	0	0	1	0	14	17	-3	3	0	2	0	0	0	1	0	10	13	-3	4	0.333	24	39	63	3	0	104	90	76	6	247	844	903	870	25	237	75	36	129	10	4	40.00%	17	1	94.12%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
13	Marlies	5	2	3	0	0	0	0	0	21	26	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	8	11	-3	3	1	2	0	0	0	0	0	13	15	-2	4	0.400	21	40	61	0	0	104	90	76	6	198	844	903	870	25	190	50	35	104	12	2	16.67%	14	3	78.57%	1	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
14	Nordiks	1	0	1	0	0	0	0	0	3	9	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	9	-6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	104	90	76	6	47	844	903	870	25	65	18	2	21	1	0	0.00%	1	1	0.00%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
15	Punishers	2	0	1	0	0	1	0	0	8	15	-7	1	0	0	0	0	1	0	0	8	9	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	6	-6	1	0.250	8	13	21	0	0	104	90	76	6	77	844	903	870	25	72	21	6	34	6	1	16.67%	3	0	100.00%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
16	Roadrunners	2	2	0	0	0	0	0	0	16	7	9	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	2	0	0	0	0	0	0	16	7	9	4	1.000	16	32	48	0	0	104	90	76	6	129	844	903	870	25	85	21	10	43	7	6	85.71%	3	0	100.00%	1	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
17	Tomahawks	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	8	12	0	0	104	90	76	6	51	844	903	870	25	54	12	8	33	3	1	33.33%	4	0	100.00%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
18	Wombats	2	0	1	0	0	1	0	0	9	11	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0.250	9	17	26	0	0	104	90	76	6	77	844	903	870	25	90	31	19	34	4	0	0.00%	7	2	71.43%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
19	Wranglers	3	3	0	0	0	0	0	0	18	9	9	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	2	2	0	0	0	0	0	0	11	7	4	6	1.000	18	32	50	0	0	104	90	76	6	139	844	903	870	25	142	31	14	69	7	3	42.86%	7	1	85.71%	0	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
	Total	56	23	26	0	3	2	2	0	275	277	-2	27	9	12	0	3	2	1	0	143	146	-3	29	14	14	0	0	0	1	0	132	131	1	58	0.518	275	509	784	4	0	104	90	76	6	2637	844	903	870	25	2397	676	288	1273	123	36	29.27%	125	24	80.80%	3	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
	_Since Last GM Reset	56	23	26	0	3	2	2	0	275	277	-2	27	9	12	0	3	2	1	0	143	146	-3	29	14	14	0	0	0	1	0	132	131	1	58	0.518	275	509	784	4	0	104	90	76	6	2637	844	903	870	25	2397	676	288	1273	123	36	29.27%	125	24	80.80%	3	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
	_Vs Conference	39	14	20	0	2	1	2	0	183	192	-9	19	6	9	0	2	1	1	0	95	101	-6	20	8	11	0	0	0	1	0	88	91	-3	37	0.474	183	338	521	3	0	104	90	76	6	1835	844	903	870	25	1640	464	211	890	86	23	26.74%	91	15	83.52%	3	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314
	_Vs Division	27	8	16	0	1	0	2	0	118	138	-20	14	5	7	0	1	0	1	0	68	74	-6	13	3	9	0	0	0	1	0	50	64	-14	22	0.407	118	217	335	3	0	104	90	76	6	1221	844	903	870	25	1087	312	144	620	56	13	23.21%	63	11	82.54%	1	1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%	1213	866	1489	393	674	314

			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
56	58	L3	275	509	784	2637	2397	676	288	1273	4	0

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
56	23	26	3	2	2	0	275	277

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
27	9	12	3	2	1	0	143	146

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
29	14	14	0	0	1	0	132	131

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	6	0	1	0	0

Tentatives en avantage numérique	Buts en avantage numérique	% en avantage numérique	Tentatives en désavantage numérique	Buts contre en désavantage numérique	% en désavantage numérique	Buts pour en désavantage numérique
123	36	29.27%	125	24	80.80%	3

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
844	903	870	25	104	90	76	6

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
1074	2221	48.36%	996	2100	47.43%	491	1083	45.34%

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
1213	866	1489	393	674	314

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	Butter Knives	3	Bruins	5	L			Sommaire du match
3	15	Bruins	2	Butter Knives	5	W			Sommaire du match
6	30	Americiens	7	Butter Knives	8	W	X		Sommaire du match
8	45	Griffins	5	Butter Knives	10	W			Sommaire du match
10	55	Butter Knives	6	Firebirds	4	W			Sommaire du match
12	65	Butter Knives	3	Americiens	6	L			Sommaire du match
14	76	Firebirds	6	Butter Knives	7	W	X		Sommaire du match
16	89	Marlies	3	Butter Knives	4	W			Sommaire du match
17	95	Butter Knives	6	Marlies	5	W			Sommaire du match
20	112	Lynx	5	Butter Knives	6	W	X	X	Sommaire du match
21	118	Butter Knives	3	Fighting Pandas	1	W			Sommaire du match
22	129	Butter Knives	3	Lynx	5	L			Sommaire du match
25	143	Fighting Pandas	4	Butter Knives	5	W			Sommaire du match
29	158	Nordiks	9	Butter Knives	3	L			Sommaire du match
31	169	Butter Knives	5	Lynx	4	W	X	X	Sommaire du match
33	177	Americiens	10	Butter Knives	3	L			Sommaire du match
35	185	Butter Knives	4	Griffins	7	L			Sommaire du match
37	194	Butter Knives	3	Broncos	6	L			Sommaire du match
40	207	Wranglers	2	Butter Knives	7	W			Sommaire du match
42	221	Canucks	5	Butter Knives	6	W			Sommaire du match
45	232	Butter Knives	2	Lynx	4	L			Sommaire du match
47	243	Butter Knives	9	Roadrunners	2	W			Sommaire du match
49	252	Butter Knives	6	Ice Bats	4	W			Sommaire du match
50	258	Aces	5	Butter Knives	6	W	X		Sommaire du match
53	274	Americiens	6	Butter Knives	4	L			Sommaire du match
54	285	Butter Knives	6	Wranglers	4	W			Sommaire du match
56	295	Bruins	6	Butter Knives	5	L			Sommaire du match
59	309	Butter Knives	4	Marlies	5	L			Sommaire du match
60	311	Butter Knives	4	Firebirds	1	W			Sommaire du match
62	324	Lynx	7	Butter Knives	5	L			Sommaire du match
65	339	Butter Knives	3	Fighting Pandas	6	L			Sommaire du match
66	345	Firebirds	3	Butter Knives	6	W			Sommaire du match
68	356	Butter Knives	5	Firebirds	4	W			Sommaire du match
71	365	Broncos	6	Butter Knives	5	L			Sommaire du match
73	379	Butter Knives	3	Marlies	5	L			Sommaire du match
74	387	Lynx	5	Butter Knives	3	L			Sommaire du match
77	400	Butter Knives	6	Barracuda	5	W			Sommaire du match
79	407	Wombats	6	Butter Knives	5	L	X		Sommaire du match
81	416	Butter Knives	4	Wombats	5	L			Sommaire du match
84	433	Marlies	8	Butter Knives	4	L			Sommaire du match
86	443	Butter Knives	5	Aces	3	W			Sommaire du match
87	450	Butter Knives	7	Roadrunners	5	W			Sommaire du match
89	460	Broncos	6	Butter Knives	4	L			Sommaire du match
91	476	Fighting Pandas	3	Butter Knives	2	L			Sommaire du match
94	491	Bruins	3	Butter Knives	8	W			Sommaire du match
95	497	Butter Knives	10	Lions	4	W			Sommaire du match
96	506	Butter Knives	6	Fighting Pandas	9	L			Sommaire du match
99	518	Butter Knives	3	Bruins	4	L			Sommaire du match
100	525	Tomahawks	5	Butter Knives	4	L			Sommaire du match
103	540	Punishers	9	Butter Knives	8	L	X		Sommaire du match
105	550	Butter Knives	5	Wranglers	3	W			Sommaire du match
107	562	Butter Knives	6	Bruins	5	W			Sommaire du match
108	568	Fighting Pandas	5	Butter Knives	6	W			Sommaire du match
111	583	Butter Knives	0	Punishers	6	L			Sommaire du match
113	591	Griffins	5	Butter Knives	4	L			Sommaire du match
115	604	Butter Knives	2	Canucks	4	L			Sommaire du match
116	610	Butter Knives	-	Admirals	-
117	616	Roadrunners	-	Butter Knives	-
120	634	Barracuda	-	Butter Knives	-
123	647	Butter Knives	-	Firebirds	-
124	655	Butter Knives	-	Canucks	-
126	660	Barons	-	Butter Knives	-
129	678	Admirals	-	Butter Knives	-
131	690	Butter Knives	-	Americiens	-
133	697	Butter Knives	-	Broncos	-
134	704	Admirals	-	Butter Knives	-
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
138	719	Butter Knives	-	Admirals	-
139	725	Ice Bats	-	Butter Knives	-
142	739	Butter Knives	-	Nordiks	-
143	746	Butter Knives	-	Wombats	-
144	749	Roadrunners	-	Butter Knives	-
147	768	Barracuda	-	Butter Knives	-
150	776	Butter Knives	-	Punishers	-
153	790	Griffins	-	Butter Knives	-
155	803	Butter Knives	-	Barons	-
157	813	Lions	-	Butter Knives	-
160	829	Butter Knives	-	Americiens	-
161	835	Marlies	-	Butter Knives	-
164	853	Wombats	-	Butter Knives	-
167	870	Firebirds	-	Butter Knives	-
172	891	Nordiks	-	Butter Knives	-
173	894	Butter Knives	-	Tomahawks	-

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
1,286,613$	1,380,000$	1,380,000$	500,000$0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
1,380,000$	957,983$	14	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
0$	60	10,743$	644,580$

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: 56 \| W: 28 \| L: 26 \| OTL: 2 \| P: 58 GF: 275 \| GA: 277 \| PP%: 29.27% \| PK%: 80.80% DG: Liam Silva Vail \| Morale : 52 \| Moyenne d’équipe : 58 Prochains matchs #610 vs Admirals